区间优化提高牧草粗蛋白含量遥感估算精度

摘要：

牧草粗蛋白含量的估算对于草地营养状况监测以及草地资源可持续利用和管理具有重要意义.针对当前地面遥感与航天遥感的限制,尝试基于航空飞艇高光谱遥感进行牧草粗蛋白含量估算研究,以便更好满足智慧畜牧业的应用需求.针对现有植被生化含量反演不确定性的问题,基于区间划分与判别分析的思想,提出了一种结合等宽区间划分法、逐步判别分析与Fisher判别法相结合的多步骤牧草粗蛋白含量估算模型,以青海省海晏县金银滩草原为研究区进行方案可行性研究.结果表明,提出的模型能够较好的实现牧草粗蛋白含量的精准估算,设定的3种不同划分区间(3区间,5区间和7区间)所对应的全样本检验精度和交叉检验精度分别达到了95％、90％,95％、80％和85％、65％.与传统的逐步线性回归方法相比,估算精度有了明显提高(总体检验精度提高18.7％～70％,交叉检验精度提高20％～62.5％).3种不同区间模型(3区间,5区间和7区间)所对应的特征波段依次为870、815、802、737、391 nm;988、391、398、405、548 nm;870、815、946、888、839 nm.此外,模型的估算精度与划分区间数量成反比关系,在实际中可以根据不同的应用需求来调节划分区间数量.综上,该文利用航空飞艇高光谱数据实现了牧草粗蛋白含量的精准反演估算,对后期牧场营养状况实时监测以及草地资源可持续利用和管理具有重要的指导意义.

关键词：光谱分析、蛋白质、遥感、飞艇、高光谱图像、牧草、区间分析

所属期刊栏目：34

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目NSFC41571369;青海省科技计划项目2016-NK-138;北京市长城学者CIT&TCD20150323

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：149-156