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图/表 详细信息
基于无人机遥感的滨海盐碱地土壤空间异质性分析与作物光谱指数响应胁迫诊断
朱婉雪, 孙志刚, 李彬彬, 杨婷, 刘振, 彭金榜, 朱康莹, 李仕冀, 娄金勇, 侯瑞星, 李静, 于武江, 王永利, 张峰, 刘向冶, 胡华浪, 欧阳竹
地球信息科学学报, 2021, 23(
3
): 536-549. DOI:
10.12082/dqxxkx.2021.200144
作物参数
光谱指数及公式
公式编号
参考文献
LCC
MCARI
=
1.5
2.5
NIR
-
R
-
1.3
NIR
-
G
(
2
NIR
+
1
)
2
-
6
NIR
-
5
R
-
0.5
(1)
[24]
TCARI
/
OSAVI
=
3
[
E
-
R
-
0.2
(
E
-
G
)
(
E
/
R
)
]
/
[
1.16
(
NIR
-
R
)
/
(
NIR
+
R
+
0.16
)
]
(2)
[25]
NDREI
=
(
NIR
-
E
)
/
(
NIR
+
E
)
(3)
[26]
AGB
OSAVI
=
(
NIR
-
R
)
/
(
NIR
+
R
+
x
)
(
x
=
0.16
)
(4)
[22]
GNDVI
=
(
NIR
-
G
)
/
(
NIR
+
G
)
(5)
MSR
=
(
NIR
/
R
-
1
)
(
NIR
/
R
+
1
)
(6)
LAI
NDVI
=
(
NIR
-
R
)
/
(
NIR
+
R
)
(7)
[23]
EVI
2
=
2.5
(
NIR
-
R
)
/
(
NIR
+
2.4
R
+
1
)
(8)
MS
R
RE
=
(
NIR
/
E
-
1
)
(
NIR
/
E
+
1
)
(9)
表1
研究选用的光谱指数及计算方法
本文的其它图/表
图1
研究区域地理位置、无人机作业田块及土壤采样点分布
图2
研究区域作物种植布局情况
图3
SenseFlye Bee无人机飞行与地面土壤采样
图 4
基于无人机多光谱遥感技术的农作物土壤环境空间异质性分析与作物光谱指数响应胁迫诊断研究的技术路线
图5
研究区域不同深度土层的土壤属性空间分布情况
图6
0~10 cm和10~20 cm土层的土壤属性因子皮尔森相关性分析矩阵
图7
土壤属性因子的特征性选择结果与土壤属性因子的重要性(玉米)
图 8
土壤属性特征性选择结果与土壤属性指标的重要性(高粱)