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基于實測大豆冠層高光譜及葉綠素a數據,利用植被指數和三波段方法建立大豆葉綠素a的高光譜反演模型.通過IDL(interactive data language)實現NDVI和RVI波段的重新選擇,提高了基于2種植被指數的模型反演精度.比較而言,三波段方法建模反演大豆葉綠素a含量的精度較改良后植被指數的更高(R2=0.81).研究結果表明,利用波段重新組合的植被指數建立的估算模型可以提高大豆葉綠素a的估算精度;三波段模型法可以篩選更好的波段來構建模型,并在一定程度上提高大豆葉綠素a反演精度.
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分析整理了1993—2006年近10 a南海北部海域、南沙海域和南海其他海域的葉綠素a濃度歷史航次調查資料,基于前人提出的全球葉綠素濃度垂直分布的統計分析模式,根據南海表層葉綠素a濃度大小的不同分級,對南海葉綠素a濃度進行了參數化處理,擬合估算了南海各水層剖面的葉綠素a濃度分布值,并結合不同海區的環境特征,分析了南海葉綠素a濃度垂直分布與其海水物理環境的關系。初步分析結果表明,葉綠素a濃度隨深度垂直變化的擬合曲線呈一定傾斜的正態分布特征,當表層葉綠素a濃度較低時,作為南海深水海盆區的代表,擬合值更接近實測平均值的分布,葉綠素a濃度高值集中在次表層剖面上;當表層葉綠素a濃度較高時,作為近岸區和河口區的代表,高值多集中在表層海水,擬合誤差偏大。該統計估算模式對于揭示南海葉綠素a濃度垂直分布結構進行了有益的嘗試,為發展適合不同海區特點的模式以及校正參數奠定了基礎。利用該模式與海洋水色衛星遙感數據有效結合,將對南海葉綠素a濃度時空分布格局的研究具有重要的意義。
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