作者：邢东兴,常庆瑞 单位：中国科学院上海技术物理研究所;中国光学学会 出版：《红外与毫米波学报》2009年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHWYH2009030120 DOC编号：DOCHWYH2009030129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 利用冠层光谱反射率数据(Rλ)，对处于开花期的7种果树的树种进行了辨识研究.通过光谱数据重采样、植被指数求算等相关数据处理，比较了6种卫星传感器与4种植被指数对果树树种的辨识效能，并在优选数据形式、优化模型参数的基础上，建立了辨识果树树种的BP神经网络模型.主要结论为：(1)6种卫星传感器辨识果树树种的效能由强到弱的排列顺序为：MODIS、ETM+、QUI CKBIRD、IKONOS、HRG、ASTER；(2)在4种植被指数中，RVI对果树树种的辨识效能最强，其次是NDVI，SAVI与DVI的辨识效能相对较弱；(3)用MODIS或ETM+传感器的近红外通道与蓝光通道上的反射率数据，求算的RVI与NDVI对果树树种的辨识效能相对较强；(4)在Rλ及其22种变换数据中，波长间隔设为9nm的d1[log(1/Rλ)]，是建立BP神经网络模型的首选数据形式。

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