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摘要
农业遥感检测时,晴朗的天气是采集光谱的必要条件。本研究主要目的是:(1)通过高光谱偏振探测技术,探究不同天气(晴天、阴天、多云)对不同波长下南疆冬枣二向反射分布函数(BRDF)的偏振参量(S0,ε0,f00)、线偏振度(Dolp)与理化值模型的影响;(2)对比不同天气条件下的实验结果,为户外红枣品质的遥感探测提供一定的环境适应性参考和前景应用性参考。利用统计分析方法,分析了南疆冬枣水分与其光谱偏振特性的统计关系,分别建立了不同天气条件下S0,ε0,f00, Dolp的一阶导数光谱形式与南疆冬枣水分含量的统计方程,选用相关系数R、校正集样本的标准差(RMSEC)、预测集样本的标准差(RMSEP)共3个指标对模型的性能和预测能力进行评价。相关性分析结果表明:户外晴天、阴天、多云三种天气条件检测南疆冬枣品质时,水分含量与高光谱偏振数据之间具有较好的相关性,但多云天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量的相关性要优于晴天和阴天条件下的相关性,前者模型的相关系数最大,其r值分别为:0.913和0.914,且最接近暗箱光谱与水分含量模型的相关系数R的值:0.926。模型的可行性分析结果表明:三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的校正集样本的标准差最大值分别为0.009 71和0.008 73, RMSEC的值越小,表明模型回归的越好。模型对外部样本的预测能力分析结果表明:三种天气条件下偏振参量、线偏振度与水分含量模型的预测集样本的标准差最大值分别为0.012 3和0.011 7, RMSEP的值越小,表明模型的预测能力越强,结果越准确。不同天气实验结果表明:因偏振有"强光弱化,弱光强化"的作用,通过对比晴天、阴天、多云实验结果,该方法有较好的环境适应性,在户外红枣品质遥感探测方面有广泛应用前景。
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