[1] 童庆禧,张兵,张立福. 中国高光谱遥感的前沿进展[J]. 遥感学报,2016,20(05):689-707 [2] 曹巍,邵全琴,喻小勇,等. 内蒙古不同利用方式温性草原植被光谱特征分析[J]. 草地学报,2013,21(02):243-252 [3] Tomimatsu H,Itano S. Differences in spectrum reflectance and physiological indices among three typical semi-natural grasslands in Japan[J]. Grassland Science,2009,55(04):221-224 [4] Lasaponara R,Masini N. Identification of archaeological buried remains based on the normalized difference vegetation index (NDVI) from Quickbird satellite data[J]. IEEE Geoscience & Remote Sensing Letters,2006,3(03):325-328 [5] José M.Peña-Barragán,Ngugi M K,Plant R E,et al. Object-based crop identification using multiple vegetation indices,textural features and crop phenology[J]. Remote Sensing of Environment,2011,115(06):1301-1316 [6] 梁守真,施平,马万栋,等. 植被叶片光谱及红边特征与叶片生化组分关系的分析[J]. 中国生态农业学报,2010,18(04):804-809 [7] Josep Peñuelas,Gamon J A,Griffin K L,et al. Assessing community type,plant biomass,pigment composition,and photosynthetic efficiency of aquatic vegetation from spectral reflectance[J]. Remote Sensing of Environment,1993,46(02):110-118 [8] Quyang Z T,GAO Y,Xie X,et al. Spectral Discrimination of the Invasive Plant Spartina alterniflora at Multiple Phenological Stages in a Saltmarsh Wetland[J]. PLoS One,2013,8(06):e67315 [9] 陈斌,卢丙,陆道礼. 基于微型近红外光谱仪的油菜籽含油率模型参数优化研究[J]. 现代食品科技,2015,31(08):286-292 [10] 孙红,刘宁,邢子正,等. 马铃薯冠层光谱响应特征参数优化与生长期判别[J]. 光谱学与光谱分析,2019,39(06):1870-1877 [11] 靳瑰丽,朱进忠,刘洪来,等. 退化伊犁绢蒿荒漠草地主要植物生理生态适应性研究[J]. 草地学报,2011,19(01):26-30 [12] 黎小清,刘忠妹,丁华平,等. 基于高光谱数据的橡胶树叶片氮素含量估算模型研究[J]. 西南农业学报,2015,28(02):569-574 [13] Chen J,Gu S,Shen M,et al. Estimating aboveground biomass of grassland having a high canopy cover:an exploratory analysis of in situ hyperspectral data[J]. International Journal of Remote Sensing,2009,30(24):6497-6517 [14] 钱育蓉,于炯,贾振红,等. 新疆典型荒漠草地的高光谱特征提取和分析研究[J]. 草业学报,2013,22(01):157-166 [15] 王昌佐,王纪华,王锦地,等. 裸地表层含水量高光谱遥感的最佳波段选择[J]. 遥感信息,2003,18(04):33-36 [16] 孙林,程丽娟. 植被叶片生化组分的光谱响应特征分析[J]. 光谱学与光谱分析,2010,30(11):3031-3035 [17] 杨红飞,李建龙,穆少杰,等. 新疆三种主要草地植被类型的高光谱反射特征研究[J]. 草业学报,2012,21(06):258-266 [18] 魏秀红,靳瑰丽,范燕敏,等. 伊犁绢蒿荒漠草地物种光谱特征分析及识别初探[J]. 草业科学,2016,33(10):1924-1932 [19] 靳瑰丽,何龙,安沙舟,等. 退化伊犁绢蒿荒漠草地特征植物光谱特征[J]. 草业科学,2014,31(10):1848-1858 [20] 谭倩,赵永超,童庆禧,等. 植被光谱维特征提取模型[J]. 遥感信息,2001,16(01):14-18 [21] 李素菊,吴倩,王学军,等. 巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系[J]. 湖泊科学,2002,14(03):228-234 [22] 张玮,王鑫梅,潘庆梅,等. 干旱胁迫下雷竹叶片叶绿素的高光谱响应特征及含量估算[J]. 生态学报,2018,38(18):6677-6684 [23] 段丁丁,何英彬,罗善军,等. 不同高光谱特征参数区分马铃薯品种的优劣势分析[J]. 光谱学与光谱分析,2018,38(10):233-238 [24] 闫晓勇,王振锡,岳俊. 基于光谱特征参数的果树树种的遥感识别[J]. 天津农业科学,2014,20(09):28-33 [25] 皋厦,申鑫,代劲松,等. 结合LiDAR单木分割和高光谱特征提取的城市森林树种分类[J]. 遥感技术与应用,2018,33(06):93-103 [26] 李永亮,林辉,孙华,等. 基于BP神经网络的森林树种分类研究[J]. 中南林业科技大学学报,2010,30(11):49-52 [27] 史飞飞,高小红,杨灵玉,等. 基于地面高光谱数据的典型作物类型识别方法——以青海省湟水流域为例[J]. 地理与地理信息科学,2016,2(02):36-43 [28] 王岽,吴见.农作物种类高光谱遥感识别研究[J]. 地理与地理信息科学,2015,31(02):29-33 [29] 刘亮,姜小光,李显彬,等. 利用高光谱遥感数据进行农作物分类方法研究[J]. 中国科学院研究生院学报,2006,23(04):484-488 [30] 柴颖,阮仁宗,柴国武,等. 基于光谱特征的湿地植物种类识别[J]. 国土资源遥感,2016,28(03):86-90 [31] 林川,宫兆宁,赵文吉,等. 基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法——以北京野鸭湖湿地为例[J]. 生态学报,2012,33(04):1172-1185 [32] 凌成星,刘华,鞠洪波,等. 基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例[J]. 西北林学院学报,2018,33(03):208-213 [33] 曹晓兰,陈星明,张帅,等. 高光谱参数和逐步判别的苎麻品种识别[J]. 光谱学与光谱分析,2018,38(05):225-229 [34] 孔嘉鑫,张昭臣,张健. 基于多源遥感数据的植物物种分类与识别:研究进展与展望[J]. 生物多样性,2019,27(07):796-812 [35] 冯海英,冯仲科,冯海霞. 一种基于无人机高光谱数据的植被盖度估算新方法[J]. 光谱学与光谱分析,2017,37(11):3573-3578 [36] 杨红艳,杜健民,王圆,等. 基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法[J]. 农业机械学报,2019,50(04):195-202 [37] Jingzhong L,Yongmei L,Chonghui M,et al. IKONOS Image-Based Extraction of the Distribution Area of Stellera chamaejasme L. in Qilian County of Qinghai Province,China[J]. Remote Sensing,2016,8(2):148-163 |