%0 Journal Article
%T 基于高光谱指数的水稻砷污染胁迫多重判别模型
%A 刘慕霞
%A 刘湘南
%A 曹仕
%J 环境科学
%D 2010
%X 水稻中过量砷（As）能够影响叶片中叶绿素含量、 水分含量以及细胞内部结构，进而改变水稻在光谱上的特征表现.以表征叶绿素、 水分含量、 细胞结构的NDVI、 NDWI、 SIPI等9种高光谱指数和实测水稻叶片砷含量数据为基础，利用相关分析、 主成分分析和独立变量分析方法，获得诊断指标对水稻砷污染胁迫进行多重光谱判别.结果表明,表征不同生理参数的高光谱指数PSNDa、 fWBI、 SIPI与水稻叶片砷含量高度相关，可作为砷污染单级光谱诊断参数；主成分因子F1、 F2和独立变量因子ICA1、 ICA2对水稻砷污染胁迫具有特殊反应，分别作为水稻砷污染胁迫的主成分诊断指标和独立分量诊断指标.综合上述3类诊断参数，构建水稻砷污染胁迫多重判别空间体系即光谱指数诊断空间（PSNDa-fWBI、 PSNDa-SIPI、 fWBI-SIPI）、 主成分诊断空间（F1-F2）和独立变量诊断空间（ICA1-ICA2），从不同层面上综合诊断了实验区水稻砷污染胁迫情况，其中以表征叶绿素和细胞结构的光谱指数空间PSNDa-SIPI与主成分空间F1-F2诊断效果为最佳
%K 水稻 砷污染 高光谱指数 诊断空间体系 主成分分析（PCA） 独立变量分析（ICA）
%U http://www.hjkx.ac.cn/hjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=1&file_no=20101033&journal_id=hjkx