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文档简介
第G21G22卷G21第G23期G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21光谱学与光谱分析G24G25G26G27G21G22G21G28G25G27G23G21G29G29G22G2FG3DG30G2DG22G2FG3DG2BG30G2FG22G22年G23月G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G31G29G32G33G34G35G25G36G33G25G29G37G38G39G3AG31G29G32G33G34G35G38G26G3BG39G38G26G37G36G3CG36G3BG29G35G3CG26G21G30G2FG22G22G21冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断刘G21炜G22G21常庆瑞G22G22G21郭G21曼G22G21邢东兴G22G21G30G21员永生G22G22G27西北农林科技大学资源环境学院G21陕西杨凌G21G2EG22G30G22G2FG2FG30G27咸阳师范学院资源环境系G21陕西咸阳G21G2EG22G30G2FG2FG2F摘G21要G21分别于返青期G22拔节期G22抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据G24之后求取其一阶导数G25一阶导数光谱G26并进行小波去噪处理G24通过分析原始光谱和一阶导数光谱对不同磷素处理水平的响应特征G21确定敏感波长范围并提取四种吸收面积G24将每个叶片磷素含量值对应的四种吸收面积的归一化值G21作为样本空间样本点的位置坐标G25G23维样本输入矢量G26G21对应叶片磷素含量的归一化值作为该样本点的目标输出G21二者同时提交给径向基函数神经网络G23结果表明G27G25G22G26冬小麦叶片原始光谱对叶片磷素含量变化反应敏感的波长范围为G23G30G2BG26G23G21G2CG39G43和G2BG2BG3DG26G2BG2AG2FG39G43G23G25G30G26一阶导数光谱的敏感波长范围为G23G2AG22G26G23G3DG21G39G43和G2BG2AG2CG26G2BG3DG2BG39G43G23G25G21G26训练后的径向基函数神经网络模型能够学习和掌握样本点与目标输出之间的线性G2A非线性映射关系G21并且具有一定的推广能力G23关键词G21可见G2A近红外光谱G24冬小麦G24磷素营养G24小波去噪G24数值积分G24径向基函数神经网络中图分类号G21G31G22G30G2EG21G21文献标识码G21G3BG21G21G21G22G23G21G22G2FG27G21G3DG2BG23G22G40G27G3CG36G36G39G27G22G2FG2FG2FG2DG2FG2CG3DG21G23G30G2FG22G22G24G2FG23G2DG22G2FG3DG30G2DG2FG2CG21收稿日期G21G30G2FG22G2FG2DG2FG2CG2DG22G2FG25修订日期G21G30G2FG22G2FG2DG2FG2AG2DG30G2FG21基金项目G21国家科技支撑计划重大项目G25G30G2FG2FG2BG42G3BG4EG2FG21G3BG2FG21G2FG2AG26G21国家自然科学基金项目G25G21G2FG2AG2EG30G2FG2EG21G26G24国家G25G3DG2EG21计划G26项目G25G30G2FG2FG2EG41G42G23G2FG2EG30G2FG21G26资助G21作者简介G21刘G21炜G21G22G3DG2EG2A年生G21西北农林科技大学资源环境学院博士研究生G21G21G32G2DG43G38G3CG26G27G37G25G35G4AG2CG2CG2AG2AG21G39G50G36G45G38G52G27G32G3AG45G27G33G39G22通讯联系人G21G21G32G2DG43G38G3CG26G27G33G48G62G35G21G39G50G36G45G38G52G27G32G3AG45G27G33G39引G21言G21G21磷素是作物的主要营养元素之一G21它以多种方式参与作物体内物质的代谢过程G21显著的影响作物生长发育和产量品质G23G58G36G51G25G35G39G32等G28G22G29在玉米生长早期通过蓝光G25G23G23G2FG26G23G23G2CG39G43G26和近红外光G25G2EG21G2FG26G3DG21G2FG39G43G26分析了玉米在严重缺乏磷素营养条件下的光谱特征G24王磊等G28G30G29在春玉米的大喇叭口期研究了叶片光谱反射率与叶片磷素含量之间的相关关系G21结果表明可见光谱段波长范围G21G2CG2FG26G2EG2FG2FG39G43是诊断缺磷胁迫的敏感区域G24程一松等G28G21G29考察了缺磷胁迫下夏玉米的生理反应及其光谱响应特征G21认为波长范围G2CG2AG2FG26G2EG22G2FG39G43内的光谱反射率随磷素处理水平的提高呈明显上升趋势G23林芬芳等G28G23G29在水稻的拔节期采用互信息理论提取估测叶片磷素含量值的敏感波段G23从以往的研究中可以发现G21目前基于高光谱数据的作物磷素营养诊断G21多以作物叶片原始光谱中个别波段的光谱反射率G25或由其构成的植被指数G26作为光谱变量G21然后采用显化的线性G2A非线性表达式G21如线性G22对数G22指数等函数关系式G21建立对磷素含量的估算模型G23这种建模方法在作物缺氮胁迫的光谱诊断中应用较多G21然而G21由于作物缺磷胁迫的光谱响应特征并不像缺氮胁迫的光谱响应特征那样显著G21并且与缺素含量之间存在着明确的解析关系G21因此G21该方法用于作物缺磷胁迫诊断时G21准确性往往不高G28G21G21G23G29G23另一方面G21高光谱数据波段间隔窄G25G2BG2CG39G43G26G21光谱分辨率高G21连续性强G21能够提供精细的谱线变化信息G21这就为采用一定的数学方法增强谱线上局部位置细微的光谱响应差异G21挖掘目标物质的吸收特征创造了条件G28G30G21G2CG29G23作物缺磷胁迫的光谱响应特征比较细微G21不易于观察和分析G24但高光谱数据经求导运算后G21可以压缩平缓背景的影响G21反映谱线的变化趋势G28G2BG2DG2AG29G21特别有助于探测光谱反射峰G22吸收谷以及拐点等敏感位置的变化特征G24吸收面积G25G3BG51G36G25G35G51G38G35G32G38G26G21是指在特定的敏感波长范围内G21光谱反射率与对应波长范围所包围的面积G28G2CG21G3DG21G22G2FG29G21由于包含了更多能量G21吸收面积用作光谱特征建立的估算模型G21具有更强的抗干扰能力以及更好的稳定性G23目前G21以冬小麦为研究对象G21从一阶导数光谱中提取特征检测磷素含量的研究尚不多见G23为此G21试验在位于陕西杨凌的西北农林科技大学农作一站G21设置不同磷素处理的试验小区G21分别于返青期G22拔节期G22孕穗期和灌浆期采集冬小麦叶片原始光谱数据G21并求取其一阶导数G24之后在分析原始光谱和一阶导数光谱对不同磷素处理水平响应特征的基础上G21提取吸收面积作为特征输入到径向基函数神经网络中G21建立对叶片磷素含量的估算模型G23试验旨在为实现冬小麦磷素营养遥感监测G21以及提高高光谱参数准确性和实用性方面提供依据G23G22G21材料与方法G24G25G24G21试验地自然概况试验在陕西杨凌西北农林科技大学农作一站试验田进行G21试验地区位于秦岭北麓G21渭河平原西部G21东经G22G2FG2AG66G22G2FG69G21北纬G21G23G66G22G2FG69G21海拔G23G2CG23G27G2AG43G21属黄土高原南部旱作区G21该地区平均日照时数G30G2FG22G2CG27G30G48G21年平均气温G22G30G26G22G23G70G21极端最低气温G65G22G2CG26G65G30G22G70G21无霜期约G30G30G2FG3AG21多年平均降水量G2BG30G22G27G2BG43G43G21并主要集中在G2EG21G2AG21G3D月G21春季降水偏少G22干旱G21年蒸发量约G22G23G2FG2FG43G43G21试验地区的气候类型属于暖温带半湿润气候G23G24G25G26G21试验设计试验地土壤为红油土G21粉砂粘壤土质地G21容重G22G27G21G30G44G2CG33G43G65G21G21播种前测定土壤G25G2FG26G23G2FG33G43G26的基本肥力状况为G27土壤有机质G22G2CG27G2AG2CG44G2CG4AG44G65G22G21全氮G2FG27G2BG2BG44G2CG4AG44G65G22G21碱解氮G2EG2BG27G2BG2CG43G44G2CG4AG44G65G22G21速效磷G22G21G27G30G23G43G44G2CG4AG44G65G22G21速效钾G22G2AG3DG27G3DG22G43G44G2CG4AG44G65G22G21G29G3FG2AG27G22G2AG23供试小麦品种为小偃G30G30号G21试验设置G23个磷素处理水平G27G2FG4AG44G2CG48G43G65G30G25G41G59G26G21G2BG2FG4AG44G2CG48G43G65G30G25G56G22G26G21G22G30G2FG4AG44G2CG48G43G65G30G25G56G30G26G21G22G2AG2FG4AG44G2CG48G43G65G30G25G56G21G26G21磷肥以过磷酸钙G25G56G30G58G2C含量以G22G23G5BG26作为肥源G21单因素处理G21每处理重复G21次G21播种时一次全部施入G23试验田全区总面积约G21G2FG2FG43G30G21小区面积G30G43G6EG23G43G67G2AG43G30G21采用随机区组排列G23G24G25G41G21项目测定及分析方法试验分别于返青期G25G2FG21G2DG30G22G26G22拔节期G25G2FG23G2DG2FG2CG26G22孕穗期G25G2FG23G2DG30G2FG26和灌浆期G25G2FG2CG2DG22G30G26采集冬小麦穗位叶片G21烘干G22粉碎后G21先用G3FG30G31G58G23G2DG3FG30G58G30消煮G21然后用连续流动注射分析仪测定叶片磷素含量G23光谱测量与叶片氮素含量测定同步进行G21采用G4FG53G2DG22G2AG2FG2FG25G4FG53G2DG41G58G49G21G61G31G3BG26便携式分光光谱辐射仪在G23G2FG2FG26G22G22G2FG2FG39G43范围内连续测量小麦叶片反射光谱数据G21感光探头水平放置G21在距离叶面G2AG2FG33G43垂直上方接收反射光谱数据G21每次采集光谱数据前都要校正白色参考板G25标准白板的反射率为G22G21所测目标物光谱是无量纲的相对反射率G26G23对每一个样品叶片记录G22G2F条光谱信号后取平均值G21然后求取一阶导数G23高光谱数据经求导运算后可以获取精细的光谱变化信息G21然而大量试验结果表明G21导数光谱中往往含有大量噪声G28G2CG2DG2EG29G21致使导数光谱中的敏感波段难以被识别G23为此G21试验采用基于小波变换的阈值去噪方法G28G22G22G29G21对冬小麦叶片一阶导数光谱进行去噪处理G23去噪过程选取G31G36G37G43G2AG33作为小波母函数G21分解G21层G21选择G31G3FG32G45G35G36G45G35G32G33阈值选取规则和G31G36G26G39G33阈值调整方法G21在软件G47G3BG3EG4FG3BG42G2BG27G2C中实现G23G30G21结果与分析G26G25G24G21缺磷胁迫下冬小麦叶片原始光谱的响应特征分析图G22显示了波长范围G23G2FG2FG26G22G22G2FG2FG39G43内G21在返青期G22拔节期G22抽穗期和灌浆期G21不同缺磷胁迫程度下的冬小麦叶片原始光谱G23从中可以看出G21在可见光谱段波长范围G23G2FG2FG26G2BG2AG2FG39G43内G21各个生育时期下的冬小麦叶片光谱反射率均先上升G22后下降G21在G2CG2CG2CG39G43处左右形成反射峰G21并且峰高随缺磷胁迫程度的加深呈上升趋势G23从G2BG2AG2FG26G2EG2BG2FG39G43G21叶片光谱反射率急剧G22大幅上升至一个较高的反射率水平G21其中孕穗期与G27G28G29G25G24G21G40G36G2CG2FG2BG2EG2AG39G30G34G2CG2EG34G28G35G35G2CG2EG2CG30G2BG37G2CG2AG35G36G32G33G3AG36G32G33G2EG39G3AG37G2CG3CG2CG37G3AG28G30G42G28G30G2BG2CG2EG42G32G2CG2AG2BG2AG2BG34G28G35G35G2CG2EG2CG30G2BG29G2EG33G42G2BG32G3AG2BG2AG29G2CG3AG21G3DG2FG22第G23期G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21光谱学与光谱分析灌浆期上升的幅度要稍大于返青期和拔节期G24波长范围G2EG2BG2FG26G3DG21G2FG39G43内G21叶片光谱反射率维持在这个较高的水平上G21起伏不大G21表现平稳G24而从G3DG21G2FG26G22G22G2FG2FG39G43G21各个生育时期的叶片光谱反射率都有所下降G21并略有波动G21其中孕穗期的下降幅度稍大G23整体而言G21近红外光谱段波长范围G2EG2BG2FG26G22G22G2FG2FG39G43内G21冬小麦叶片光谱反射率的水平较高G21起伏不大G21并随着缺磷胁迫程度的加深呈下降趋势G23对比不同的生育时期还可以看出G21在拔节期G21不同缺磷胁迫程度下的光谱分异表现最为显著G23接下来G21试验计算了这个生育期冬小麦叶片原始G27G28G29G25G26G21G55G33G2EG2EG2CG37G2AG2BG28G33G30G3EG2CG2BG42G2CG2CG30G37G2CG2AG35G36G32G33G3AG36G32G33G2EG39G3AG2FG33G30G2BG2CG30G2BG2AG30G34G3AG36G2CG2FG2BG2EG2AG2AG2BG5BG33G28G30G2BG28G30G29G3AG2BG2AG29G2CG28G30G42G28G30G2BG2CG2EG42G32G2CG2AG2B光谱各个波长位置的光谱反射率与叶片磷素含量之间的相关系数G21结果如图G30所示G23从中可以发现G21波长范围G23G30G2BG26G23G21G2CG39G43和G2BG2BG3DG26G2BG2AG2FG39G43内G21相关系数值都在G65G2FG27G2BG2CG26G65G2FG27G2BG3D之间G21表现出了较强的负相关性G23G26G25G26G21缺磷胁迫下冬小麦叶片一阶导数光谱的响应特征分析图G21显示了波长范围G23G2FG2FG26G22G22G2FG2FG39G43内G21在返青期G22拔节期G22抽穗期和灌浆期G21不同缺磷胁迫程度下G21经小波去噪处理后的冬小麦叶片一阶导数光谱G23从中可以看出G21一阶导数光谱均具有明显的G31双峰G33特征G27其中G21G31左峰G33在波长范围G23G2EG2FG26G2CG2BG2FG39G43之间G21峰部顶端波长位置大致位于G2CG22G2CG39G43处G21振幅较小G21约为G31右峰G33的G22G2AG23G26G22G2AG21G24G31右峰G33则位于波长范围G2BG2AG2FG26G2EG3DG2FG39G43之间G21峰部顶端波长位置在返青期G22拔节期和灌浆期大致位于G2EG2FG2FG39G43处G21孕穗期则在G2EG22G23G39G43处左右G23G31右峰G33顶端振幅随生育期的推进呈现出先上升G22后下降的趋势G21从返青期到孕穗期逐渐上升并达到最大值G21然后下降G21灌浆期又回落至与拔节期大致相同的水平G23相对于其他波段位置G21G31左峰G33和G31右峰G33顶端区域的光谱分异表现最为显著G27一阶导数光谱值随缺磷胁迫程度的加深G21呈明显下降趋势G23接下来G21试验计算了拔节期各个波长位置冬小麦叶片一阶导数光谱与叶片磷素含量的相关系数G21结果如图G23所示G23从中可以发现G21波长范围G23G2AG22G26G23G3DG21G39G43和G2BG2AG2CG26G2BG3DG2BG39G43内G21相关系数值都在G2FG27G2EG2CG26G2FG27G2AG30之间G21表现出较强的正相关性G23G27G28G29G25G41G21G27G28G2EG3AG2BG34G2CG2EG28G3CG2AG2BG28G3CG2CG33G35G3AG36G2CG2FG2BG2EG2AG39G30G34G2CG2EG34G28G35G35G2CG2EG2CG30G2BG37G2CG2AG35G36G32G33G3AG36G32G33G2EG39G3AG37G2CG3CG2CG37G3AG28G30G42G28G30G2BG2CG2EG42G32G2CG2AG2BG2AG2BG34G28G35G35G2CG2EG2CG30G2BG29G2EG33G42G2BG32G3AG2BG2AG29G2CG3AG26G25G41G21光谱特征提取与模型建立吸收面积是指在敏感波长范围内G21光谱反射率与对应波长范围所包围的面积G21利用数值积分计算可以求取该面积值G23试验于拔节期在冬小麦叶片原始光谱波长范围G23G30G2BG26G23G21G2CG39G43和G2BG2BG3DG26G2BG2AG2FG39G43内G21以及一阶导数光谱波长范围G23G2AG22G26G23G3DG21G39G43和G2BG2AG2CG26G2BG3DG2BG39G43内G21求取不同缺磷胁迫程度下的吸收面积G21采用的计算公式如下G2DG2CG25G28G22G21G28G30G26G21G41G28G30G28G22G40G2CG25G28G26G3AG28G21G2CG21G22G21G30G21G21G21G23式中的G2DG2CG25G28G22G21G28G30G26为求取的吸收面积值G24G28G22和G28G30分别取上述各个敏感波长范围的上限和下限G21G40G2CG25G28G26为上述敏感波长范G23G3DG2FG22光谱学与光谱分析G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21第G21G22卷围内原始光谱反射率或一阶导数光谱值G21G2CG21G22G21G30G21G21G21G23分别代表G23个缺磷胁迫程度G41G59G21G56G22G21G56G30和G56G21G23这样G21在不同缺磷胁迫程度下G21每一个叶片磷素含量值就对应来自两类光谱的四种吸收面积值G21试验将叶片磷素含量值与对应的吸收面积值统一进行归一化处理G21然后将吸收面积的归一化值作为样本空间样本点的位置坐标G25G23维样本输入矢量G26G21对应叶片磷素含量的归一化值则作为该样本点的目标输出G21二者同时提交给神经网络G23G27G28G29G25G46G21G55G33G2EG2EG2CG37G2AG2BG28G33G30G3EG2CG2BG42G2CG2CG30G37G2CG2AG35G36G32G33G3AG36G32G33G2EG39G3AG2FG33G30G2BG2CG30G2BG2AG30G34G35G28G2EG3AG2BG34G2CG2EG28G3CG2AG2BG28G3CG2CG33G35G3AG36G2CG2FG2BG2EG2AG2AG2BG5BG33G28G30G2BG28G30G29G3AG2BG2AG29G2CG28G30G42G28G30G2BG2CG2EG42G32G2CG2AG2BG21G21由于径向基函数神经网络G25G49G38G3AG3CG38G26G51G38G36G3CG36G52G45G39G33G34G3CG25G39G39G32G45G35G38G26G39G32G34G50G25G35G4AG21G49G42G4BG28G28G26具有良好的线性G2A非线性映射能力G21而且应用较多G23试验考虑采用径向基函数神经网络建立对冬小麦叶片磷素含量的估算模型G23拔节期样本共G21G2B个G21试验采用等间隔抽样法将其均匀的分成两类G27G30G23个作为训练样本集G25G3EG35G38G3CG39G26G24G22G30个作为验证样本集G25G24G38G26G3CG3AG38G34G3CG25G39G26G23网络训练后的结果显示G21利用训练样本集得到的相关系数G40G30G2DG34G35G38G3CG39为G2FG27G2AG23G21G24利用验证样本集得到的相关系数G40G30G2DG46G38G26G3CG3AG38G34G3CG25G39为G2FG27G2EG3DG22G21它们都满足了建模要求G21表明所建的径向基函数神经网络已经学习和掌握了样本点与输出目标之间的非线性映射关系G21而且具有一定的泛化能力G23作为对照G21试验还采用基于标准梯度下降算法的单隐层G42G56神经网络G25G42G38G33G4AG2DG29G35G25G29G38G2DG44G38G34G3CG25G39G39G32G45G35G38G26G39G32G50G25G35G4AG21G42G56G28G28G26G21建立对叶片磷素含量的估算模型G21结果显示在取得相近的网络训练结果情况下G21G42G56神经网络经过了G30G2BG2CG2C次训练G21而径向基函数网络却只经过了G22G2EG30次训练G23比较结果表明G21在样本输入矢量的个数及其变化范围都不大的情况下G25即样本空间较小G26G21训练径向基函数神经网络具有十分明显的速度优势G23G21G21结论与讨论G21G21试验以冬小麦为研究对象G21分析了G23个主要生育时期内冬小麦叶片原始光谱及其一阶导数光谱对不同磷素处理水平的响应特征G21然后在此基础上提取吸收面积作为特征G21并建立基于径向基函数神经网络的叶片磷素含量估算模型G21得到结论如下G27G25G22G26波长范围G23G30G2BG26G23G21G2CG39G43和G2BG2BG3DG26G2BG2AG2FG39G43内G21冬小麦叶片原始光谱反射率与叶片磷素含量的相关系数在G65G2FG27G2BG2CG26G65G2FG27G2BG3D之间G23G25G30G26经小波去噪处理后G21波长范围G23G2AG22G26G23G3DG21G39G43和G2BG2AG2CG26G2BG3DG2BG39G43内G21冬小麦叶片一阶导数光谱与叶片磷素含量的相关系数在G2FG27G2EG2CG26G2FG27G2AG30之间G23G25G21G26将从以上两类光谱中提取的四种吸收面积作为径向基函数神经网络的输入特征G21训练后的径向基函数神经网络模型能够学习和掌握样本点与目标输出之间的线性G2A非线性映射关系G21并且具有一定的推广能力G23一阶导数运算G21可以消除线性或者接近线性的噪声对目标光谱的影响G21二阶导数运算则可以完全消除线性噪声G21以及基本上消除二次型噪声对目标光谱的影响G21并能够突出目标光谱中某些局部位置G25如极值点G22拐点等G26的光谱反射率对目标物质含量变化的响应差异G28G2BG21G2EG29G21因而还可以考虑进一步通过多阶导数运算来增强冬小麦叶片高光谱数据对于缺磷胁迫的响应特征G23另一方面G21在局部连接神经网络中G21目前G59型神经网络G22G42样条网络等都发展很快G21这些网络的基函数和权值训练算法具有各自特点G21由于局部神经网络的特性主要由隐含层的激活函数决定G21故这些网络在函数逼近精度G22泛化能力G22运算量及运算时间等方面都具有自己的优势G23因此G21还可以考虑选取更合适的神经网络模型以及特征提取算法G21在冬小麦叶片多阶导数光谱与叶片磷素含量之间建立更准确的映射关系G21为冬小麦缺磷胁迫的快速诊断提供更实用G22有效的途径G21这将是本试验下一步研究工作的重点G23G3BG2CG35G2CG2EG2CG30G2FG2CG3AG28G22G29G21G58G36G51G25G35G39G32G31G4FG21G31G33G48G32G29G32G35G36G5AG31G21G4BG35G38G39G33G3CG36G4EG4EG21G32G34G38G26G5CG3BG44G35G25G39G25G43G37G5AG25G45G35G39G38G26G21G30G2FG2FG30G21G3DG23G27G22G30G22G2CG5CG28G30G29G21G4DG3BG28G57G4FG32G3CG21G42G3BG53G54G25G45G2DG26G45G21G54G3BG28G57G4FG3CG2DG29G3CG39G44G25王G21磊G21白由路G21杨俐苹G26G5CG56G26G38G39G34G28G45G34G35G3CG34G3CG25G39G38G39G3AG4BG32G35G34G3CG26G3CG4CG32G35G25植物营养与肥料学报G26G21G30G2FG2FG2EG21G22G21G25G2CG26G27G2AG2FG30G5CG28G21G29G21G41G3FG55G28G57G54G3CG2DG36G25G39G44G21G3FG61G41G48G45G39G2DG36G48G32G39G44G21G4DG3BG28G57G41G48G32G39G44G21G32G34G38G26G25程一松G21胡春胜G21王G21成G21等G26G5CG49G32G36G25G45G35G33G32G36G31G33G3CG32G39G33G32G25资源科学G26G21G30G2FG2FG22G21G30G21G25G2BG26G27G2CG23G5CG28G23G29G21G4FG53G28G4BG32G39G2DG52G38G39G44G21G4EG53G28G57G5EG3CG38G25G2DG3AG25G39G44G21G4BG61G60G48G3CG2DG29G32G39G44G25林芬芳G21丁晓东G21付志鹏G26G5CG31G29G32G33G34G35G25G36G33G25G29G37G38G39G3AG31G29G32G33G34G35G38G26G3BG39G38G26G37G36G3CG36G25光谱学与光谱分析G26G21G30G2FG2FG3DG21G30G3DG25G3DG26G27G30G23G2BG2EG5CG28G2CG29G21G4DG3BG28G57G5AG3CG2DG48G45G38G21G60G3FG3BG58G41G48G45G39G2DG40G3CG38G39G44G21G3FG61G3BG28G57G4DG32G39G2DG40G3CG38G39G44G25王纪华G21赵春江G21黄文江G26G5CG42G38G36G32G38G39G3AG3BG29G29G26G3CG33G38G34G3CG25G39G25G52G64G45G38G39G34G3CG34G38G34G3CG46G32G49G32G43G25G34G32G31G32G39G36G3CG39G44G3EG32G33G48G39G3CG62G45G32G3CG39G3BG44G35G3CG33G45G26G34G45G35G32G25农业定量遥感基础与应用G26G5CG42G32G3CG40G3CG39G44G27G31G33G3CG32G39G33G32G56G35G32G36G36G25北京G27科学出版社G26G21G30G2FG2FG2AG5CG22G23G22G5CG28G2BG29G21G4FG53G47G3CG39G2DG4CG38G39G21G3FG3BG28G4EG25G39G44G2DG48G38G3CG21G4DG3BG28G57G5EG3CG45G25李民赞G21韩东海G21王G21秀G26G5CG31G29G32G33G34G35G38G26G3BG39G38G26G37G36G3CG36G3EG32G33G48G39G3CG62G45G32G38G39G3AG53G34G36G3BG29G29G26G3CG33G38G34G3CG25G39G25光谱分析技术及其应用G26G5CG42G32G3CG40G3CG39G44G27G31G33G3CG32G39G33G32G56G35G32G36G36G25北京G27科学出版社G26G21G30G2FG2FG2BG5CG22G2EG2BG5CG28G2EG29G21G4DG3BG28G57G5EG3CG45G2DG4CG48G32G39G21G4FG53G5AG3CG38G39G2DG26G25G39G44G21G3EG3BG28G57G54G38G39G2DG26G3CG39G21G32G34G38G26G25王秀珍G21李建龙G21唐延林G21等G26G5CG5AG25G45G35G39G38G26G25G52G31G25G45G34G48G41G48G3CG39G38G3BG44G35G3CG33G45G26G34G45G35G38G26G61G39G3CG46G32G35G36G3CG34G37G27G2CG3DG2FG22第G23期G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21光谱学与光谱分析G28G38G34G45G35G38G26G31G33G3CG32G39G33G32G55G3AG3CG34G3CG25G39G25华南农业大学学报G2C自然科学版G26G21G30G2FG2FG23G21G30G2CG25G30G26G27G22G2EG5CG28G2AG29G21G3EG3BG28G57G54G38G39G2DG26G3CG39G21G4DG3BG28G57G49G32G39G2DG33G48G38G25G21G3FG61G3BG28G57G5AG3CG39G44G2DG52G32G39G44G21G32G34G38G26G25唐延林G21王人潮G21黄敬峰G21等G26G5CG5AG25G45G35G39G38G26G25G52G49G32G43G25G34G32G31G32G39G36G3CG39G44G25遥感学报G26G21G30G2FG2FG23G21G2AG25G30G26G27G22G2AG2CG5CG28G3DG29G21G60G3FG3BG28G57G5EG3CG38G21G4FG53G61G4FG3CG38G39G44G2DG37G45G39G21G60G3FG3BG58G41G48G45G39G2DG40G3CG38G39G44G21G32G34G38G26G25张G21霞G21刘良云G21赵春江G21等G26G5CG5AG25G45G35G39G38G26G25G52G49G32G43G25G34G32G31G32G39G36G3CG39G44G25遥感学报G26G21G30G2FG2FG21G21G2EG25G21G26G27G22G2EG2BG5CG28G22G2FG29G21G41G3FG53G57G45G38G39G44G2DG37G45G21G41G3FG55G28G5EG3CG39G21G31G3FG53G54G3CG21G32G34G38G26G25迟光宇G21陈G21欣G21史G21奕G21等G26G5CG31G33G3CG32G39G33G32G3CG39G41G48G3CG39G38G27G31G32G35G3CG32G36G41G27G4FG3CG52G32G31G33G3CG32G39G33G32G36G25中国科学G41辑G27生命科学G26G21G30G2FG2FG3DG21G21G3DG25G23G26G27G23G22G21G5CG28G22G22G29G21G54G3BG28G57G4BG45G2DG36G48G32G39G44G25杨福生G26G5CG4DG38G46G32G26G32G34G3BG39G38G26G37G36G3CG36G38G39G3AG3BG29G29G26G3CG33G38G34G3CG25G39G3CG39G55G39G44G3CG39G32G32G35G3CG39G44G25小波变换的工程分析与应用G26G5CG42G32G3CG40G3CG39G44G27G31G33G3CG32G39G33G32G56G35G32G36G36G25北京G27科学出版社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