【摘 要】
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农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。 Sentinel-2卫星的
【机 构】
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中国农业大学土地科学与技术学院,农业部农业灾害遥感重点实验室,国家气象中心,生态环境部卫星环境应用中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671433,41371327);国家重点研发计划项目(2017YFB0503900-4-2)资助
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农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。 Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括三个波宽仅为15 nm对叶绿素含量变化敏感的红边波段,是叶绿素含量估算的理想数据源。植被指数是基于农作物在不同波段的反射特性,通过不同波段组合方式刻画长势和叶绿素含量的差异,可用于大区域范围内的玉米冠层叶绿素含量快速、精确估算。以Sentinel-2A影像为数据源,开展
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