Estimating Fraction of Photosynthetically Active Radiation of Corn with Vegetation Indices and Neural Network from Hyperspectral Data

光合地活跃的放射(FPAR ) 的部分是在对植被生产率和陆地生态系统碳周期的评价的一个关键变量。在东北中国上基于测量地面的玉米 hyperspectral 反射和 FPAR 数据，在玉米华盖 FPAR 和 hyperspectral 反射之间的关联被分析，并且使用植被索引(VI ) 的 FPAR 评价表演和有不同 two-band-combination hyperspectral 反射的神经网络(NN ) 方法被调查。结果显示玉米华盖 FPAR 几乎在一全部天内保留了经常的价值。在 FPAR 之间的否定关联并且可见并且短波红外线的反射(SWIR ) 乐队比在 FPAR 和在红外线附近的乐队反射(NIR ) 之间的积极关联强壮。为六个力，规范的差别植被索引(NDVI ) 和简单比率(SR ) 为估计玉米 FPAR 最好表现了(0.8849 和 0.8852 的最大的 R 2，分别地) 。然而，估计的 NN 方法结果(最大的 R 2 是 0.9417 ) 显然比所有力好。为 NN 方法，显示出最好的玉米 FPAR 评价表演的二乐队的联合从 NIR 和可见乐队；为力，然而，他们来自 SWIR 和 NIR 乐队。至于两个方法， SWIR 乐队为玉米 FPAR 特别表演了很好评价。这可能对 SWIR 乐队的反射被叶水内容强烈控制的事实可归因，它是玉米光合作用的一个关键部件并且极大地影响光合地活跃的放射(APAR ) 的吸收，并且在玉米华盖 FPAR 上做进一步的影响。