融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算

目的 研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。方法 利用大疆P4M无人机采集2021年2－4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R²_adj的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。结果 从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R²分别为0.73、0.59和0.66。结论 本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。     

营造宣传强势发展兵团文化

2007年,兵才宣传文化工作以邓小平理论和"三个代表"重要思想为指导,全面贯彻落实科学发展观,贯彻落实中央、国务院加强兵团工作的决策措施,坚持围绕中心、服务大局: