| 摘 要： | 高效、无损的监测作物长势是现代精准农业的核心环节,无人机平台因具有成本低、数据获取效率高、测试高度及测试时间可按需调节等优点,在监测作物长势中发挥着地面平台和高空平台无法比拟的优势。本研究以小麦为研究对象,应用无人机搭载RedEdge-M多光谱相机获取主要生育时期的小麦冠层多光谱影像,并同步取样测量小麦叶片SPAD、地上部鲜重和干重,进一步探索基于无人机平台获取多光谱影像的预处理方法,提取小麦冠层反射率并筛选出适合作物长势监测的植被指数,构建基于无人机平台的小麦长势监测模型,结果表明,基于NDVI、SAVI、CCCI构建的多元线性回归模型精度更高、稳定性更好。预测小麦SPAD值的最佳模型为y=19.765+7.522NDVI+18.362SAVI+25.629CCCI,R~2为0.965;预测小麦地上部干重的最佳模型为y=-0.508+0.603NDVI+0.325SAVI+0.032CCCI,R~2为0.951;预测小麦地上部鲜重的最佳模型为y=-2.217+2.923NDVI+2.213SAVI-1.417CCCI,R~2为0.766。本研究结果可为园区和农场尺度小麦长势的实时监测提供有效技术支撑。
|
