| 基于纹理-颜色特征与植被指数融合的冬小麦LAI估测 |
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| 引用本文： | 范军亮,王涵,廖振棋,戴裕珑,余江,冯涵龙.基于纹理-颜色特征与植被指数融合的冬小麦LAI估测[J].农业机械学报,2023,54(7):347-359. |
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| 作者姓名： | 范军亮 王涵 廖振棋 戴裕珑 余江 冯涵龙 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金项目（2452020018） |
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| 摘 要： | 准确、快速、无损估测叶面积指数(LAI)对于冬小麦生产管理具有重要意义。利用无人机搭载Prime ALTUM多光谱相机获取冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期多光谱图像，利用LAI-2200C型植物冠层分析仪获取地面LAI数据。通过Pearson相关性分析筛选出25个植被指数，并提取植被指数影像中8种纹理特征：对比度(CON)、熵(ENT)、方差(VAR)、均值(MEA)、协同性(HOM)、相异性(DIS)、二阶矩(SEM)和相关性(COR),以及3种颜色特征：一阶矩(M)、二阶矩(V)和三阶矩(S),再分别利用多元逐步回归模型(MSR)、支持向量回归模型(SVR)和高斯过程回归模型(GPR)构建冬小麦LAI估测模型。结果表明：相对于考虑单一类型变量，考虑结合纹理特征和颜色特征进行估测时模型精度更高；3类模型中，GPR模型估测冬小麦LAI的精度最高；所有模型中，基于纹理-颜色特征与植被指数融合的GPR模型估测冬小麦LAI精度最高(决定系数R2为0.94,均方根误差(RMSE)为0.17 m2/m2,平均绝对误差(MAE)...
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| 关 键 词： | 冬小麦 叶面积指数 纹理特征 颜色特征 植被指数 多光谱图像 |
| 收稿时间： | 2022/10/13 0:00:00 |
Winter Wheat Leaf Area Index Estimation Based on Texture-color Features and Vegetation Indices |
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| FAN Junliang,WANG Han,LIAO Zhenqi,DAI Yulong,YU Jiang,FENG Hanlong.Winter Wheat Leaf Area Index Estimation Based on Texture-color Features and Vegetation Indices[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(7):347-359. |
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| Authors: | FAN Junliang WANG Han LIAO Zhenqi DAI Yulong YU Jiang FENG Hanlong |
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| Institution: | Northwest A&F University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | winter wheat leaf area index texture features color features vegetation indices multispectral images |
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