| 引入地形因子的无人机遥感精准管理分区研究 |
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| 引用本文： | 马士耐,殷悦,于滋洋,孟令华,刘琼,刘焕军,张新乐.引入地形因子的无人机遥感精准管理分区研究[J].吉林农业大学学报,2021,43(2):205-212. |
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| 作者姓名： | 马士耐 殷悦 于滋洋 孟令华 刘琼 刘焕军 张新乐 |
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| 作者单位： | 东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨150030;中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012;东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨150030;中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130012;吉林农业大学信息技术学院,长春130118 |
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| 摘 要： | 根据作物长势的空间差异对耕地进行精准管理分区,可以指导田间变量管理,漫川漫岗黑土区地形复杂,分区时应考虑微地形对作物的影响.以典型黑土区玉米田块为研究区,利用1.1m空间分辨率的无人机多光谱影像提取玉米大喇叭口期(播种后约45 d)归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI),分别结合4种地形因子(高程、坡度、地形起伏度、地表粗糙度),通过面向对象分割方法进行分区,并利用产量数据对分区结果进行评价,对比无人机影像结合不同地形因子分区的精度.结果 表明:研究地块产量、土壤养分及植株生理参数均存在显著变异性,产量与地形存在相关性;相较使用单期NDVI分区,结合地形因子能够显著提高分区精度;结合不同地形因子后,无人机分区精度变化存在差异,NDVI同时结合4种地形因子的分区精度最高,其次分别为结合高程、地形起伏度、坡度、地表粗糙度.研究结果证明了NDVI与地形因子结合作为输入量提高分区精度的可行性,为精准施肥及其他田间变量管理提供了理论基础,为智慧农业的发展提供新思路.
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| 关 键 词： | 无人机 精准管理分区 地形 面向对象分割 产量 |
UAV Remote Sensing Accurate Management Zoning with Terrain Fac-tor |
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| MA Shinai,YIN Yue,YU Ziyang,MENG Linghua,LIU Qiong,LIU Huanjun,ZHANG Xinle.UAV Remote Sensing Accurate Management Zoning with Terrain Fac-tor[J].Journal of Jilin Agricultural University,2021,43(2):205-212. |
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| Authors: | MA Shinai YIN Yue YU Ziyang MENG Linghua LIU Qiong LIU Huanjun ZHANG Xinle |
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