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基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法 总被引:9,自引:0,他引:9
为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。 相似文献
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大中小型拖拉机压实对土壤坚实度和大豆产量的影响 总被引:4,自引:3,他引:1
探讨农业机械压实对土壤坚实度和产量的影响规律,对改善作物生产环境、促进农业机械化向质量型转变具有重要意义。以东北典型黑土区耕地土壤为研究对象,依照随机区组试验原理,选择大、中、小3种型号拖拉机进行6种压实处理,同型拖拉机相同压实次数试验重复3次,采用PV6.08型贯穿阻力仪测量压实轮辙截面土壤坚实度。试验结果表明:土壤坚实度随压实次数增加而逐渐递增,3种拖拉机压实测试截面浅层均出现明显压实核,且压实核内土壤坚实度随压实次数增加而逐渐增大,CASE-210型拖拉机压实对表层土壤坚实度影响程度和范围最大,压实12次时压实核处土壤坚实度达4.0 MPa,JD-280型拖拉机对深层土壤压实影响程度和范围最大,在65~80 cm的土壤深层坚实度的峰值达3.2 MPa;拖拉机压实均导致大豆产量降低,CASE-210、JD-904和JD-280拖拉机压实12次时大豆产量分别降低了21.24%、18.15%和12.38%。 相似文献