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花生红边特征及其叶面积指数的高光谱估算模型 总被引:2,自引:3,他引:2
选用大花生品种丰花1号作为试验材料,设置5个氮素水平的小区试验。在不同发育期同步测定花生冠层的光谱反射率及其叶面积指数,利用花生冠层的光谱反射率数据提取红边参数,分析其变化规律及花生叶面积指数与红边参数的相关性。估算结果表明:花生冠层红边一阶微分光谱呈“双峰”现象,红边位置位于707~724 nm之间,在花生生长旺盛期间出现“红边平台”,结荚期以后有明显的“蓝移”现象;叶面积指数与冠层光谱红边参数之间在结荚期-饱果初期显著相关,但开花期相关性不显著,利用结荚期-饱果期的红边参数可以估算花生的叶面积指数,最后建立了结荚期-饱果期和整个生育期的花生叶面积指数的估算模型。 相似文献
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天空地遥感大数据赋能果园生产精准管理 总被引:5,自引:4,他引:1
【目的】水果产业是农民增收的支柱产业,在我国农业农村经济发展中占有重要地位。面对新的产业发展困境,推进果园生产全方位、全角度、全链条数字化改造,构建现代化数字果园发展模式具有重要的现实意义。【方法】文章提出了天空地遥感大数据驱动的果园生产精准管理新模式,以"数据—知识—决策"为主线,以果园生产数字化、网络化和智能化为目标,推进农业信息技术、农学农艺与农机装备的融合应用。【结果 /结论】利用航天遥感(天)、航空遥感(空)、地面物联网(地)一体化的技术手段,构建天空地一体化的果园智能感知技术体系,进行果园数量、空间位置与地理环境的精准感知与信息获取,解决"数据从哪里来"的基础问题;集成天空地遥感大数据、果树模型、图像视频识别、深度学习与数据挖掘等方法,构建果树长势、病虫害、水肥、产量等监测专有模型和算法,实现果园生产的快速监测与诊断,解决"数据怎么用"的关键问题;结合自动控制、传感器、农机装备等,利用数据赋能作业装备,实现果园生产的精准和无人作业,解决"数据如何服务"的重要问题。 相似文献
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基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513~539、564~585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。 相似文献
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