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多光谱与热红外数据融合在冬小麦产量估测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解多光谱与热红外数据融合对冬小麦产量估测精度的影响,以30个黄淮麦区冬小麦品种为材料,利用三种灌溉处理(处理1、处理2和处理3灌水量分别为240、190和145 mm)下冬小麦拔节期、挑旗期、抽穗期与灌浆期的无人机多光谱和热红外动态数据,构造了多个光谱指数,以支持向量机构建冬小麦产量估测模型,并验证其精度。结果表明,植被指数与籽粒产量的相关性受溉水量影响,处理1下植被指数与籽粒产量均呈正相关,处理2下植被指数除土壤调整植被指数(SAVI)和转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)外均与籽粒产量呈正相关,处理3下植被指数与籽粒产量均呈负相关。通过多光谱和热红外数据融合构建的冬小麦产量估测模型的预测精度比仅使用多光谱数据构建的模型提高8%。不同灌溉条件下,通过多光谱与热红外数据融合构建的模型的预测精度存在差异,在处理1、处理2和处理3下拔节期、挑旗期、抽穗期和灌浆期验证决定系数(R)最高值分别为0.63、0.68和0.56,均方根误差(RMSE)最低值分别为0.60、0.24和0.41 t·hm-2,且在三种灌溉条件下灌浆期预测效果均最佳。因此,利用无人机光谱对小麦品种产量估测时应将多光谱与热红外数据融合,用支持向量机(SVM)算法构建产量估测模型,且模型在灌浆期具有较高预测 精度。 相似文献
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基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量(SPAD)的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归(SR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,植被指数+纹理特征模型与植被指数模型相同,R2为0.7316,RMSE为2.9580,RPD为1.926,优于纹理特征模型;在PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8025,RMSE为2.4952,RPD为2.284,纹理特征模型次之,植被指数模型最差;在SVR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8055,RMSE为2.6408,RPD为2.158,植被指数模型次之,纹理特征模型最差。综合分析采用基于PLSR植被指数+纹理特征模型可以实现玉米冠层SPAD快速、准确提取,为叶绿素反演提供一种新的方法,可为无人机遥感作物长势监测提供参考。 相似文献
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为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量,降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响,分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40Hz时,压力噪声信号频率主要在0.1~16Hz;角度噪声信号频率主要在3~4Hz和16~17Hz;打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上,研究了信号处理方法。为提高滤波精度,首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理,消除奇异值影响,再利用分段线性插值补充空缺点,最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明,采用该方法对信号进行处理后,草捆质量预测相对误差为-4.15%~4.17%,优于均值滤波得到的结果,且该滤波方法适应性更好,更符合实际生产需要。 相似文献
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“必宁特”是德国艾格福公司研究开发的,具有内吸传导型磷类稻田除草剂,剂型为30%颗粒剂。杂草通过根部吸收药剂后传导到幼菜和嫩叶,破坏细胞分裂延长,导致植株褪色、矮化而枯死。“必宁特”适用于插秧田,主要防除种草、牛毛草和异型莎草等一些阔叶杂草,效果可达95%以上,防除异型莎草科效果达99%~100%,并对水稻较为安全。施药后有水层的条件下,持效期可达30d以上。“必宁特”在土壤中移动性小,对人畜毒性低。施药技术:30%必宁特在插秧田插秧后5—7d,稗草2叶期前施用。稗草多而阔叶杂草难除的田块,使用30%必宁特,每667m… 相似文献