| 融合无人机影像光谱与纹理特征的冬小麦氮营养指数估算 |
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| 引用本文： | 杨福芹,冯海宽,肖天豪,李天驰,郭向前.融合无人机影像光谱与纹理特征的冬小麦氮营养指数估算[J].农业现代化研究,2020,41(4):718-726. |
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| 作者姓名： | 杨福芹 冯海宽 肖天豪 李天驰 郭向前 |
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| 作者单位： | 河南工程学院土木工程学院,河南 郑州 451191;国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097;河南省测绘工程院,河南 郑州 450003;河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院,河南 郑州 450006 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41601346）；2020年度河南省科技攻关计划项目（202102310333）；河南省高等学校重点科研项目计划（19A420006） |
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| 摘 要： | 基于无人机数码影像,探讨融合光谱信息与纹理特征构建的"图-谱"指标对冬小麦氮营养指数的估算能力,为冬小麦氮素营养精准探测提供一种可靠的技术手段。利用无人机数码影像及相应的生物量和植株氮含量数据,分析了图像指数、纹理特征与氮营养指数的相关性,然后将图像指数与纹理特征相乘或相除融合形成"图-谱"融合指标,分析"图-谱"融合指标与氮营养指数的相关性,整合灰色关联度和方差膨胀因子,筛选对氮营养指数敏感的"图-谱"融合指标,最后用偏最小二乘法分析图像指数、纹理特征及"图-谱"融合指标估测氮营养指数的能力。结果表明:"图-谱"融合指标较图像指数、纹理特征与氮营养指数的相关性有了较大的提高,利用"图-谱"融合指标构建的氮营养指数模型估算精度(R~2=0.644 3)高于图像指数及纹理特征构建的氮营养指数模型(R~2分别为0.593 8及0.584 5),而且"图-谱"融合指标构建的模型验证结果均方根误差最小,为0.114 0。基于光谱信息和纹理特征融合的"图-谱"指标可以有效提高冬小麦氮营养指数的反演精度,为冬小麦氮素营养诊断反演提供了一种有效的思路。
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| 关 键 词： | 无人机 数码影像 纹理特征 氮营养指数 "图-谱"融合指标 |
| 收稿时间： | 2019/12/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/6/22 0:00:00 |
Nitrogen nutrition index estimation in winter wheat by UAV Spectral Information and texture feature fusion |
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| YANG Fu-qin,FENG Hai-kuan,XIAO Tian-hao,LI Tian-chi and Guo Xiangqian.Nitrogen nutrition index estimation in winter wheat by UAV Spectral Information and texture feature fusion[J].Research of Agricultural Modernization,2020,41(4):718-726. |
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| Authors: | YANG Fu-qin FENG Hai-kuan XIAO Tian-hao LI Tian-chi and Guo Xiangqian |
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| Institution: | College of Civil Engineering,Henan University of Engineering,National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Henan Surveying and Mapping Engineering Institute,College of Civil Engineering,Henan University of Engineering,Institute of Surveying,Mapping and Geoinformation of Henan provincial Bureau of Geo-exploration and Mineral Development |
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