基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势关键指标无损监测 |
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引用本文: | 王伟康,张嘉懿,汪慧,曹强,田永超,朱艳,曹卫星,刘小军.基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势关键指标无损监测[J].中国农业科学,2023(21):4175-4191. |
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作者姓名: | 王伟康 张嘉懿 汪慧 曹强 田永超 朱艳 曹卫星 刘小军 |
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作者单位: | 南京农业大学农学院/国家信息农业工程技术中心/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(32071903);;国家重点研发计划(2022YFD2301402); |
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摘 要: | 【背景】近年来随着遥感技术的快速发展,实时无损监测作物生长状况已成为当前研究热点,遥感获取的农情信息将为实现大面积作物精确管理提供指导。在众多遥感监测平台里,无人机因其操作简单、使用成本低等特点而受到广泛关注,无人机搭载多光谱相机可以快速获取作物的长势信息。【目的】尝试将固定翼无人机多光谱影像纹理信息与光谱信息结合,探究“图谱”信息对水稻长势指标的监测效果。【方法】通过开展两年涉及不同播期、品种、播栽方式、施氮水平的水稻田间试验,在水稻关键生育期使用固定翼无人机搭载Sequoia多光谱相机获取水稻冠层遥感影像,同步进行地上部破坏性取样以获取水稻叶面积指数(LAI)、地上部生物量(AGB)和植株氮含量(PNC)等农学指标,采用简单线性回归、偏最小二乘回归和人工神经网络回归算法,构建基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势指标监测模型,比较分析光谱纹理信息在不同模型中的监测效果。【结果】利用简单线性回归方法探究了植被指数(VI)、单波段纹理特征与水稻LAI、AGB和PNC间的定量关系,结果表明植被指数与LAI和AGB之间有较强的相关性,表现最好的植被指数为CIRE和NDRE,R 2分别为0.8...
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关 键 词: | 无人机 植被指数 纹理特征 长势 水稻 |
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