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用于小麦产量估算的高光谱成像

氮肥的有效利用是现代农业中的一个关键问题。须尽量减少施肥,以减少对环境的影响,但在不影响产量的情况下以好的方式进行施肥。2017年6月,对冬小麦植株进行了八种不同氮处理的对照实验,并使用基于无人机的高光谱推送室相机Resonon Pika-L(400–1000 nm)进行了研究。该系统与精确的惯性测量单元(IMU)和万向节相结合,非常稳定,能够获得高光谱和高空间质量的高光谱图像。此外,在田间对48个样品(叶面积指数(LAI)、叶绿素(CHL)和反射光谱)进行了原位测量,这些样品在不同的氮处理中均匀分布。这些测量结果用于预测粮食产量,因为参数本身对植物的光谱反射没有直接影响。因此,我们提出了一种基于LAI和叶绿素估计的间接方法,该方法使用偏最小二乘回归(PLSR)从获得的高光谱图像数据中进行估计。所得模型显示了这些参数的可靠可预测性(R2LAI=0.79,RMSELAI[m2m−2]=0.18,R2CHL=0.77,RMSECHL[µg cm−2]=7.02)。随后使用LAI和CHL预测来校准多元线性回归模型,以估计粮食产量(R2yield=0.88,RMSE产量[dt ha−1]=4.18)。利用该模型,对高光谱图像进行了逐像素预测。由此得出的产量估计值得到了验证,并与不同的氮处理相反,这表明,在一定的施氮量以上,进一步施肥并不一定能带来更大的产量。
检测样品: 其他
检测项: 小麦产量

天津瑞利光电科技有限公司

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