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基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算
被引量：
13
1
作者
班松涛
田明璐
+2 位作者
常庆瑞
王琦
李粉玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期163-171,共9页
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏...
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R^(2)达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R^(2)为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。
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关键词
无人机
高光谱影像
水稻
叶片磷素含量
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职称材料
题名
基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算
被引量：
13
1
作者
班松涛
田明璐
常庆瑞
王琦
李粉玲
机构
西北农林科技大学资源环境学院
上海市农业科学院农业科技信息研究所
上海市数字农业工程技术研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期163-171,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41701398)
中央高校基本科研业务费专项(2452017108)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102401-2)。
文摘
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R^(2)达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R^(2)为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。
关键词
无人机
高光谱影像
水稻
叶片磷素含量
Keywords
unmanned aerial vehicle
hyperspectral image
rice
leaf phosphorus content
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算
班松涛
田明璐
常庆瑞
王琦
李粉玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
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