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基于无人机多光谱图像的小麦叶片氮含量遥感监测研究
1
作者
王茂宇
李梅
夏雨微
《安徽农业科学》
2025年第8期243-247,共5页
为实现作物生产精准、高效、动态、低成本的氮养分监测,推动农业新质生产力快速发展,以2024年试验实测数据为基础,以无人机图像为数据源,分析拔节期、孕穗期小麦主要遥感参数与叶片氮含量(LNC)的模型。结果表明,小麦拔节期、孕穗期分别...
为实现作物生产精准、高效、动态、低成本的氮养分监测,推动农业新质生产力快速发展,以2024年试验实测数据为基础,以无人机图像为数据源,分析拔节期、孕穗期小麦主要遥感参数与叶片氮含量(LNC)的模型。结果表明,小麦拔节期、孕穗期分别选用归一化绿蓝差异指数(NGBDI)结合红绿蓝植被指数(RGBVI),RGBVI结合超红指数(ExR)遥感变量监测小麦LNC是可行的。以此为基础,制作出了具有实际意义的小麦拔节期、孕穗期LNC无人机遥感监测空间分布图。研究结果可为农业管理部门获取可靠的农情信息以及制定精准施肥管理提供技术支撑。
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关键词
无人机
多光谱图像
小麦叶片氮含量
监测模型
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题名
基于无人机多光谱图像的小麦叶片氮含量遥感监测研究
1
作者
王茂宇
李梅
夏雨微
机构
太仓市农业技术推广中心
出处
《安徽农业科学》
2025年第8期243-247,共5页
基金
太仓市2023年部级化肥减量增效及“三新”技术配套集成推广项目(2024-RWZYGDJSYLY-019)
安徽高校协同创新项目(GXXT-2023-101)。
文摘
为实现作物生产精准、高效、动态、低成本的氮养分监测,推动农业新质生产力快速发展,以2024年试验实测数据为基础,以无人机图像为数据源,分析拔节期、孕穗期小麦主要遥感参数与叶片氮含量(LNC)的模型。结果表明,小麦拔节期、孕穗期分别选用归一化绿蓝差异指数(NGBDI)结合红绿蓝植被指数(RGBVI),RGBVI结合超红指数(ExR)遥感变量监测小麦LNC是可行的。以此为基础,制作出了具有实际意义的小麦拔节期、孕穗期LNC无人机遥感监测空间分布图。研究结果可为农业管理部门获取可靠的农情信息以及制定精准施肥管理提供技术支撑。
关键词
无人机
多光谱图像
小麦叶片氮含量
监测模型
Keywords
UAV
Multispectral image
Wheat leaf nitrogen content
Monitoring model
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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作者
出处
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1
基于无人机多光谱图像的小麦叶片氮含量遥感监测研究
王茂宇
李梅
夏雨微
《安徽农业科学》
2025
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