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基于时序无人机高光谱数据的油菜角果皮含水量预测研究
1
作者
尤云豪
王博韬
+1 位作者
汪波
赵琨
《华中师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期268-276,共9页
无人机高光谱遥感技术的发展为大田作物的精准、高通量观测提供了全新的手段.在油菜种植管理中,油菜角果皮含水量的精准测定对确定其抗裂角能力和最佳收获期、减少产量损失意义重大.然而传统的田间调查取样工作存在滞后性和主观性、效...
无人机高光谱遥感技术的发展为大田作物的精准、高通量观测提供了全新的手段.在油菜种植管理中,油菜角果皮含水量的精准测定对确定其抗裂角能力和最佳收获期、减少产量损失意义重大.然而传统的田间调查取样工作存在滞后性和主观性、效率低下难以大范围开展.因此该研究利用无人机高光谱传感器获取研究区域油菜角果期冠层反射率数据,构建油菜角果皮含水量预测模型.研究结果表明,与叶绿素及植被衰老相关的高光谱植被指数在预测含水量时表现优异,基于此构建的随机森林回归模型在测试集上R2达到0.75,RMSE为1.67%.该研究凸显了无人机高光谱数据在油菜角果皮含水量预测中的优势,为精准预测含水量及辅助油菜收获决策提供有力参考.
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关键词
无人机高光谱
油菜角果皮
含水量
光谱特征
机器学习
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职称材料
融合高光谱图谱特征的油菜角果含水率反演研究
2
作者
魏薇
王丹
+3 位作者
王博韬
谭佐军
刘泉
谢静
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2863-2874,共12页
为了探讨基于油菜高光谱间接估测油菜角果皮含水率的潜力,于2023年3月—5月采集试验田油菜光谱和实测油菜角果皮含水率,经2种光谱预处理,和3种特征波长筛选方法及其组合,并融合高光谱图像空间纹理信息,用偏最小二乘回归(PLSR)、Lasso回...
为了探讨基于油菜高光谱间接估测油菜角果皮含水率的潜力,于2023年3月—5月采集试验田油菜光谱和实测油菜角果皮含水率,经2种光谱预处理,和3种特征波长筛选方法及其组合,并融合高光谱图像空间纹理信息,用偏最小二乘回归(PLSR)、Lasso回归、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)建立角果皮含水率的回归模型,同时对模型结果进行精度评价。研究结果表明:(1)光谱预处理能够突出光谱中的一些隐藏信息,对油菜光谱进行多元散射校正(MSC)和一阶导数(first derivative,FD)数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息;(2)预处理后,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和迭代的保持有信息变量(IRIV)相结合的特征波段筛选方法,利用Lasso模型进行预测效果最好,测试集的R2为0.7720;(3)针对油菜角果皮这一结构复杂、体积小、含水率分布易受几何结构影响的关键作物对象,在纯光谱信息的基础上,引入空间纹理信息,空间纹理量化了角果表面与含水率相关的空间变异和结构细节(如皱纹、凹凸),并补偿单一像元光谱因角果形状、朝向引起的变异,提升模型回归精度和预测能力,增强模型对噪声和异常值的鲁棒性,为解决复杂小尺度作物对象生理参数精准反演提供了新的有效途径。
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关键词
高光谱
油菜
田
油菜角果皮
含水率
光谱数据处理
空间纹理信息
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职称材料
题名
基于时序无人机高光谱数据的油菜角果皮含水量预测研究
1
作者
尤云豪
王博韬
汪波
赵琨
机构
华中农业大学资源与环境学院
华中农业大学植物科学技术学院
华中农业大学信息技术中心
出处
《华中师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期268-276,共9页
基金
国家自然科学基金项目(42171349,42271357).
文摘
无人机高光谱遥感技术的发展为大田作物的精准、高通量观测提供了全新的手段.在油菜种植管理中,油菜角果皮含水量的精准测定对确定其抗裂角能力和最佳收获期、减少产量损失意义重大.然而传统的田间调查取样工作存在滞后性和主观性、效率低下难以大范围开展.因此该研究利用无人机高光谱传感器获取研究区域油菜角果期冠层反射率数据,构建油菜角果皮含水量预测模型.研究结果表明,与叶绿素及植被衰老相关的高光谱植被指数在预测含水量时表现优异,基于此构建的随机森林回归模型在测试集上R2达到0.75,RMSE为1.67%.该研究凸显了无人机高光谱数据在油菜角果皮含水量预测中的优势,为精准预测含水量及辅助油菜收获决策提供有力参考.
关键词
无人机高光谱
油菜角果皮
含水量
光谱特征
机器学习
Keywords
UAV(unmanned aerial vehicle)hyperspectral
moisture content in rapeseed silique peel
spectral features
machine learning
分类号
S23 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
融合高光谱图谱特征的油菜角果含水率反演研究
2
作者
魏薇
王丹
王博韬
谭佐军
刘泉
谢静
机构
华中农业大学工学院
华中农业大学信息学院
华中农业大学资源与环境学院
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第10期2863-2874,共12页
基金
国家自然科学基金项目(42271357)
中央高校基本科研业务费专项(2662022LXYJ005)资助。
文摘
为了探讨基于油菜高光谱间接估测油菜角果皮含水率的潜力,于2023年3月—5月采集试验田油菜光谱和实测油菜角果皮含水率,经2种光谱预处理,和3种特征波长筛选方法及其组合,并融合高光谱图像空间纹理信息,用偏最小二乘回归(PLSR)、Lasso回归、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)建立角果皮含水率的回归模型,同时对模型结果进行精度评价。研究结果表明:(1)光谱预处理能够突出光谱中的一些隐藏信息,对油菜光谱进行多元散射校正(MSC)和一阶导数(first derivative,FD)数学变换后更加有利于提取光谱敏感信息;(2)预处理后,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和迭代的保持有信息变量(IRIV)相结合的特征波段筛选方法,利用Lasso模型进行预测效果最好,测试集的R2为0.7720;(3)针对油菜角果皮这一结构复杂、体积小、含水率分布易受几何结构影响的关键作物对象,在纯光谱信息的基础上,引入空间纹理信息,空间纹理量化了角果表面与含水率相关的空间变异和结构细节(如皱纹、凹凸),并补偿单一像元光谱因角果形状、朝向引起的变异,提升模型回归精度和预测能力,增强模型对噪声和异常值的鲁棒性,为解决复杂小尺度作物对象生理参数精准反演提供了新的有效途径。
关键词
高光谱
油菜
田
油菜角果皮
含水率
光谱数据处理
空间纹理信息
Keywords
Hyperspectral
Rape field
Rapeseed silique peel
Moisture content
Spectral data processing
Spatial texture information
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序无人机高光谱数据的油菜角果皮含水量预测研究
尤云豪
王博韬
汪波
赵琨
《华中师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合高光谱图谱特征的油菜角果含水率反演研究
魏薇
王丹
王博韬
谭佐军
刘泉
谢静
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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