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题名基于无人机影像的N、P对水稻生长的影响
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作者
林远杨
王彬
黄尧
粟超
何敬
刘刚
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机构
成都理工大学地球科学学院
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学)
四川供销粮油有限公司
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第4期186-192,共7页
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基金
成都市技术创新研发项目(2022-YF05-01090-SN)
成都理工大学研究生质量工程项目(2022YJG022)
四川省科技计划项目(2021YFG0365)。
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文摘
无人机在农业遥感监测中具有便捷性和较低成本,利用大疆精灵4Pro采集研究区水稻三个发育时期的遥感数据,并测定两个时期水稻叶片N、P含量。通过无人机影像构建的数字表面模型(DSM),进行差分运算得到能够反应水稻生长高度的差异数字表面模型(DDSM)。实测株高与DDSM提取株高拟合分析的决定系数R~2为0.814,表明DDSM提取的株高具有较高精度。将叶片中N、P含量变化与DDSM提取的生长速率进行分析,结果表明:施肥三天后,N、P含量分别为4.787%、0.291%,N、P含量比为16.481,生长速率为4.971 cm/d;施肥20天后,N、P含量分别为3.750%、0.211%,N、P含量比为17.892,生长速率为2.564 cm/d。水稻生长符合生长速率假说,生长速率较高的时期具有较高N、P含量和较低的N、P含量之比。
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关键词
水稻
无人机
差异数字表面模型
氮、磷含量
生长速率假说
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Keywords
rice
UAV
differential digital surface model
nitrogen and phosphorus content
growth rate hypothesis
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分类号
S511
[农业科学—作物学]
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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