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基于无人机可见光遥感的马铃薯植株氮素累积估测与验证 被引量：2
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作者 魏全全 芶久兰 +5 位作者 李飞 郭松 张萌 顾小凤 尹旺 陈明俊 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2003-2010,共8页
为探究无人机可见光遥感技术快速、无损监测马铃薯氮素营养的可能性,于2020—2022年在贵州省威宁县开展马铃薯不同氮肥梯度大田试验,设置7个氮素水平(0、60、120、180、240、300和360 kg·hm^(-2)),利用无人机搭载可见光传感器获取... 为探究无人机可见光遥感技术快速、无损监测马铃薯氮素营养的可能性,于2020—2022年在贵州省威宁县开展马铃薯不同氮肥梯度大田试验,设置7个氮素水平(0、60、120、180、240、300和360 kg·hm^(-2)),利用无人机搭载可见光传感器获取不同年份马铃薯块茎形成期冠层RGB高清影像,并同步测定马铃薯地上部氮素含量、生物量和氮素累积量等氮素营养指标,以2020—2021年数据作为建模数据,以2022年数据作为验证数据,建立氮素营养指标估测方程模型并绘制实测值和预测值的1∶1线性关系图。结果表明,与其他冠层光谱参数相比,红光和蓝光比值(R/B)能更好地表征马铃薯氮素营养指标,其与地上部氮素含量、生物量、氮素累积量的相关性均达到极显著水平(P<0.01),其中二次函数模型相关性均优于其他函数模型。利用2022年相同独立试验验证该模型准确性,地上部氮素含量、生物量、氮素累积量实测值与预测值的决定系数(R2)分别为0.949、0.977、0.977,均方根误差(RMSE)和相对误差(MRE)分别为0.368、0.149、0.073和10.42%、6.05%、8.85%,表明模型预测精度较好。综上,无人机可见光遥感可用于马铃薯氮素营养的评估预测,块茎形成期最佳预测参数为R/B,二次函数模型为最佳预测模型。本研究为马铃薯氮素营养无损评估预测提供了理论与实践依据。 展开更多
关键词 无人机 可见光遥感 马铃薯 氮素 估测
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