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融合高光谱和数码影像的冬小麦氮营养指数遥感监测
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作者 杨福芹 李昌浩 +4 位作者 张英发 陈日强 刘杨 郭良栋 冯海宽 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第6期1719-1728,共10页
快速、实时、准确地获取冬小麦氮营养状态对于评价冬小麦长势、产量估测和指导农业现代化生产均具有重要意义。利用无人机搭载的高光谱相机和数码相机获取了3个关键生育期的冠层光谱数据,同步开展地面实验获取地面生物量及氮含量理化参... 快速、实时、准确地获取冬小麦氮营养状态对于评价冬小麦长势、产量估测和指导农业现代化生产均具有重要意义。利用无人机搭载的高光谱相机和数码相机获取了3个关键生育期的冠层光谱数据,同步开展地面实验获取地面生物量及氮含量理化参数。选取高光谱影像的植被指数、红边指数、红边参数和三波段参数等4种特征参数及数码相机的颜色指数及两者结合的融合参数,采用偏最小二乘回归(PLSR)、逐步回归(SWR)、随机森林(RF)和BP算法构建冬小麦氮营养指数遥感监测模型,并对模型精度进行评价,筛选出最优估算模型。结果表明:(1)在单变量建模中,以红边参数DIDRmid构建的氮营养指数模型最优(建模R^(2)=0.66,RMSE=0.11%,验证R^(2)=0.55,RMSE=0.13%)。(2)在多变量建模中,以红边参数为自变量构建的氮营养指数模型优于以植被指数、红边指数、三波段参数和颜色指数为自变量构建的氮营养指数模型;其中,以基于红边参数利用BP算法构建的氮营养指数模型最优(建模R^(2)=0.75,RMSE=0.10%,验证R^(2)=0.60,RMSE=0.12%)。(3)在融合高光谱参数和数码指数变量建模中,多模态变量红边参数+颜色指数构建的氮营养指数模型优于红边参数+植被指数、红边参数+红边指数及红边参数+三波段参数构建的氮营养指数模型,其中以多模态变量红边参数+颜色指数利用PLSR构建的氮营养指数模型最优(建模R^(2)=0.77,RMSE=0.09%,验证R^(2)=0.65,RMSE=0.11%),且多模态模型精度优于单变量建模和多变量建模,研究可为冬小麦氮营养状况估算提供一个重要参考。 展开更多
关键词 冬小麦 无人机 氮营养指数 光谱参数 颜色指数
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