基于无人机高光谱影像玉米叶绿素含量估算

论文摘要

以无人机为平台搭载高光谱相机获得玉米农田高光谱影像,从中提取光谱特征参数,构建玉米叶片叶绿素含量估算模型,并制作玉米叶片叶绿素含量分布图。结果表明,以红边面积（SDr）、红边一阶微分最大值（Dr）、差值植被指数（DVI）为自变量构建的回归模型建模精度较高,以此反演玉米叶片SPAD值分布图并对填图结果进行精度检验,得出SPAD-Dr模型填图预测效果最佳（R2=0.89,RMSE=1.28,RE=2.31）,可以作为玉米叶片叶绿素含量无人机高光谱影像遥感反演估算的基本模型。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 田间试验
•   1.2 数据获取与处理
•     1.2.1 无人机高光谱影像获取
•     1.2.2 玉米叶片SPAD值测量
•     1.2.3 高光谱影像处理
•     1.2.4 反演模型构建与检验
• 2 结果与分析
•   2.1 不同SPAD值玉米冠层反射光谱曲线
•   2.2 玉米SPAD值估算模型构建
•   2.3 玉米SPAD值估算模型精度检验
•   2.4 玉米叶片SPAD值高光谱影像反演及精度检验
• 3 讨论与结论
•   3.1 讨论
•   3.2 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 常潇月,常庆瑞,王晓凡,储栋,郭润修

关键词: 无人机,高光谱影像,玉米,叶绿素含量,估算模型

来源: 干旱地区农业研究 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术

单位: 西北农林科技大学资源环境学院

基金: 国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA102401-2)

分类号: TP751;S513

页码: 66-73

总页数: 8

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