您好，欢迎访问山东省农业科学院文献资源数据库平台

基于无人机多光谱的夏玉米叶绿素含量反演研究

文献类型： 中文期刊

作者： 王丹 1 ; 赵朋 2 ; 孙家波 1 ; 牛鲁燕 1 ; 刘炳福 1 ;

作者机构： 1.山东省农业科学院

2.泗水县星村镇人民政府

关键词： 夏玉米;叶绿素含量;多光谱;反演;无人机

期刊名称： 山东农业科学

ISSN： 1001-4942

年卷期： 2021 年 006 期

页码： 121-126,132

摘要： 以济南市济阳区夏玉米为研究对象,通过无人机（UAV）搭载多光谱相机进行叶绿素动态监测。在夏玉米3个生育时期（大喇叭口期、开花期、灌浆期）,每个时期选取5块具有代表性的1 m×1 m的样地,利用无人机获取样地多光谱影像;同时从每块样地选取不同植株冠层不同部位的7片叶,用叶绿素仪测定每片叶的SPAD值,取其平均值作为该样地的SPAD实测值。利用Pix4D mapper软件对获取的多光谱影像进行拼接,然后利用伪标准地物辐射校正法进行校正,输出5个波段的反射率影像图,用ENVI对各波段进行配准组合成ENVI格式的反射率数据。选取4种光谱参数和夏玉米SPAD实测值构建反演模型并进行模型评价,结果表明:以归一化植被指数（NDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、冠层叶绿素含量指数（CCCI）三种光谱参数为变量的多元线性回归（MLR）模型精度更高且更加稳定,模型检验Rv2为0.885,均方根误差（RMSE）为2.111,模型最优解参数（MOSP）为0.414。综合分析,该模型在估测玉米冠层叶绿素含量方面具有快速便捷、时效性强、准确度高等诸多优势,同时能快速、无损监测夏玉米叶绿素含量变化。

  • 相关文献

[1]基于无人机多光谱的夏玉米穗位叶叶绿素含量反演研究. 杨广云,牛鲁燕. 2022

[2]人工模拟洪涝胁迫对夏玉米叶部性状及产量的影响. 陈振,梁守真,王猛,颜丙囤,姚慧敏,隋学艳,王勇. 2017

[3]基于GF-1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演. 侯学会,王猛,梁守真,隋学艳. 2018

[4]一种遥感和站点观测结合反演土壤水分的方法. 万曙静,马靖,张承明,赵天宇,刘俊华. 2016

[5]基于GF-1数据的冬小麦不同生育期叶面积指数反演. 侯学会,王猛,梁守真,隋学艳. 2018

[6]基于无人机技术的农作物信息监测应用探讨. 薛梅,赵立虹. 2018

[7]无人机在农作物病虫害快速诊断上的应用. 刘振,江秋生. 2019

[8]无人机喷施杀虫剂防治玉米鳞翅目害虫效果研究. 高德良,庄占兴,宋化稳,刘钰,李丽莉,张思聪. 2020

[9]土施和无人机配施锌肥对小麦产量和籽粒锌铁硒含量的影响. 王澜,蒋曦龙,陈利容,孔玮琳,贤伟华,马国兴,夏海勇. 2022

[10]弥雾机在板栗冠层的雾滴沉积分布及对栗大蚜和红蜘蛛的防效. 姜莉莉,王明,韩鹏,李超,孙瑞红. 2020

[11]适于无人机喷施的花生田苗后除草剂配施技术研究. 吕永超,陈小姝,曲明静,杜龙,高华援,赵跃,刘海龙,王绍伦,张志民. 2020

[12]基于无人机遥感的花生叶片叶绿素含量监测研究. 刘仕元,梁晋,王帅斌,谢冰丽,张佳蕾,陈婷婷,万书波,张雷. 2020

[13]基于无人机多光谱遥感的小麦长势监测研究. 牛鲁燕,蒋风伟,张俊丽,孙家波,张晓艳,卢德成,刘延忠. 2021

[14]无人机施药防治桃园桔小实蝇的效果及成本评价. 宫庆涛,张坤鹏,彭金海,李桂祥,高晓兰,贾厚振,张祥全,张安宁. 2023

[15]小麦拔节期农学参数和土壤含水量空间统计. 杨玉建,朱建华,刘淑云,唐研,刘延忠,封文杰. 2009

[16]施钙与覆膜栽培对缺钙红壤花生干物质生产、熟相、产量构成及品质的影响. 王建国,张昊,李林,刘登望,万书波,王飞,卢山,郭峰. 2018

[17]不同施镁水平对红壤土花生光合特性、干物质积累和产量的影响. 高华鑫,王建国,张佳蕾,万书波. 2024

[18]菜豆叶片SPAD值与叶绿素含量的相关性分析. 宋廷宇,程艳,何自涵,赵茹,吴春燕,张晓明,何启伟. 2017

[19]追施氮肥对济谷16叶片叶绿素含量、农艺性状及产量的影响. 杨延兵,秦岭,陈二影,刘宾,张华文,王海莲,管延安. 2015

[20]叶片衰老抑制基因PSAG12-IPT在小麦遗传改良中的应用. 戴双,郭军,程敦公,曹新有,巨伟,訾妍,吉万全,宋健民. 2020

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：山东省农业科学院文献资源数据库平台

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台