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无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展 总被引：4，自引：0，他引：4
以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。 相似文献
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基于多时相无人机遥感植被指数的夏玉米产量估算 总被引：6，自引：0，他引：6
为建立夏玉米无人机遥感估产模型,正确评价规模化农业经营管理和用水效率,以内蒙古自治区规模化种植的夏玉米为研究对象,设置了5个不同水分处理的实验区域,每个实验区域布置了3个样区,利用自主研发的多旋翼无人机多光谱遥感平台,对夏玉米进行多时相的遥感监测。采用牛顿-梯形积分和最小二乘法,构建了基于多种植被指数和多种生育期对应的夏玉米实测产量的6种线性模型,并采用阈值滤波法减少土壤噪声对模型精度的影响。结果显示,不同生育期的玉米估产模型精度存在显著差异。单一生育期中,精度由高到低依次为:抽雄期、吐丝期、蜡熟期、拔节期,最优植被指数为EVI2(决定系数R^2=0.72,均方根误差RMSE为485.46 kg/hm^2);多生育期的最优植被指数为GNDVI(R^2=0.89,RMSE为299.35 kg/hm^2)。经过土壤滤波后,拔节期和多生育期的R^2提升显著,其中基于植被指数GNDVI、MASVI2、EVI2的多生育期估产模型的决定系数R2提升到0.87以上。多生育期的无人机遥感估产优于单生育期,最优估产植被指数为GNDVI,阈值滤波法可以有效提升估产精度,优化后基于植被指数的无人机遥感估产模型可以快速有效诊断和评估作物长势和产量。 相似文献
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近年来,人们对羊毛、羊奶等产品的需求不断扩大,随着羊群规模的不断扩大,饲养方法更加科学。羊毛、羊奶产量也在不断提高,但是,在追求高产的同时,母羊的繁殖性能却有所下降。生产中,母羊的繁殖性能好坏直接影响生产水平的高低,而影响母羊繁殖性能的因素包括：增加可繁母羊比例、加强饲养管理、选留多胎母羊及其羔羊、频密产羔、药物催情、 相似文献
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羊传染性脓疱病又叫羊口疮，盛夏之季是该病多发季节，病原为痘病毒科副痘病毒属中的传染性脓疱病毒，病羊和带毒羊是本病的主要传染源，损伤的皮肤及黏膜是主要传染途径。羔羊易感，易在羔羊群中迅速传播。 相似文献
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基于无人机遥感的冬小麦叶绿素含量多光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
以杨凌地区冬小麦为研究对象,使用六旋翼无人机搭载RedEdge多光谱相机进行叶绿素监测试验。共选取65个样本,每个样本为1 m×1 m的样地,在样地内选取小麦冠层的7片叶片,测量相对叶绿素含量SPAD值,取平均值作为实测值,GPS记录位置信息。地面数据测量与无人机飞行测量同步进行。用Pix4D mapper软件对无人机多光谱影像进行拼接处理,得到4个波段下小麦冠层叶片反射率光谱图像,并利用ENVI 5.1软件提取光谱反射率数据。选取8种常用光谱参数,其中与小麦SPAD相关性较高的有SAVI、EVI2、DVI、RVI、NDVI、EVI和ARVI共7种,相关系数均在0.67以上。用7种光谱参数和小麦SPAD实测值,使用一元线性回归法和多元线性回归法构建反演模型并进行精度分析,结果表明:一元线性回归法构建的SPAD-SAVI模型精度最佳,决定系数(R~2)为0.866,均方根误差RMSE为0.245,可作为无人机遥感快速、无损监测冬小麦叶绿素的技术手段。 相似文献
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作物水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI)经验模型的建立与气候和种植条件密切相关。本文以内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗大田玉米为对象,研究CWSI的最优经验模型。玉米在营养生长阶段(Vegetative stage,V期)、生殖期(Reproductive stage,R期)和成熟期(Maturation stage,M期)分别进行不同灌溉水平的处理,采用红外测温传感器采集玉米冠层温度。分别结合田间和实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立了CWSI经验模型的无水分胁迫基线。基于2种无水分胁迫基线,分别利用饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线和5℃无蒸腾作用基线建立了4种CWSI经验模型,得出反映大田玉米水分胁迫状况的关系曲线,并进行对比。结果表明,基于实验地旁标准气象站空气温湿度数据建立的CWSI经验模型具有很大的波动性,并不能很好反映玉米的水分胁迫状况,其值常常超出正常范围0～1。而基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型则可以很好地监测内蒙古自治区大田玉米水分胁迫状况,M期3种不同水分处理100%、52%和28%具有较好的CWSI数值梯度,分别为0.04、0.14和0.32。相比于基于饱和水汽压梯度获取的无蒸腾作用基线,以5℃作为无蒸腾作用基线时得到的CWSI数值较小,可以较好地反映水分胁迫状况,对应上述M期3种不同水分处理CWSI值分别为0.02、0.10和0.22,具有较为合理的梯度。经过初步检验和分析,认为基于田间空气温湿度数据建立的CWSI经验模型较为合理,可以有效监测大田玉米水分胁迫状况。 相似文献