基于图像特征的油菜叶绿素含量快速估算     

娄卫东  林宝刚  周洪奎  华水金  胡昊 《浙江农业科学》2022,63(3):480-484

农业生产中叶片颜色通常被用作植物生长胁迫的诊断指标,叶片颜色与作物叶绿素含量密切相关.当前叶绿素含量的化学测定方法需耗费较多人力物力,而且得到测定结果存在滞后性,不能用于作物田间及时管理.通过油菜叶片图像颜色如R(红)G(绿)B(蓝)空间与Lab空间特征参数,可实现油菜叶绿素含量的估算.本研究表明:基于叶片图像颜色特征...  相似文献   

基于无人机多时相遥感影像的冬小麦产量估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

申洋洋  陈志超  胡昊  盛莉  周洪奎  娄卫东  沈阿林 《麦类作物学报》2021,(10):1298-1306

为高效准确地预测小麦产量,以浙江省冬小麦为研究对象,利用四旋翼无人机精灵4多光谱相机获取冬小麦5个关键生育时期（拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期）的冠层多光谱数据,选取多光谱相机的五个特征波段计算各生育时期的72个植被指数,分别通过逐步多元线性回归（SMLR）、偏最小二乘回归（PLSR）、BP神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）构建不同生育时期的产量估算模型,最后采用决定系数（R）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）对估算模型进行评价,筛选出最优估算模型。结果表明,基于随机森林建立的模型估算效果最优,SMLR、PLSR和SVM三种方法建立的模型估算效果接近。利用随机森林算法所建拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期模型的R、RMSE和RE分别为0.92、0.35、11%;0.93、0.33、10%;0.94、0.32、9%;0.92、0.36、9%;0.77、0.67、33%。模型验证时,抽穗期估算效果最好（R、RMSE和RE分别为0.91、0.35和15%）,拔节期、孕穗期、灌浆期估算效果接近且有很好的估算能力,成熟期估算精度最差（R、RMSE和RE分别为0.71、0.47和13%）。由此说明,结合机器学习算法和无人机多光谱提取的植被指数可以提高小麦产量估算效果。  相似文献   

利用光谱反射率估算土壤理化性质     

娄卫东  林宝刚  周洪奎  华水金  唐旭  胡昊 《浙江农业科学》2022,63(4):839-842

传统的土壤理化性质检测多为实验室化学分析方法,这种方法费时费力,而且获得的数据结果存在滞后性,不适应于土壤理化性质的快速评价和及时决策。近年来研究表明,近红外光谱技术可用于估算土壤理化性质,然而许多研究中的估算模型构建方法较为复杂,难以在实际农业生产中推广应用。本文提出了一种新型的基于土壤光谱曲线线性趋势变化的土壤理化性质估算方法。试验采集了140个土壤样本,测定其理化性质和相应光谱曲线,其中70个样本用于建模,70个样本用于模型验证。结果表明,400~1 000 nm土壤光谱曲线线性趋势参数(Slope)与土壤有机质含量(OMC)、全氮含量均呈极显著相关关系,相关系数分别为-0.808和0.637;Slope与土壤阳离子交换量(CEC)的相关性达到显著水平,与有效磷(AP)、有效钾(AK)、pH的相关性没有达到显著水平。土壤OMC光谱估算模型为OMC=-329.9 Slope+41.755,决定系数R²为0.814 9,模型较优。选取独立数据对OMC估算模型验证,发现估算OMC值与实际测量OMC接近,这表明本研究提出的基于光谱反射率Slope的方法可以估算土壤有机质含量OMC,该方法建模方法简单,容易开发成便携式产品或传感器,具有较大的应用价值。  相似文献