為了實(shí)現(xiàn)基于無(wú)人機(jī)的小麥產(chǎn)量快速預(yù)測(cè),通過(guò)不同種植密度、氮肥和品種的田間試驗(yàn),應(yīng)用無(wú)人機(jī)航拍獲取小麥生育前期（越冬前期和拔節(jié)期）的RGB圖像,通過(guò)圖像處理獲取小麥田間顏色和紋理特征指數(shù),并在小麥?zhǔn)斋@后測(cè)定實(shí)際產(chǎn)量。通過(guò)分析不同顏色和紋理特征指數(shù)與小麥產(chǎn)量的關(guān)系,篩選出適合小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)的顏色和紋理特征指數(shù),建立小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,小麥生育前期圖像顏色指數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)性較好,而紋理特征指數(shù)相關(guān)性較差。對(duì)越冬前期利用單一顏色指數(shù)NDI構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證時(shí),R²為0.541,RMSE為671.26 kg·hm^-2;對(duì)拔節(jié)期用單一顏色指數(shù)VARI構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證時(shí),R²為0.603,RMSE為639.78 kg·hm^-2,預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想,但不是最優(yōu)。對(duì)越冬前期顏色指數(shù)NDI和紋理特征指數(shù)ENT相結(jié)合構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證時(shí),R²和RMSE分別為0.629和611.82kg·hm^-2,比單一顏色指數(shù)模型分別提升16.27%和減小8.85%... 

【文章來(lái)源】：麥類作物學(xué)報(bào). 2020,40(08)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

基于生育前期圖像顏色指數(shù)的小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證效果(A:越冬前期;B:拔節(jié)期)

利用獨(dú)立數(shù)據(jù)對(duì)小麥產(chǎn)量二元估測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證,并繪制實(shí)測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值的1∶1關(guān)系圖(圖2)。由圖2可知,基于越冬前期和拔節(jié)期的小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間有較好的一致性。其中越冬前期和拔節(jié)期模型驗(yàn)證的R2分別為 0.629和0.746,較單一顏色指數(shù)模型分別提升 16.27%和23.71%。統(tǒng)計(jì)分析表明,兩個(gè)時(shí)期模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性均達(dá)到極顯著水平。同時(shí),越冬前期和拔節(jié)期的RMSE分別為611.82和510.29 kg·hm-2,較單一顏色指數(shù)模型分別減小 8.85%和20.24%。這表明小麥產(chǎn)量二元 估測(cè)模型的精度和可靠性高于單一顏色指數(shù) 模型。3 討 論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遙感信息和產(chǎn)量形成過(guò)程的小麥估產(chǎn)模型[J]. 李衛(wèi)國(guó),王紀(jì)華,趙春江,劉良云.  麥類作物學(xué)報(bào). 2007(05)
[2]基于MODISEVI的冬小麥產(chǎn)量遙感預(yù)測(cè)研究[J]. 王長(zhǎng)耀,林文鵬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2005(10)

碩士論文
[1]基于無(wú)人機(jī)圖像的小麥出苗均勻度評(píng)價(jià)[D]. 陳雯.揚(yáng)州大學(xué) 2018
[2]基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的水稻生長(zhǎng)特征監(jiān)測(cè)研究[D]. 周祥.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3242119