农业机械学报

作者：贾丹，陈鹏飞

单位：中国科学院地理科学与资源研究所,中国科学院地理科学与资源研究所;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,

关键词：冬小麦;氮浓度反演;影像分辨率;光谱信息;纹理特征

基金：国家重点研发计划项目（2017YFD02015、2017YFD0201501-05）和国家自然科学基金项目（41871344）

针对目前基于无人机遥感进行作物氮素营养诊断中缺乏规范化的标准来指导无人机应用过程中数据获取与处理的问题，开展了不同分辨率、低空无人机影像对冬小麦植株氮浓度反演影响的研究。在小麦生长的灌浆期，通过设置15、30、50、80m共4种无人机飞行高度，获取了不同分辨率下的无人机多光谱影像，并开展地面试验，采集冬小麦植株氮浓度信息。基于这些数据，提取了不同分辨率下影像的光谱信息和纹理特征，并分别建立光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征等反演植株氮浓度的模型。对不同情景下的模型估测效果进行比较，结果表明，影像分辨率在1.00~5.69cm之间变化时，影像光谱信息对小麦植株氮浓度反演影响不大，各情景下建模结果和验证结果差异较小；随着影像分辨率的降低，影像纹理特征对小麦植株氮浓度反演的效果变差；影像光谱信息+纹理特征信息对小麦植株氮浓度反演效果整体随着影像分辨率的提高呈增加趋势，且其反演结果优于单一光谱特征或单一纹理特征的反演效果。

来源：2020年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2020年第7期