农业机械学报

作者：马彦鹏，边明博，樊意广，陈志超，杨贵军，冯海宽

单位：北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,河南理工大学,北京市农林科学院,北京市农林科学院;南京农业大学,

关键词：马铃薯;植株钾含量;纹理指数;RGB影像;冠层光谱特征

基金：黑龙江省揭榜挂帅科技攻关项目（2021ZXJ05A05）和国家自然科学基金项目(41601346)

马铃薯植株钾含量（Plant potassium content，PKC）是监测马铃薯营养状况的重要指标，快速准确地获取马铃薯植株钾含量对田间施肥和生产管理具有指导意义。基于无人机遥感平台搭载RGB传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的RGB影像，并实测马铃薯植株钾含量。首先利用各个生育期的RGB影像提取每个小区冠层平均光谱和纹理特征。然后分别基于冠层光谱和纹理特征构建植被指数和纹理指数(NDTI、RTI和DTI)，并与实测PKC进行相关性分析。最后利用多元线性回归(Multiple linear regression，MLR)、偏最小二乘(Partial least squares regression，PLSR)和人工神经网络(Artificial neural networks，ANN)构建马铃薯PKC估算模型。结果表明：各生育期NDTI、RTI和DTI与马铃薯PKC相关性均高于单一纹理特征，植被指数结合纹理指数均能提高模型的可靠性和稳定性，MLR和PLSR构建的估算模型精度均优于ANN。本研究可为马铃薯PKC监测提供科学参考。

来源：2023年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

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