對(duì)于作物信息采集而言,傳統(tǒng)的方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且獲得的信息時(shí)效性并不高,往往都滯后于作物的生長(zhǎng)狀態(tài)。高光譜遙感可以完成對(duì)作物信息實(shí)時(shí)無(wú)損的獲取,能夠?yàn)樽魑锏木珳?zhǔn)管理提供決策支持。本研究以4個(gè)主推小麥品種和3種不同氮肥水平的大田試驗(yàn)為基礎(chǔ),綜合運(yùn)用高光譜分析技術(shù)、多元回歸方法和機(jī)器學(xué)習(xí)理論等技術(shù)手段,分析不同品種和氮處理?xiàng)l件下冬小麥冠層光譜響應(yīng)差異,針對(duì)冬小麥長(zhǎng)勢(shì)實(shí)時(shí)無(wú)損監(jiān)測(cè)過(guò)程中的光譜預(yù)處理和建模方法等進(jìn)行探索性研究,提高冬小麥長(zhǎng)勢(shì)實(shí)時(shí)無(wú)損監(jiān)測(cè)的精度。主要研究結(jié)果如下:不同品種冬小麥冠層光譜反射率在可見光范圍內(nèi),隨生育期的推移,呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢(shì),最后在灌漿期升到最高;在近紅外范圍內(nèi),趨勢(shì)為先升高而后降低,在抽穗期期達(dá)到峰值。不同品種冬小麥冠層光譜反射率在不同施氮量條件下的光譜反射率在可見光范圍內(nèi)差異不明顯;在近紅外范圍內(nèi),矮抗58和豫麥49-198的冠層光譜反射率與施氮量呈現(xiàn)出正相關(guān)的趨勢(shì),周麥27和西農(nóng)509卻是呈現(xiàn)出了先升高后降低的趨勢(shì),在N15條件下冠層光譜反射率最高。品種不同的冬小麥葉面積指數(shù)和葉片氮含量在生育期中所體現(xiàn)出來(lái)的整體趨勢(shì)相同,趨勢(shì)為先升高后降低。本研究采用三種方... 

【文章來(lái)源】：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：43 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

不同品種冬小麥葉面積指數(shù)隨生育時(shí)期的變化特征

基于RAW建立的冬小麥葉面積指數(shù)PLSR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果（A;訓(xùn)練集，B：驗(yàn)證集，下同）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于高光譜遙感的棉花葉片葉綠素含量估算[J]. 王爍,常慶瑞,劉夢(mèng)云,嚴(yán)林,李媛媛,劉秀英.  中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]不同生育期冬小麥葉面積指數(shù)高光譜遙感估算模型[J]. 孟禹弛,侯學(xué)會(huì),王猛.  江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(05)
[3]基于高光譜遙感的冬小麥葉水勢(shì)估算模型[J]. 陳智芳,宋妮,王景雷,孫景生.  中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(05)
[4]基于光譜特征與PLSR結(jié)合的葉面積指數(shù)擬合方法的無(wú)人機(jī)畫幅高光譜遙感應(yīng)用[J]. 高林,楊貴軍,李長(zhǎng)春,馮海寬,徐波,王磊,董錦繪,付奎.  作物學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]高光譜遙感技術(shù)在林業(yè)中的應(yīng)用[J]. 洪嬌,舒清態(tài),吳嬌嬌.  綠色科技. 2016(16)
[6]基于多光譜與高光譜遙感數(shù)據(jù)的冬小麥葉面積指數(shù)反演比較[J]. 劉軻,周清波,吳文斌,陳仲新,唐華俊.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2016(03)
[7]基于高光譜分形分析的煙草冠層生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)[J]. 齊婧冰,樊風(fēng)雷,郭治興.  華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)
[8]利用近地成像高光譜遙感對(duì)小麥全蝕病的監(jiān)測(cè)[J]. 喬紅波,師越,郭偉,時(shí)雷,馬新明,周益林.  植物保護(hù)學(xué)報(bào). 2015(03)
[9]氮素和小麥條銹病脅迫下小麥高光譜遙感估產(chǎn)模型研究[J]. 張玉萍,馬占鴻.  中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2014(36)
[10]基于支持向量機(jī)模型的冬小麥全蝕病為害等級(jí)遙感監(jiān)測(cè)[J]. 喬紅波,焦紅濤,吳旭,司海平,時(shí)雷,郭偉,馬新明,周益林.  麥類作物學(xué)報(bào). 2014(12)

博士論文
[1]冬小麥不同生育時(shí)期生態(tài)生理參數(shù)的高光譜遙感監(jiān)測(cè)模型[D]. 賀佳.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2015
[2]高溫脅迫下水稻生理生化特性及高光譜估測(cè)研究[D]. 謝曉金.南京信息工程大學(xué) 2011
[3]基于高光譜遙感的水稻氮素營(yíng)養(yǎng)參數(shù)監(jiān)測(cè)研究[D]. 田永超.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2008
[4]光譜遙感診斷水稻氮素營(yíng)養(yǎng)機(jī)理與方法研究[D]. 張金恒.浙江大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于高光譜遙感的寧夏引黃灌區(qū)水稻生理生化參數(shù)研究[D]. 嚴(yán)林.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
[2]不同生育期冬小麥生理生化參數(shù)高光譜估測(cè)研究[D]. 殷紫.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[3]基于近地高光譜遙感與作物生長(zhǎng)模型的冬小麥品質(zhì)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)研究[D]. 沈家曉.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]小麥全蝕病高光譜遙感識(shí)別方法研究[D]. 焦紅濤.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于地面高光譜數(shù)據(jù)的露天煤礦土壤有機(jī)質(zhì)特征分析[D]. 陶蘭花.新疆大學(xué) 2014
[6]冬小麥葉面積指數(shù)與氮素垂直分布的高光譜反演研究[D]. 楊勤英.安徽大學(xué) 2014
[7]冬小麥氮素營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)報(bào)的高光譜遙感模型研究[D]. 趙剛峰.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3219218