分蘗期根外追肥是水稻生產(chǎn)的重要田間管理環(huán)節(jié),也是水稻生長中的第一個需肥高峰期,追肥效果直接影響分蘗數(shù)以及中后期長勢。為了探究利用無人機遙感構(gòu)建施肥量處方圖指導(dǎo)農(nóng)用無人機對分蘗期水稻精準追肥,在保障水稻產(chǎn)量的前提下降低化肥施用量,該研究在水稻分蘗期追肥窗口期,利用無人機遙感診斷與農(nóng)用無人機精準作業(yè)相結(jié)合,采用無人機高光譜技術(shù)建立水稻分蘗期施肥量處方圖,結(jié)合農(nóng)用無人機作業(yè)參數(shù)對待施肥地塊進行柵格劃分,確定精準施肥量,并通過農(nóng)用無人機進行精準施肥。結(jié)果表明:利用特征波段選擇與特征提取的方式在450～950nm范圍內(nèi)共提取5個水稻高光譜特征變量用于水稻氮素含量的反演;利用粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機（Particle Swarm Optimization-Extreme Learning Machine,PSO-ELM）構(gòu)建的水稻氮素含量反演模型效果要好于極限學(xué)習(xí)機（Extreme Learning Machine,ELM）反演效果,模型決定系數(shù)為0.838;結(jié)合待追肥區(qū)域反演氮素含量（N_r）,標準田氮素含量(N_std)、氮肥濃度（p）、水稻地上生物量(B... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2020,36(15)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 數(shù)據(jù)獲取
        1.2.1 無人機高光譜遙感影像獲取
        1.2.2 水稻葉片氮素含量測定
        1.2.3 水稻產(chǎn)量測定
        1.2.4 稻田土壤氮含量測定
    1.3 研究方法
        1.3.1 無人機高光譜遙感影像解混
        1.3.2 水稻氮素含量高光譜遙感建模方法
        1.3.3 水稻農(nóng)用無人機氮肥追施量精準決策方法
        1.3.4 農(nóng)用無人機追肥量處方圖生成方法
    1.4 模型精度與效果評價
2 結(jié)果與分析
    2.1 數(shù)據(jù)分析
        2.1.1 水稻氮素樣本量
        2.1.2 高光譜數(shù)據(jù)分析
    2.2 水稻分蘗期高光譜影像解混結(jié)果
    2.3 水稻高光譜特征提取
    2.4 水稻氮素含量PSO-ELM反演結(jié)果
    2.5 水稻分蘗期無人機追肥量處方圖生成
    2.6 農(nóng)用無人機精準追肥與效果評價
        2.6.1 農(nóng)用無人機精準追肥作業(yè)
        2.6.2 農(nóng)用無人機噴施效果
        2.6.3 水稻產(chǎn)量分析
        2.6.4 收獲后土壤含氮量分析
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3154196