為了實現(xiàn)基于無人機的小麥產(chǎn)量快速預(yù)測,通過不同種植密度、氮肥和品種的田間試驗,應(yīng)用無人機航拍獲取小麥生育前期（越冬前期和拔節(jié)期）的RGB圖像,通過圖像處理獲取小麥田間顏色和紋理特征指數(shù),并在小麥收獲后測定實際產(chǎn)量。通過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)測的顏色和紋理特征指數(shù),建立小麥產(chǎn)量預(yù)測模型并進行驗證。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。對越冬前期利用單一顏色指數(shù)NDI構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測模型驗證時,R²為0.541,RMSE為671.26 kg·hm^-2;對拔節(jié)期用單一顏色指數(shù)VARI構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測模型驗證時,R²為0.603,RMSE為639.78 kg·hm^-2,預(yù)測結(jié)果比較理想,但不是最優(yōu)。對越冬前期顏色指數(shù)NDI和紋理特征指數(shù)ENT相結(jié)合構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測模型驗證時,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%... 

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

【文章頁數(shù)】：6 頁

【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)測模型驗證效果(A:越冬前期;B:拔節(jié)期)

利用獨立數(shù)據(jù)對小麥產(chǎn)量二元估測模型進行驗證,并繪制實測值與模型預(yù)測值的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)測值與實測值之間有較好的一致性。其中越冬前期和拔節(jié)期模型驗證的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)計分析表明,兩個時期模型預(yù)測值與實測值的相關(guān)性均達到極顯著水平。同時,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】：
期刊論文
[1]基于遙感信息和產(chǎn)量形成過程的小麥估產(chǎn)模型[J]. 李衛(wèi)國,王紀華,趙春江,劉良云.  麥類作物學(xué)報. 2007(05)
[2]基于MODISEVI的冬小麥產(chǎn)量遙感預(yù)測研究[J]. 王長耀,林文鵬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2005(10)

碩士論文
[1]基于無人機圖像的小麥出苗均勻度評價[D]. 陳雯.揚州大學(xué) 2018
[2]基于無人機平臺的水稻生長特征監(jiān)測研究[D]. 周祥.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016



本文編號：3242119