无人机光谱分析在水稻产量预测中的应用

发布时间：2021-08-04 02:48

　　为了实现大范围水稻产量预测,采用无人机检测水稻冠层光谱,通过分析光谱建立水稻产量模型。叶绿素含量也可有效表征水稻生长情况,预测水稻产量,现采用无人机检测水稻冠层叶绿素光谱,发现在红边区域和近红外波段产生特征吸收波长。综合考虑上述特征吸收波长,采用差值植被指数作为建模因子,建立差值植被因子在水稻不同生长时期的线性相关系数云图,进行线性分析,发现差值植被指数在拔节期与抽穗期存在严重线性相关。因此,以孕穗期与乳熟期差值植被指数与水稻亩产进行逐次线性拟合,采用"留一法"对8组样本轮流预测,预测精度较高。对模型进行线性拟合评价和统计学评价,结果表明该模型可靠性高。 

【文章来源】：农机化研究. 2020,42(08)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 系统组成
2 建模原理
    2.1 叶绿素含量与水稻产量
    2.2 冠层叶绿素无人机光谱
3 建模建立
    3.1 不同生长时期差值植被指数与亩产关系
    3.2 共线性判定
    3.3 逐步回归分析
4 模型评价
    4.1 线性拟合评价
    4.2 统计指标评价
5 结论



本文编号：3320847