基于便携式三波段作物生长监测仪的水稻长势监测

发布时间：2025-02-07 19:41

　　 针对现有两波段光谱仪在实际应用中存在的植被指数单一、生长指标反演精度低等问题,该研究研发了一款便携式三波段作物生长监测仪CGMD303(Crop-Growth Monitoring and Diagnosis,CGMD)并于2018年7—9月开展了水稻田间试验研究。结果表明,CGMD303获取的植被指数与商用仪器ASD FieldSpec HandHeld2呈良好的线性相关关系,同时基于CGMD303构建的水稻生长监测模型可以有效预测叶面积指数、叶片干质量、叶片氮质量分数和叶片氮积累量,决定系数分别为0.85、0.72、0.45和0.68,相对均方根误差分别为0.21、0.32、0.13和0.39。CGMD303可以有效获取冠层光谱反射率,构建的水稻指标监测模型可以精确预测叶面积指数、生物量和氮素指标,可为水稻田间栽培工作提供决策依据。

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【部分图文】：

图1 便携式三波段作物生长监测仪

CGMD303由三波段传感器、传感器支架、水平仪等部件组成。其中，多光谱作物生传感器在结构上分为上行光传感器和下行光传感器。上行光传感器可以接收太阳光在660、730和815nm波段处的辐射信息；下行光传感器用于接收作物冠层在对应波段的反射辐射信息，通过对上下行光传感器的辐射信....

图2 便携式三通道作物生长监测仪与便携式地物高光谱仪的植被指数测定值拟合关系

为评价CGMD303获取水稻植被指数的性能，将CGMD303和ASD获取的植被指数进行回归分析。如图2所示，CGMD303获取的TVI-1和TVI-2与商用仪器ASD获取的对应值的拟合结果均呈线性关系，但不同植被指数的拟合精度存在一定差异。TVI-1的拟合结果优于TVI-2，趋势....

图4 水稻生长指标监测模型验证结果

对构建的水稻生长指标监测模型的预测效果进行验证，各生长指标的实测值与预测值的拟合关系如图4所示。TVI-2对LAI、LDW、LNA的预测效果较好，R2分别为0.85、0.72、0.68,RRMSE分别为0.21、0.32、0.39，而TVI-1则对LNC的预测效果优于TVI-2,....

图3 植被指数与水稻生长指标的拟合关系

植被指数与水稻LAI的拟合结果较高，TVI-1和TVI-2与各品种呈指数关系，而相同植被指数下Ⅱ优728的LAI数值大于淮稻5号。2种植被指数与LAI的拟合结果相近，其中TVI-1与籼、粳亚种LAI拟合的R2分别为0.90、0.74,RRMSE分别为0.12、0.21，而TVI-....

本文编号：4031200