基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算OA北大核心CSCDCSTPCD
Estimation of Plant Height and Leaf Area Index of Winter Wheat Based on UAV Hyperspectral Remote Sensing
为了快速、准确地估算叶面积指数(LAI),通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高(Hcsm).首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型.结果表明:通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高(R2=0.95);在不同生育期,大部分植被指数和…查看全部>>
陶惠林;徐良骥;冯海宽;杨贵军;代阳;牛亚超
北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京100097安徽理工大学测绘学院,淮南232001北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京100097国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京100097北京市农业物联网工程技术研究中心,北京100097
农业科技
冬小麦叶面积指数株高高光谱植被指数偏最小二乘
《农业机械学报》 2020 (12)
基于同化物分配规律及无人机平台的马铃薯产量估测研究
193-201,9
广东省重点领域研发计划项目(2019B020214002)和国家自然科学基金项目(41601346、41871333)
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