基于时序无人机高光谱数据的油菜角果皮含水量预测研究OA北大核心
无人机高光谱遥感技术的发展为大田作物的精准、高通量观测提供了全新的手段.在油菜种植管理中,油菜角果皮含水量的精准测定对确定其抗裂角能力和最佳收获期、减少产量损失意义重大.然而传统的田间调查取样工作存在滞后性和主观性、效率低下难以大范围开展.因此该研究利用无人机高光谱传感器获取研究区域油菜角果期冠层反射率数据,构建油菜角果皮含水量预测模型.研究结果表明,与叶绿素及植被衰老相关的高光谱植被指数在预测含水量时表现优异,基于此构建的随机森林回归模型在测试集上R2达到0.75,RMSE为1.67%.该研究凸显了无人机高光谱数据在油菜角果皮含水量预测中的优势,为精准预测含水量及辅助油菜收获决策提供有力参考.
尤云豪;王博韬;汪波;赵琨
华中农业大学资源与环境学院,武汉430070华中农业大学资源与环境学院,武汉430070华中农业大学植物科学技术学院,武汉430070华中农业大学信息技术中心,武汉430070
农业工程
无人机高光谱油菜角果皮含水量光谱特征机器学习
《华中师范大学学报(自然科学版)》 2025 (2)
P.268-276,9
国家自然科学基金项目(42171349,42271357).
评论