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基于无人机多光谱植被指数的生菜全氮含量预测
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作者 连炳瑞 李雅豪 +6 位作者 张静 李长青 杨小冬 王激清 邹国元 thompson rodney 杨俊刚 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2318-2325,共8页
我国露地蔬菜种植规模庞大,生产方式高度集约化,但过量施肥等导致的水氮利用效率低下的问题较为严重。为实现露地蔬菜规模化种植中精准施肥、高效生产的目标,以露地生菜为研究对象,设无氮(N0)、低氮(N1)、高氮(N2)三个处理,通过无人机... 我国露地蔬菜种植规模庞大,生产方式高度集约化,但过量施肥等导致的水氮利用效率低下的问题较为严重。为实现露地蔬菜规模化种植中精准施肥、高效生产的目标,以露地生菜为研究对象,设无氮(N0)、低氮(N1)、高氮(N2)三个处理,通过无人机搭载多光谱相机,建立3种多光谱植被指数(NDVI、RVI和SAVI)与生菜叶绿素、生物量、吸氮量、全氮含量数据集,并构建单生育期和多生育期氮素诊断模型。结果表明:(1)在莲座期和结球期,生菜各处理NDVI、RVI和SAVI值表现出随施氮量的增加而增大,但在收获期,N1处理达到最大值。(2)在生菜结球期,NDVI与生菜的产量、吸氮量、叶绿素均存在显著相关性,其中生菜全氮含量与叶绿素在p≤0.01水平下显著相关,相关系数(R)为0.51;综合生菜多生育期,NDVI值与生菜的产量、叶绿素、吸氮量和全氮含量均在p≤0.001水平下达到极显著相关,相关系数分别为0.85、0.82、0.81和0.71。(3)通过相应数据集拟合出指数、线性、对数和幂函数4种模型关系,建立生菜多生育期植株全氮最佳预测模型:全氮=16.52ln(NDVI)+73.514;应用生菜全氮估层模型反演基地生产田块,其平均相对误差为3.22%、RMSE=0.5566、NRMSE=0.0108,说明模型估算效果均较好,通过无人机多光谱遥感对蔬菜氮素诊断具有一定的可行性。 展开更多
关键词 露地生菜 无人机多光谱 NDVI 全氮 预测模型
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