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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
1
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。
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关键词
露地生菜
无人机多光谱
NDVI
全氮
预测模型
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职称材料
题名
基于无人机多光谱植被指数的生菜全氮含量预测
1
作者
连炳瑞
李雅豪
张静
李长青
杨小冬
王激清
邹国元
thompson rodney
杨俊刚
机构
北京市农林科学院植物营养与资源环境研究所
河北北方学院农林科技学院
北京翠湖农业科技有限公司
河北农业大学资源与环境科学学院
农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室
University of Almeria
出处
《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
基金
国家重点研发计划项目(2022YFE0199500)
北京市农林科学院科技惠农专家工作站项目(2019005,2022209)资助。
文摘
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。
关键词
露地生菜
无人机多光谱
NDVI
全氮
预测模型
Keywords
Open field lettuce
UAV multi-spectral
NDVI
Total nitrogen content
Prediction model
分类号
S646 [农业科学—蔬菜学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于无人机多光谱植被指数的生菜全氮含量预测
连炳瑞
李雅豪
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
0
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