科研产出
基于无人机影像的井冈蜜柚果树树形信息提取及产量估测
《中国农机化学报 》 2024 北大核心
摘要：为实现基于无人机影像的井冈蜜柚果树树形信息(冠幅、树高)快速、准确提取及产量预测,通过基于无人机影像生成数字正射影像(DOM),计算4个植被指数,分析4个植被指数阈值分割提取冠幅的精度,确定敏感植被指数及其最佳分类阈值完成植被区域的提取,实现冠幅提取;再基于无人机影像生成的数字高程模型(DEM),提取果树树高;运用"冠幅、树高及冠幅+树高"三种模式对产量进行预测.结果表明,利用归一化差值指数(Normalized Difference Index, NDI)提取冠幅时精度最高,提取的东西冠幅与实测值之间决定系数R2达0.917 2,南北冠幅与实测值之间的R2达0.823 6,冠幅均值与实测值均值之间的R2达0.892 8;基于DEM提取树高时,也具有较好的效果,提取的树高与实测值之间的R2达0.863 3,均方根误差RMSE为0.148 m.进一步运用"冠幅、树高及冠幅+树高"三种模式对挂果数进行预测,运用"冠幅+树高"预测挂果数的R2为0.676,调整R2为0.638,预测效果最好.
关键词： 井冈蜜柚 果树识别 无人机遥感 植被指数 估产模型
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基于农田物联网设备CGMD-502的双季稻缺氮和干旱胁迫诊断研究
《江西农业学报 》 2023
摘要：通过3个氮肥水平和2个水分处理的田间小区试验,模拟双季稻遭遇不同逆境胁迫的情景,利用农田物联网设备CGMD-502采集早、晚稻归一化红边指数(NDRECGMD),并分析了NDRECGMD与农学参数(SPAD值、LAI)之间的相关关系以及该植被指数对双季稻不同程度缺氮和干旱胁迫的响应.结果发现:NDRECGMD与双季稻LAI之间具有较高的相关性,两者之间线性监测模型(LAI=32.25×NDRECGMD-2.34)的建模决定系数(R2)达到了0.72,检验均方根误差(RMSE)和偏差(bias)分别为1.25和0.80;NDRECGMD对双季稻缺氮和干旱胁迫具有较强的响应能力,在不同胁迫情景下的数值变化幅度略低于LAI,但与SPAD值相当.由此表明,农田物联网设备CGMD-502在生产中具有替代SPAD值和LAI诊断双季稻缺氮和干旱胁迫的实际应用潜力.研究结果对于促进农田物联网技术在双季稻生产中的应用及提高江西双季稻生产智慧管理水平具有重要意义.
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基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶干重监测模型
《作物学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：本文旨在验证作物生长监测诊断仪（crop growth monitoring and diagnosis apparatus, CGMD）监测双季稻长势指标的准确性,建立基于CGMD的双季稻叶干重监测模型。通过实施8个不同早、晚稻品种和4个施氮水平的小区试验,采用CGMD获取从分蘖期至灌浆期的冠层归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、差值植被指数（differential vegetation index,DVI）和比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）,同步采用高光谱仪（analytical spectral devices field-spec handheld 2, ASD FH2）获取冠层光谱反射率计算NDVI、DVI和RVI;分析2种光谱仪获取的植被指数间的相关关系,验证CGMD的测量精度,建立基于CGMD的叶干重监测模型,并用独立试验数据对模型进行检验。结果表明:早、晚稻叶干重随施氮水平的增加而增大,随生育进程的推进呈"低—高—低"动态变化趋势;CGMD与ASDFH2获取的NDVI、DVI和RVI呈极显著相关,相关系数（correlation coefficient,r）分别为0.9535～0.9972、0.9099～0.9948和0.9298～0.9926,表明2种光谱仪获取的植被指数具有高度的一致性, CGMD可替代价格昂贵的ASD FH2获取NDVI、DVI和RVI。CGMD获取的3个植被指数相比, RVICGMD与叶干重的相关性最高;基于RVICGMD的幂函数模型可准确地监测叶干重,模型建立的决定系数（determination coefficient,R2）为0.8604～0.9216,模型检验的均方根误差（root mean square error, RMSE）、相对均方根误差（relative root mean square error, RRMSE）和r分别为12.97～17.87 g m–2、4.88%～16.79%和0.9951～0.9992。与人工采样测定叶干重相比,利用CGMD可实时准确地获取双季稻叶干重动态变化,在双季稻长势精确诊断和丰产高效栽培中具有应用价值。
关键词： 双季稻 叶干重 作物生长监测诊断仪 植被指数 监测模型
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江西双季稻氮素监测诊断模型的建立与应用
《应用生态学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：建立基于光谱仪的江西双季稻氮素监测诊断模型,可指导氮肥精确施用,达到双季稻丰产、提质、增效的目的。本研究开展了不同早、晚稻品种与氮素水平的小区试验,采用GreenSeeker光谱仪和作物生长监测诊断仪(CGMD)于分蘖期和拔节期测定了早、晚稻冠层光谱植被指数和植株氮积累量,建立了双季稻植株氮积累量光谱监测模型,并采用独立的田间试验数据对模型进行检验。利用双季稻丰产栽培经验及建立的氮素光谱诊断模型,对双季稻分蘖肥和穗肥施氮量进行定量推荐。结果表明:双季稻氮肥施用关键期(分蘖期和拔节期)基于两种光谱仪的光谱植被指数与植株氮积累量均呈显著正相关,分蘖期和拔节期的模型预测效果比生长前期模型好。基于GreenSeeker光谱仪的归一化差值植被指数(NDVI_((780,660)))的指数方程可较好地预测植株氮积累量,模型决定系数(R~2)为0.92～0.94,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为3.09～5.96 kg·hm~(-2)、5.8%～18.5%和0.92～0.98;基于CGMD光谱仪的差值植被指数(DVI_((810,720)))的线性方程可较好地预测植株氮积累量,R~2为0.90～0.93,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为3.71～6.33 kg·hm~(-2)、11.7%～14.3%和0.93～0.96。基于CGMD光谱仪的模型推荐的施氮量高于基于GreenSeeker光谱仪的模型推荐的施氮量;模型生成的精确施氮方案较传统农户方案减少施氮量5.5 kg·hm~(-2),氮肥农学利用率提高0.8%,纯收益提高128元·hm~(-2)。用双季稻氮素光谱诊断方法指导施肥能在增产的同时,降低成本,增加纯收益,对科学指导双季稻生产具有重要意义。
关键词： 光谱仪 双季稻 植被指数 监测诊断 植株氮积累量 模型
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波段宽度对利用植被指数估算小麦LAI的影响
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了能够根据遥感数据类型实现指数的优化选择进而提高叶面积指数的反演精度,该研究分析了不同波段宽度(5～80 nm)对植被指数反演叶面积指数精度的影响。通过比较反演模型的决定系数均值,筛选出14个模型精度较高的植被指数,并探讨了不同波段宽度的选取对各指数叶面积指数反演精度的影响。结果表明,波段宽度对不同植被指数的影响可分为3类:1)OSAVI2等指数波宽越窄,反演精度越高,更适合应用于高光谱遥感数据;2)SR_([800,680])等指数随着波段宽度的增加,反演精度先升后降,最适波宽为35 nm,适用于中等光谱分辨率的遥感数据;3)SR_([675,700])等指数随着波段宽度的增大,反演精度不断提高,在多光谱数据中有更好的应用潜力。
关键词： 波段宽度 植被指数 叶面积指数 PROSAIL模型
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基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别
《农业机械学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究。该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息。结果表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89. 11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法。
关键词： 生态系统 自动识别 植被指数 马氏距离 相关系数 决策树模型
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基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别
《农业机械学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同.植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征.本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究.该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息.结果 表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89.11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法.
关键词： 生态系统 自动识别 植被指数 马氏距离 相关系数 决策树模型
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不同生育期水稻光谱反射率的变化规律
《仲恺农业工程学院学报 》 2015
摘要：不同生育期水稻(Oriza sativa L.)冠层光谱反射率随着营养条件的变化而发生波动,掌握其变化规律,对快速诊断水稻养分亏缺,指导水稻施肥具有重要意义.以水稻合美占和粤晶丝苗2号品种为试验材料,以0.027、0.018、0.009和0 kg/m~24个施氮水平进行田间小区试验,对不同关键生育期水稻冠层光谱反射率的变化规律进行了研究.结果表明:水稻抽穗前,冠层的比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI)(810,720)逐渐增大,到孕穗期达到最大值;水稻抽穗后,冠层的RVI(810,720)值逐渐减小,至收获期降至最低值.水稻RVI(810,720)与氮肥水平正相关,品种间无显著差异.随着生育进程推进,差值环境植被指数(Difference vegetation index,DVI)(810,720)逐渐增加,在齐穗期达到最高,而后逐渐降低,不同氮肥水平DVI(810,720)值差异显著,且DVI(810,720)值与施氮水平正相关.从总体上看,分蘖期的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)(810,720)稍高于拔节期、孕穗期、开花期和乳熟期,而拔节期、孕穗期、开花期和乳熟期的NDVI(810,720)值无显著差异,收获期达到最大值,水稻NDVI(810,720)值与氮肥水平呈负相关,品种间无显著差异.
关键词： 水稻(Oriza sativa L.) 反射率 光谱 植被指数 生育期
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