基于特征转移植被指数的水稻叶片氮素含量定量估算
沈阳农业大学信息与电气工程学院
- 摘 要：
- 水稻叶片氮素含量遥感检测是实现水稻精准施肥的前提条件.为了探究利用光谱技术快速、便捷的实现水稻叶片氮素的精准检测,该研究在水稻关键生育期,利用水稻叶片400~1000 nm高光谱反射率信息,利用连续投影法提取敏感波段,在此基础上,提出了一种波段特征转移的植被指数构建思路,构建了由3个波段构成的氮素特征转移指数(Nitrogen Characteristic Transfer Index,NCTI),并利用线性归回模型构建了水稻叶片氮素含量反演模型.结果表明:该研究采用连续投影法从水稻叶片光谱中提取了6个特征波段,具体为500、555、662、690、729、800 nm;运用氮素特征转移思路构建了由550、729和800 nm构成的氮素特征转移指数(NCTI);以NCTI为输入,运用线性回归的方式构建水稻氮素含量反演模型,其模型决定系数为0.774,均方根误差为0.379 mg/g,反演效果优于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、增强植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)等传统植被指数所建立的氮素含量反演模型,说明了NCTI在实际的应用中,能够作为快速反演水稻叶片氮素含量的高光谱植被指数.该研究能够为水稻叶片氮素含量光谱检测提供一定的客观数据支撑和模型参考.
关键词：高光谱;氮;植被指数;水稻;回归分析
相似文章
-
基于高光谱技术定量预测土壤无机碳的研究进展 [黄卫丽, 梁海荣, 张海东, 吴振廷] 内蒙古林业科技 2022,48 (1) 47-52
-
基于高光谱和机载LiDAR技术的云南松受云南切梢小蠹危害程度分类诊断研究 [马云强, 杨斌, 赵宁, 张新民] 西南林业大学学报(自然科学) 2022 (3) 80-89
-
黄河中游退耕还林地土壤有机碳含量的高光谱估测-以大宁县为例 [邓永鹏, 朱洪芬, 丁皓希, 孙瑞鹏, 毕如田] 山西农业科学 2022 (6) 869-877
-
基于显微高光谱图像的双孢蘑菇疣孢霉菌厚垣孢子目标检测 [邹金平, 魏萱] 福建农业科技 2022 (2) 1-8
-
基于PROSAIL模型的山地草原叶面积指数高光谱反演 [贠静, 郑逢令, 安沙舟, 阿斯娅·曼力克, 李超, 艾尼玩·艾麦尔, 田聪] 新疆农业科学 2022,59 (2) 451-457
-
基于CatBoost算法与图谱特征融合的土壤全氮含量预测 [王炜超, 杨玮, 崔玉露, 周鹏, 王懂, 李民赞] 农业机械学报 2021 (S1) 316-322
-
基于高光谱的土壤有机质快速检测模型构建 [李雪, 范仲卿, 高涵, 张新宇, 东野圣萍, 洪丕征, 王坤, 柳平增, 杜昌文, 李新举, 丁方军] 山东农业大学学报(自然科学版) 2021 (5) 833-839
-
基于高光谱的土壤不同颗粒含量预测分析 [张雅梅, 施梦月, 王德彩, 郭芳] 土壤通报 2021 (4) 777-784
-
果蔬品质劣变传感检测与监测技术研究进展 [郭志明, 王郡艺, 宋烨, 邹小波, 蔡健荣] 智慧农业(中英文) 2021 (4) 14-28
-
基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估 [束美艳, 陈向阳, 王喜庆, 马韫韬] 智慧农业(中英文) 2021 (1) 29-39
