【摘 要】
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为了快速估测大田玉米叶绿素含量指标,指导玉米拔节期追肥的管理,基于光谱分析技术和WSN(WirelessSensor Network)技术实验室自主研发了禾信通作物长势监测仪.本文应用禾信通
【机 构】
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现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,中国农业大学,北京,100083
【出 处】
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2014年“农业电气化与信息化工程与学科创新发展”学术年会
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为了快速估测大田玉米叶绿素含量指标,指导玉米拔节期追肥的管理,基于光谱分析技术和WSN(WirelessSensor Network)技术实验室自主研发了禾信通作物长势监测仪.本文应用禾信通作物长势监测仪采集了550nm、650nm、766nm和850nm四个中心波长处作物的光谱反射数据,测量了高、中、低三个长势水平下的玉米冠层光谱反射数据,经ZigBee无线传感器网络发送至协调器端进行显示、存储和处理,并同步采集了叶绿素含量指标参数SPAD值.
基于光学传感器测量数据计算了NDVI、RVI、TVI、SAVI四种常用作物监测植被指数.分析了高、中、低三个水平及大田整体长势水平下各植被指数与叶绿素指标的相关性,选取了RVI、及(R(766),R(550))和(R(850),R(550))波段组合的NDVI植被指数建立玉米冠层叶绿素含量指标检测模型.通过比较三种不同参数组合方式的建模结果,确定采用NDVI(R(850),R(550))建立玉米冠层叶绿素含量指标检测模型(建模R2为0.508,验证R2为0.458),应用其检测结果生成的田间玉米作物叶绿素水平空间分布图,可为玉米拔节期变量追肥提供指导.
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