【摘 要】
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为了实现大范围水稻产量预测,采用无人机检测水稻冠层光谱,通过分析光谱建立水稻产量模型。叶绿素含量也可有效表征水稻生长情况,预测水稻产量,现采用无人机检测水稻冠层叶绿
【机 构】
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河北民族师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究指导项目(z2018230)
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为了实现大范围水稻产量预测,采用无人机检测水稻冠层光谱,通过分析光谱建立水稻产量模型。叶绿素含量也可有效表征水稻生长情况,预测水稻产量,现采用无人机检测水稻冠层叶绿素光谱,发现在红边区域和近红外波段产生特征吸收波长。综合考虑上述特征吸收波长,采用差值植被指数作为建模因子,建立差值植被因子在水稻不同生长时期的线性相关系数云图,进行线性分析,发现差值植被指数在拔节期与抽穗期存在严重线性相关。因此,以孕穗期与乳熟期差值植被指数与水稻亩产进行逐次线性拟合,采用'留一法'对8组样本轮流预测,预测精度
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