【摘 要】
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明确基于无人机多光谱遥感的玉米叶面积指数(LAI)和地上部生物量的最优估算模型对获取即时、无损、可靠的长势关键参量具有重要意义。2018—2019年,以郑单958(ZD958)和先玉335(XY335)为研究对象,设置4个施氮处理,通过无人机搭载多光谱相机获取多光谱影像,分析两品种LAI和地上部生物量与植被指数相关性,分别构建了基于植被指数的LAI和地上部生物量预测模型。结果表明:同一植被指数在两品种中对施氮量的变化响应规律不同;在吐丝期,幂函数对ZD958的LAI和地上部生物量估算效果最好,指数函数对X
【机 构】
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河北农业大学农学院,北京农业信息技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,中国农业科学院作物科学研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300605-02),国家自然科学基金项目(31871519),北京市农林科学院2020年度科研创新平台建设项目(PT2020-24),国家玉米产业技术体系专项(CARS-02-87)。
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明确基于无人机多光谱遥感的玉米叶面积指数(LAI)和地上部生物量的最优估算模型对获取即时、无损、可靠的长势关键参量具有重要意义。2018—2019年,以郑单958(ZD958)和先玉335(XY335)为研究对象,设置4个施氮处理,通过无人机搭载多光谱相机获取多光谱影像,分析两品种LAI和地上部生物量与植被指数相关性,分别构建了基于植被指数的LAI和地上部生物量预测模型。结果表明:同一植被指数在两品种中对施氮量的变化响应规律不同;在吐丝期,幂函数对ZD958的LAI和地上部生物量估算效果最好,指数函数对X
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