【摘 要】
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SPAD(Soil and plant analyzer development)值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数(IKAW和RBRI
【机 构】
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中国农业科学院农田灌溉研究所,国家农业信息化工程技术研究中心,长江大学农学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1508301),中国农业科学院基本科研业务费专项(FIRI2018-08、FIRI2019-05-05、FIRI202001-04),国家自然科学基金项目(41601346)。
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SPAD(Soil and plant analyzer development)值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数(IKAW和RBRI
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