【摘 要】
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氮素是影响花生生长发育的重要因素之一,目前传统凯氏定氮法测定步骤繁琐且所需时间较长,而无人机遥感具有实时、灵活、低成本的特点,因此,为实现对花生氮含量的快速、无损、
【机 构】
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华南农业大学农学院,山东农业科学院生物技术中心,深圳信息职业技术学院智能制造与装备学院
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划项目(2019B020214003),国家重点研发计划(2018YFD1000906),广东省花生大豆产业技术体系各创新团队(2019KJ136-05),华南农业大学创业实践项目(201810564053)
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氮素是影响花生生长发育的重要因素之一,目前传统凯氏定氮法测定步骤繁琐且所需时间较长,而无人机遥感具有实时、灵活、低成本的特点,因此,为实现对花生氮含量的快速、无损、准确监测,本研究利用大疆精灵4号无人机搭载可见光相机,获取不同生育期的可见光影像,运用神经网络算法,建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型。结果表明,利用数字图像指标作为网络输入向量时,所构建模型的平均绝对偏差为1.5左右,且以r、g、b(r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B),b=B/(R+G+B))和a,b,c(a=R+G,
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