典型文献
基于无人机高光谱遥感的春玉米氮营养指数反演
文献摘要：
为了利用高光谱技术准确探测作物氮素营养状况,以东北春玉米为研究对象,获取6个氮肥梯度的随机试验数据,并采用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载UHD185高光谱成像系统,获取关键生育期试验小区内春玉米冠层高光谱遥感影像,通过5种方法对提取的冠层高光谱信息进行预处理,并分别采用偏最小二乘回归、BP神经网络回归和随机森林回归3种算法,构建春玉米氮营养指数反演模型.结果表明:(1)各光谱预处理下,春玉米氮营养指数与冠层高光谱反射率在近红外波段范围内相关性较高;比较高光谱特征参数,春玉米氮营养指数与黄边内一阶微分光谱中的最大值相关性较高;(2)经MSC预处理后,以高光谱特征参数为变量构建的反演模型精度最高,预测集R2的平均值为0.80;(3)随机森林算法结合MSC预处理反演玉米氮营养指数效果更好,精度更高,模型更稳定.通过对比不同方法建立的春玉米氮营养指数反演模型,提高了模型估测能力和验证精度,有利于模型估测能力的调控与优化,提升了反演模型的适用性,为春玉米精准氮营养诊断和精准氮肥管理提供了理论依据和技术支撑.
文献关键词：
UAV;高光谱;春玉米;氮营养指数;反演模型
中图分类号：
作者姓名：
陈志超;蒋贵印;张正;芦俊俊;王新兵;娄卫东;刘昌华;苗宇新;郝成元
作者机构：
河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454000;中国农业大学资源与环境学院,北京100194;明尼苏达大学精准农业中心,明尼苏达大学土壤、水和气候系,圣罗保55108,美国
文献出处：
引用格式：
[1]陈志超;蒋贵印;张正;芦俊俊;王新兵;娄卫东;刘昌华;苗宇新;郝成元-.基于无人机高光谱遥感的春玉米氮营养指数反演)[J].河南理工大学学报（自然科学版）,2022(03):81-89
A类：
B类：
无人机高光谱,春玉米,氮营养指数,高光谱技术,氮素营养状况,随机试验,unmanned,aerial,vehicle,UAV,搭载,UHD185,高光谱成像,光谱成像系统,关键生育期,试验小区,冠层,层高,高光谱遥感影像,光谱信息,偏最小二乘回归,神经网络回归,随机森林回归,建春,反演模型,光谱预处理,光谱反射率,近红外波段,高光谱特征参数,一阶微分,MSC,模型精度,随机森林算法,更稳,不同方法,估测,调控与优化,营养诊断,氮肥管理
AB值：
0.277714
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