典型文献
基于无人机多光谱影像的春玉米田管理分区研究
文献摘要：
为了提高大尺度农田管理的针对性,探寻低成本高效的分区方法,以黑龙江省典型黑土区30.8 hm2春玉米田为对象进行分区研究.基于吐丝期无人机多光谱影像,使用多尺度分割与模糊聚类相结合的方法进行分区,同时基于播种前的土壤养分(土壤有机质、速效氮磷钾)、土壤体积含水率、电导率、pH进行模糊聚类分区并作为对照,对分区间春玉米产量和土壤养分进行方差分析,并对分区内变异系数进行比较以评价分区效果.结果表明,基于无人机影像得到4个较优管理分区为M1、M2、M3、M4,各分区产量分别为7 597.53、8 236.35、8 686.98、9 119.93 kg·hm-2,各分区间产量差异显著,其中M1、M2、M3间土壤养分差异显著(P＜0.05),分区内作物产量和土壤养分的变异系数降低;基于土壤数据确定4个分区,即S1、S2、S3、S4,春玉米产量分别为7 754.81、8 173.44、8 860.05、9 153.23 kg.hm-2,分区间土壤养分、土壤水分差异显著(P＜0.05),分区内部土壤均一性提高.综合来看,2种方法的划分结果在空间分布上具有一定的相似性,同级分区的空间重合度分别为40.00％、46.51％、57.45％、59.38％,整体重合度为51.32％.当缺乏土壤数据时,无人机多光谱影像可为农田管理分区提供参考依据.
文献关键词：
管理分区;多光谱影像;无人机;作物长势;土壤养分
中图分类号：
作者姓名：
卢闯;胡海棠;覃苑;淮贺举;李存军
作者机构：
北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100097;辽宁科技大学,辽宁鞍山114051
文献出处：
引用格式：
[1]卢闯;胡海棠;覃苑;淮贺举;李存军-.基于无人机多光谱影像的春玉米田管理分区研究)[J].中国农业科技导报,2022(09):106-115
A类：
B类：
无人机多光谱影像,春玉米,玉米田,管理分区,大尺度,农田管理,分区方法,黑龙江省,典型黑土区,hm2,吐丝,多尺度分割,模糊聚类,播种,土壤养分,土壤有机质,速效,氮磷钾,体积含水率,电导率,聚类分区,分区间,玉米产量,无人机影像,M1,M2,M3,M4,区产,产量差异,作物产量,S1,S2,S3,S4,土壤水分,均一性,划分结果,同级,重合度,作物长势
AB值：
0.279601
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