基于无人机遥感影像的冬小麦氮素监测

• 作者: 刘昌华 周兰 岳学智 王哲 苗宇新 陈志超
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 无人机 冬小麦 植被指数 吸氮量 氮营养指数 产量
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 207-214
• 页数: 8页
• 分类号: S129
• 字数: 4408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.06.024

摘要

精准氮素管理是一项提高作物氮肥利用效率的有效策略,利用无人机遥感技术精确估测小麦氮素状况是必要的.试验在山东省乐陵市科技小院实验基地进行,利用八旋翼无人机搭载Mini-MCA多光谱相机于2016年获取冬小麦4个关键生育时期(返青期、拔节期、孕穗期、扬花期)冠层多光谱数据,同步获取地上部植株样品并测定其生物量、吸氮量、氮营养指数,及成熟期籽粒产量,根据各关键生育期与全生育期分别构建植被指数与农学参数回归分析模型,评估基于无人机遥感影像的冬小麦氮素营养诊断潜力.结果表明:基于无人机遥感影像能够较好地估测冬小麦氮素指标(R2为0.45 ～0.96),决定系数随着生育期推移而逐渐增大.拔节期、孕穗期和扬花期估产效果接近且具有很好的估测能力,扬花期DATT幂函数模型对小麦氮营养指数的解释能力最强(R2=0.95).因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载多光谱相机对冬小麦有较好的氮素诊断潜力,可利用估测结果指导精准氮肥管理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昌华	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	59	460	12.0	17.0
2	陈志超	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	27	251	10.0	14.0
3	苗宇新	中国农业大学资源与环境学院	7	164	5.0	7.0
4	王哲	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	8	33	3.0	5.0
5	周兰	中国农业大学资源与环境学院	2	24	2.0	2.0
6	岳学智	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	2	24	2.0	2.0