基于无人机光谱分析的农田监测系统应用

• 作者: 张乐春
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 无人机 光谱分析 农田 叶绿素含量 估算
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 222-225
• 页数: 4页
• 分类号: S252
• 字数: 2883字
• 语种: 中文

摘要

农田监测可以获取作物的生长状态,是农艺管理操作的依据.传统的农田监测由人工完成,效率和准确性较低,无法满足现代化农业的要求.以无人机为平台的遥感技术应用于农田信息监测中,能有效地解决这个问题.高光谱遥感具有连续的光谱,通过光谱分析可以得到农田作物的完整信息.为此,设计了基于无人机光谱分析的农田监测系统,利用无人机搭载的光谱仪拍摄水稻田的高光谱影像,基于多个光谱参数建立估算叶绿素含量(SPAD)的回归模型.结果表明:4个光谱参数与建模样本SPAD值的回归分析都达到显著水平,以DR 526和SD y建立的模型精确度较高.综合考虑决定系数和斜率值,将SD y作为文中SPAD值的最佳估算参数,可为精准农业的发展提供技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张乐春		20	16	2.0	3.0