基于无人机遥感的花生叶片叶绿素含量监测研究

• 作者: 万书波 刘仕元 张佳蕾 张雷 梁晋 王帅斌 谢冰丽 陈婷婷
• 来源期刊: 花生学报
• 学科: 农学
• 关键词: 花生 叶绿素 无人机 监测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 21-27,35
• 页数: 8页
• 分类号: S565.201|TP751.2
• 字数: 3896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14001/j.issn.1002-4093.2020.02.004

摘要

为实现对花生叶片叶绿素含量进行快速、实时、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,获取花生不同生育期的遥感影像,利用深度神经网络(CNN)和卷积神经网络(DNN),建立叶片数字图像彩色信息和叶片叶绿素含量的关系模型.结果表明,利用数字图像特征(包括红光,绿光,蓝光,归一化红光,归一化绿光等)作为网络输入向量时效果较好,CNN产生的预测值和农学实测值训练集平均绝对误差为0.8左右,DNN产生的预测值和农学实测值训练集平均绝对误差为1左右,两者均在误差范围内,可用来实时监测花生的叶绿素含量,为生产上快速诊断花生的肥料状况提供理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万书波	山东省农业科学院生物技术研究中心	139	2088	24.0	39.0
2	刘仕元	华南农业大学农学院	3	0	0.0	0.0
3	梁晋	华南农业大学农学院	2	0	0.0	0.0
4	王帅斌	华南农业大学农学院	1	0	0.0	0.0
5	谢冰丽	华南农业大学农学院	1	0	0.0	0.0
6	张佳蕾	山东省农业科学院生物技术研究中心	9	46	2.0	6.0
7	陈婷婷	华南农业大学农学院	8	9	2.0	3.0
8	张雷	华南农业大学农学院	5	5	1.0	2.0