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基于低空无人机多光谱遥感的水稻倒伏监测研究

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为了获取水稻倒伏信息,使用小型低空无人机搭载多光谱成像仪,对发生倒伏灾害的水稻田块进行遥感监测.结果 表明:在多光谱影像上,倒伏水稻与正常水稻的光谱反射率在各个波段上均有差异,其中以绿波段和红边波段差异最为显著.在光谱分析的基础上,使用偏最小二乘判别分析法构建基于全波段光谱反射率的水稻正常/倒伏分类模型,取分类阈值k=0.5,对多光谱影像上的正常水稻和倒伏水稻进行了有效区分,准确率分别达到98.104%和99.044%,精度能够满足水稻倒伏面积监测的需求.根据分类结果统计出研究区水稻倒伏面积为38 074.4 m2,占总面积的73.4%.研究结果表明,使用无人机多光谱遥感可以为水稻倒伏监测提供高效、精确的技术支持.

无人机、多光谱遥感、水稻、倒伏、偏最小二乘判别分析

34

S511;S252(禾谷类作物)

上海市农委项目沪农科推字2016第1-5-10号;上海市科委项目18391901100

2019-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

88-93

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上海农业学报

1000-3924

31-1405/S

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2018,34(6)

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