利用无人机的多光谱参数预测荔枝叶片养分质量分数

周慧; 苏有勇; 王重洋; 陈金月; 赵晶; 姜浩; 陈水森; 李丹

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以花芽分化期荔枝为例,分析了荔枝冠层叶片养分质量分数的空间分布差异;选用18种光谱变量,研究了荔枝不同冠层叶片养分质量分数与光谱变量的关系及其对无人机多光谱遥感监测模型的影响。结果表明:荔枝不同冠层叶片的氮、钾质量分数随冠层高度降低而明显提高;冠层中、上层叶片氮质量分数与无人机正射数据计算的类胡萝卜素反射指数(CRI)相关性最高(”=0.86, p < 0.01 );冠层中、下层叶片钾质量分数与无人机正射数据的光谱变量显著相关,且与标准绿波段(NG)指数的相关程度最高(”=-0.83,”<0.01)。荔枝冠层叶片养分质量分数空间变化对基于垂直观测遥感数据建立的叶片养分质量分数估算模型精度有影响,无人机多光谱数据具有估算荔枝叶片氮、钾质量分数变化的潜力,但估算精度与冠层高度有关。

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来源
《热带地理》 |2019年第4期|562-570|共9页
作者
周慧; 苏有勇; 王重洋; 陈金月; 赵晶; 姜浩; 陈水森; 李丹;
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作者单位

昆明理工大学农业与食品学院;

昆明650000;

广州地理研究所//广东省地理空间信息技术与应用公共实验室//广东省遥感与地理信息系统应用重点实验室;

广州510070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类遥感技术在农业上的应用;
关键词
荔枝; 叶片养分质量分数; 多光谱; 垂宜变化; 无人机;

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