基于低空遥感与GA-BP神经网络的葡萄叶片含水量估算研究

张旭; 高何璇; 高晓阳; 李红岭; 贾尚云; 唐渲运; 杨梅; 李妙祺; 金李; 李东

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以武威市凉州区威龙庄园的葡萄为研究对象,使用无人机搭载多光谱相机对田间葡萄叶片含水量进行无损检测。选用Pix4D mapper软件对多光谱影像进行拼接,并利用矫正板矫正,通过指数计算器得到5个波段的光谱反射率影像。随机选取70组葡萄叶片光谱反射率作为训练样本,采用经典BP神经网络建立基于多光谱图像的葡萄叶片含水率模型,并融合遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络,输入量为蓝、绿、红、红边、近红等5个波段图像对应反射率,输出为葡萄叶片含水量。30组葡萄叶片验证样本用于模型反演数据的相关性分析。试验结果表明,利用多光谱图像信息并结合遗传算法优化的BP神经网络葡萄叶片含水量的反演模型,多光谱反演的含水量模型拟合相关系数达0.76982,30组验证集中葡萄叶片含水率实测参考值和网络反演值的相关系数r为0.8146,反演结果比较理想。本方法可实现对葡萄叶片含水量的快速无损准确检测,有助于西北干旱区农业的灌溉决策与精准管理。

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来源
《林业机械与木工设备》 |2022年第6期|69-75|共7页
作者
张旭; 高何璇; 高晓阳; 李红岭; 贾尚云; 唐渲运; 杨梅; 李妙祺; 金李; 李东;
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作者单位

甘肃农业大学机电工程学院;

甘肃省葡萄与葡萄酒工程学重点实验室;

甘肃省干旱生境作物学重点实验室;

兰州银行网络金融部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;遥感图像的解译、识别与处理;
关键词
无人机; 多光谱; 葡萄; 含水量; 遗传算法; BP神经网络; 反演模型;

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