基于无人机成像高光谱估算马铃薯植株氮含量

文献类型： 中文期刊

第一作者： 樊意广

作者： 樊意广;冯海宽;刘杨;龙慧灵;杨贵军;钱建国

作者机构：

关键词： 无人机;马铃薯;高光谱;图像特征;植株氮含量

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2023 年 005 期

页码： 1524-1531

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 植株氮含量（PNC）是评价作物长势和氮营养状况的重要指标，因此，准确高效地获取PNC信息，对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。首先于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像，并基于预处理的影像提取5个生育期冠层的原始光谱和一阶微分光谱；其次将提取的冠层光谱与马铃薯PNC进行相关性分析，筛选出PNC的敏感波长；然后分别利用灰度共生矩阵和1～3阶颜色矩，提取冠层原始光谱特征波长处高光谱图像的纹理和颜色2种图像特征，并将提取的特征与马铃薯PNC进行相关性分析，筛选出相关性较高的前5个图像特征；最后分别基于光谱特征、图像特征和图谱融合特征利用弹性网络回归（ENR）、贝叶斯线性回归（BLR）和极限学习机（ELM） 3种方法建立马铃薯PNC估算模型。结果表明：（1）马铃薯5个生育期的冠层光谱特征波长存在差异，但多数位于可见光区域。（2）冠层原始光谱特征波长图像的纹理和颜色特征与PNC的相关性较高，且现蕾期到淀粉积累期的相关性明显高于成熟期。（3）基于单一光谱特征和单一图像特征构建的马铃薯PNC估算模型在现蕾期到淀粉积累期效果较好，成熟期效果较差。（4）现蕾期到淀粉积累期，基于图谱融合特征的马铃薯PNC估算效果明显优于单一光谱特征和单一图像特征。（5）马铃薯各生育期，基于同种变量利用ENR构建的PNC估算模型效果较好，BLR次之，ELM较差。其中，以图谱融合特征为模型变量，利用ENR构建的PNC估算模型精度和稳定性最好，5个生育期的建模R~2分别为0.91、 0.75、 0.82、 0.77和0.69, RMSE分别为0.24%、 0.31%、 0.26%、 0.22%和0.29%, NRMSE分别为6.59%、 9.79%、 9.58%、 7.87%和11.03%。该研究可为马铃薯的氮营养监测提供一种快捷高效的技术手段。

分类号： S532%S127

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