文献类型： 中文期刊
作者： 张黎黎 1 ; 吕霞 2 ;
作者机构： 1.沈阳市信息中心(沈阳市信用中心)
2.辽宁省农业机械化研究所
关键词： 水稻;氮含量;高光谱数据;植被指数;BP神经网络;估算模型
期刊名称： 农业科技与装备
ISSN： 1674-1161
年卷期： 2021 年 006 期
页码： 13-15
摘要： 氮素是水稻生长发育所需的重要营养元素之一,实时、精准地检测氮含量可以提升水稻培育管理效率。对粳稻冠层叶片无人机高光谱数据进行降噪处理,构建10种植被指数组合作为BP神经网络模型的输入,反演粳稻叶片氮含量。结果表明:该估算模型对水稻叶片氮含量估测效果较好,训练集的决定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.678 1和0.533 4,验证集的R2和RMSE分别为0.669 0和0.530 1。研究结果可为东北水稻无损实时监测和施肥管理提供依据。
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