【摘 要】
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叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉
【机 构】
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山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心
【基金项目】
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山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目(鲁政办字[2018]27号),山东省农业重大应用技术创新项目(SD2019ZZ019)
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叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量(SPAD)的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归(SR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,
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