无人机光谱分析在水稻产量预测中的应用

作者：隋丽娜; 房建; 郭立峰

来源：农机化研究, 2020, 42(08): 35-40.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2020.08.007

• 水稻冠层光谱
• 差值植被指数
• 逐步回归分析
• 模型评价

为了实现大范围水稻产量预测,采用无人机检测水稻冠层光谱,通过分析光谱建立水稻产量模型。叶绿素含量也可有效表征水稻生长情况,预测水稻产量,现采用无人机检测水稻冠层叶绿素光谱,发现在红边区域和近红外波段产生特征吸收波长。综合考虑上述特征吸收波长,采用差值植被指数作为建模因子,建立差值植被因子在水稻不同生长时期的线性相关系数云图,进行线性分析,发现差值植被指数在拔节期与抽穗期存在严重线性相关。因此,以孕穗期与乳熟期差值植被指数与水稻亩产进行逐次线性拟合,采用"留一法"对8组样本轮流预测,预测精度较高。对模型进行线性拟合评价和统计学评价,结果表明该模型可靠性高。

• 单位
  河北民族师范学院