大豆冠层叶片氮含量检测研究——基于无人机多光谱图像

作者：康恺; 张伟^*; 贺燕; 亓立强; 张平

来源：农机化研究, 2024, 46(02): 151-156.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2024.02.009

• 大豆
• 叶片氮素含量
• 无人机
• 多光谱影像
• 逐步回归

为快速获取大豆冠层叶片氮素含量(Leaf Nitrogen Content, LNC)信息，采用无人机获取大豆冠层LNC多光谱影像光谱特征，通过分析光谱变量与LNC的相关性，选出对大豆冠层LNC敏感的光谱变量。利用逐步回归分析方法建立黑河43、龙垦310、龙垦3401在3个关键生育时期(R1、R3、R5)大豆LNC估测模型。研究结果表明：(1)在3个品种的3个生育期，除R5时期龙垦3401品种外，NDVI与LNC具有高度相关性，说明NDVI可以较好地进行大豆冠层LNC的反演。(2)在建模的过程中发现，在R1时期龙垦3401、黑河43、龙垦310所建模型的R2和RMSE依次为0.857、0.133,0.845、0.156,0.821、0.187;在R3时期龙垦3401、黑河43、龙垦310所建模型的R2和RMSE依次为0.835、0.204,0.881、0.113,0.849、0.162;在R5时期龙垦3401、黑河43、龙垦310所建模型的R2和RMSE依次为0.835、0.208,0.814、0.215,0.836、0.211。由此表明，利用无人机多光谱遥感图像数据可以很好地监测大豆LNC的空间分布情况。

• 单位
  黑龙江八一农垦大学