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基于无人机影像的SEGT棉花估产模型构建 总被引:3,自引:3,他引:0
及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT(Seedling Emergence and Growth Trend)模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过植被指数与大津法、形态学滤波相结合的方法,获取研究区内棉花出苗信息;然后利用无人机多光谱时间序列影像数据,分析各时期归一化差异植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与实际产量的相关特征,对棉花生长状态进行等级划分,反演每株棉花的预测成铃数;最后结合棉花单铃质量构建SEGT模型进行产量估算,并根据实测产量数据进行精度验证。试验结果表明:ExG-ExR(Excess Green-Excess Red)植被指数对棉花苗识别和提取效果较好,精确率、召回率、F1值分别达到93%、92.33%和92.66%,VDVI(Visible-band Difference Vegetation Index)植被指数精度次之;将预测产量与实测产量进行对比验证,估产模型的决定系数达到0.92,表明利用SEGT模型进行棉花产量估算是一种切实可行的方法。研究结果可为无人机遥感在作物估产中的应用提供参考。 相似文献
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以生物生态学方法,采用生物和非生物等10种附着基经人为投入虾苗池,预防斑节对虾(penaeus mondon)和长毛对虾病害,结果细基江芳繁枝变种聚缩虫附着率较高,能相应减少幼虾体上的聚缩虫,试验表明,人为投入附着基,能使水质有害因子大为减少,显示出生物生态防治虾病良好的开端。 相似文献
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