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[1]赵巧丽,臧贺藏,李国强,等.基于Lab颜色空间的小麦成熟度监测模型研究[J].江苏农业科学,2023,51(21):194-200.
　Zhao Qiaoli,et al.Study on wheat maturity monitoring model based on Lab color space[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2023,51(21):194-200.
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基于Lab颜色空间的小麦成熟度监测模型研究(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第51卷
期数:
2023年第21期
页码:
194-200
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2023-11-05

文章信息/Info

Title:
Study on wheat maturity monitoring model based on Lab color space
作者:
赵巧丽1; 2; 3; 臧贺藏1; 2; 3; 李国强1; 2; 3; 张杰1; 2; 3; 王猛1; 2; 3; 赵威4; 郑国清1; 2; 3
1. 河南省农业科学院农业经济与信息研究所，河南郑州 450002； 2.河南省智慧农业工程技术研究中心，河南郑州 450002；3.农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室，河南郑州 450002； 4.河南省生态环境监测和安全中心，河南郑州 450000
Author(s):
Zhao Qiaoli; et al
关键词:
无人机; 小麦; 成熟度; 监测; RGB影像; 多光谱影像
Keywords:
-
分类号:
S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为快速、准确监测小麦成熟度，合理制订收割时间，本研究以不同品种小麦为研究对象，在灌浆中后期获取试验区无人机RGB影像和多光谱影像。对RGB图像进行Lab空间转换，提取a分量值，分析小麦籽粒形成期、乳熟期、蜡熟末期、籽粒形成期倒伏和乳熟期倒伏不同状态下小麦a值的变化特征，对小麦从籽粒形成期到乳熟期的a值进行归一化处理，构建成熟度监测指标MCI。通过多光谱影像分析不同成熟度小麦的光谱特征变化规律，基于优选波段特征，选用比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)分别作为反演MCI的自变量，构建小麦成熟度监测模型。结果表明，基于NDVI构建的小麦成熟度监测模型的决定系数为0.718 7，拟合效果良好。研究采用2021年和2022年RGB影像和多光谱影像对小麦成熟度监测模型进行了验证，MCI预测值和参考值的均方根误差(RMSE)2021年为 0029 8，2022年为0.040 5，验证结果表明通过构建的小麦成熟度监测模型反演小麦成熟度空间分布是可行的。研究结果可为高空遥感大范围监测小麦成熟度，确定小麦适收顺序提供依据。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2023-03-31
基金项目：国家重点研发计划(编号：2022YFD2001005)；河南省科技攻关项目(编号：222102110142、232102110295)；中央引导地方项目(编号：Z20221341073)；河南省重大科技专项(编号：221100110800)；河南省农业科学院科技创新团队项目(编号：2023TD10)。
作者简介：赵巧丽(1982—)，女，河南林州人，硕士，助理研究员，从事农业信息技术研究。E-mail：zhaoqiaoli1009@163.co
更新日期/Last Update: 2023-11-05