Indexed by：
Abstract：
[目的]研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度.[方法]利用大疆P4M无人机采集2021年2-4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据.提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R2adj的全子集分析优选特征变量.采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI.[结果]从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R2分别为0.73、0.59和0.66.[结论]本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
华南农业大学学报
ISSN： 1001-411X
Year： 2023
Issue： 1
Volume： 44
Page： 93-101
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
