文献类型：期刊文章

作　　者：韩文霆[1,2] 彭星硕[1] 张立元[1,3] 牛亚晓[1]

HAN Wenting;PENG Xingshuo;ZHANG Liyuan;NIU Yaxiao(College of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100,China;Institute of Soil and Water Conservation,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100,China;Department of Civil and Environmental Engineering,Colorado State University,Fort Collins,CO 80523,USA)

机构地区：[1]西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100 [2]西北农林科技大学水土保持研究所,陕西杨凌712100 [3]科罗拉多州立大学土木与环境工程系,柯林斯堡CO 80523

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：杨凌示范区产学研用协同创新重大项目(2018CXY-23);国家重点研发计划项目(2017YFC0403203);高等学校学科创新引智计划项目(B12007)

年　　份：2020

卷　　号：51

期　　号：1

起止页码：148-155

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为建立夏玉米无人机遥感估产模型,正确评价规模化农业经营管理和用水效率,以内蒙古自治区规模化种植的夏玉米为研究对象,设置了5个不同水分处理的实验区域,每个实验区域布置了3个样区,利用自主研发的多旋翼无人机多光谱遥感平台,对夏玉米进行多时相的遥感监测。采用牛顿-梯形积分和最小二乘法,构建了基于多种植被指数和多种生育期对应的夏玉米实测产量的6种线性模型,并采用阈值滤波法减少土壤噪声对模型精度的影响。结果显示,不同生育期的玉米估产模型精度存在显著差异。单一生育期中,精度由高到低依次为:抽雄期、吐丝期、蜡熟期、拔节期,最优植被指数为EVI2(决定系数R^2=0.72,均方根误差RMSE为485.46 kg/hm^2);多生育期的最优植被指数为GNDVI(R^2=0.89,RMSE为299.35 kg/hm^2)。经过土壤滤波后,拔节期和多生育期的R^2提升显著,其中基于植被指数GNDVI、MASVI2、EVI2的多生育期估产模型的决定系数R2提升到0.87以上。多生育期的无人机遥感估产优于单生育期,最优估产植被指数为GNDVI,阈值滤波法可以有效提升估产精度,优化后基于植被指数的无人机遥感估产模型可以快速有效诊断和评估作物长势和产量。

关 键 词：夏玉米 产量估算  生育期 多时相 植被指数 无人机

分 类 号：TP79]