文献类型：期刊文章

作　　者：苗建驰[1] 崔文豪[1] 杨蕾[1] 李京谦[1] 兰玉彬[1] 赵静[1]

Miao Jianchi;Cui Wenhao;Yang Lei;Li Jingqian;Lan Yubin;Zhao Jing(School of Agricultural Engineering and Food Science/International Precision Agriculture Aviation ApplicationTechnology Research Center,Zibo 255000,China)

机构地区：[1]山东理工大学农业工程与食品科学学院/国际精准农业航空应用技术研究中心,山东淄博255000

出　　处：《山东农业科学》

基　　金：山东省自然科学基金项目(ZR2021MD091);山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目(鲁政办字[2018]27号)。

年　　份：2024

卷　　号：56

期　　号：3

起止页码：145-153

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了快速估算免耕种植夏玉米出苗数,提高大田夏玉米种植管理的精准性,本研究利用无人机搭载可见光相机获取夏玉米田块高分辨率可见光影像,计算8种植被指数并结合最大类间方差法分割植被与非植被,经分析,选择红色植被指数(RI)二值化图像对可见光影像掩膜;然后统计夏玉米和杂草的24项纹理特征,比较杂草特征的变异系数及其与夏玉米的相对差异系数,选择红色方差提取夏玉米苗的特征,使用时序交点阈值法确定的阈值去除杂草干扰;提取夏玉米苗形态学特征参数作为样本,采用支持向量机(SVM)、BP神经网络、K近邻和决策树4种算法构建夏玉米苗数预测模型。结果表明,SVM和决策树算法的整体效果较好,决定系数均超过0.8且平均绝对误差(MAE)小于0.3,尤以决策树模型的精度最高,可达94.1%。本研究结果可为大面积夏玉米出苗率估测提供技术支持。

关 键 词：夏玉米 出苗数  无人机(UAV)  遥感 可见光  

分 类 号：S127]