宋媛媛
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金北京市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 不同车速车载多光谱成像系统性能分析被引量：1
- 2015年
- 为了探索大田冬小麦冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法,基于车载式多光谱成像系统进行了大田冬小麦叶绿素含量指标的快速无损诊断研究,并分析了不同车速条件下车载式多光谱成像系统的工作性能。系统以福田欧豹4040型拖拉机为车载平台,搭载了2-CCD多光谱图像智能感知系统。田间试验分别设置了4种行进速度(分别为S1(0.54 m/s)、S2(0.83 m/s)、S3(1.04 m/s)、S4(1.72 m/s)),采集了冬小麦冠层可见-近红外图像,同步获得了车载GPS轨迹坐标信息,并测量了样本叶绿素含量指标SPAD值。图像经滤波和冠层分割预处理后,提取了R、G、B、NIR 4个波段平均灰度,并计算了RVI、NDVI等4种常见植被指数、H分量的灰度平均值和覆盖度C,共10个图像检测参数。分析了各图像检测参数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系,结果表明,S1、S2和S3速度下,各图像检测参数与SPAD值相关性高于S4速度。同时,S1、S2、S3速度下,NDVI、NDGI、RVI与SPAD值的相关系数绝对值均达到0.50以上。分别建立了S1~S3不同车速下叶绿素含量指标诊断MLR模型,模型精度满足作物生长空间分布图制图的要求。为了进一步提高车载式大田作物生长参数移动诊断效率,将不同车速下的数据合并,选取NDVI、NDGI、RVI参数建立叶绿素指标MLR模型,结果表明模型具有通用性。该研究可为车载式大田作物生长快速诊断提供支持。
- 文瑶李民赞赵毅张猛孙红宋媛媛
- 关键词：冬小麦植被指数图像处理多光谱成像
