【摘 要】
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无人机图像作为一种现代化、多元化、高效化的遥感技术,能够监测农业农作物生长情况,为农作物提供一个良好的生长环境。近年来,无人机图像遥感技术不断实现新突破,广泛应用在农业生产和科技创新等领域,利用无人机图像遥感技术能够为农作物的生长管理提供较为准确的数据支撑和决策依据,成为农业现代化进程中的有效手段。本研究以同时期不同拍摄高度的11个品种的甘蓝型油菜为研究对象,利用无人机搭载高清摄像头获取甘蓝型油菜
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无人机图像作为一种现代化、多元化、高效化的遥感技术,能够监测农业农作物生长情况,为农作物提供一个良好的生长环境。近年来,无人机图像遥感技术不断实现新突破,广泛应用在农业生产和科技创新等领域,利用无人机图像遥感技术能够为农作物的生长管理提供较为准确的数据支撑和决策依据,成为农业现代化进程中的有效手段。本研究以同时期不同拍摄高度的11个品种的甘蓝型油菜为研究对象,利用无人机搭载高清摄像头获取甘蓝型油菜图像,对比分析颜色特征,结合人工实测的油菜叶绿素含量SPAD值、叶面积指数LAI进行相关性分析,建立基于无人机图像不同高度上甘蓝型油菜的生理指标反演模型,旨在探索了无人机图像技术在农作物生长信息获取和长势监测等方面的应用。研究表明:1、发现无人机不同高度下拍摄的油菜图像颜色特征存在显著性差异,其反演模型的精度同样存在差异。利用CMV（Crop Machine Vision）软件系统获取无人机不同高度下拍摄的油菜图像颜色特征值,方差分析结果表明不同高度下拍摄的油菜无人机图像颜色特征存在显著性差异,与叶绿素含量和叶面积指数间的相关性分析结果表明,不同高度油菜无人机图像颜色特征与叶绿素含量和叶面积指数间具有极显著相关性,但相关系数存在较大差异。并且通过6个高度下的颜色特征和生理指标建立的模型得出的重要参数对比,选择了最优的高度下的可以用于油菜生理指标参数反演模型构建。2、油菜SPAD值与最显著性相关性的七米高度下的无人机油菜图像颜色特征（2G-R-B）/V、（2G-R-B）/Y、（2G-R-B）/11、（G-B）/R、g-b建立线性回归、稳健线性回归、二项式回归、随机森林和支持向量回归五种反演模型,验证结果表明线性回归和二项式回归模型最为稳定。3、油菜LAI与最显著性相关性的三十米高度下的无人机油菜图像颜色特征Hv、Hi、（g-b）/（r-b）、R/（G+B）、a*/b建立线性回归、稳健线性回归、二项式回归、随机森林和支持向量回归五种反演模型,验证结果表明线性回归和二项式回归模型最为稳定。
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