【摘 要】
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为实现小麦生物量田间快速无损监测，开展基于不同密度、氮肥和品种处理的田间试验，应用无人机获取小麦越冬前期、拔节期、孕穗期和开花期4个时期的RGB图像，通过影像处理获取小麦颜色指数和纹理特征参数，并同时期通过田间取样获取小麦生物量；分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量的关系，筛选出适合小麦生物量估算的颜色和纹理特征指数。结果表明，不同时期图像颜色指数和小麦生物量均有较高的相关性，且大部分达到极
【机 构】
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扬州大学农学院江苏省作物遗传生理重点实验室/江苏省作物栽培生理重点实验室
【基金项目】
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The Natural Science Foundation of China （31671615, 31701355, 31872852）； The Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions （PAPD）；
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为实现小麦生物量田间快速无损监测，开展基于不同密度、氮肥和品种处理的田间试验，应用无人机获取小麦越冬前期、拔节期、孕穗期和开花期4个时期的RGB图像，通过影像处理获取小麦颜色指数和纹理特征参数，并同时期通过田间取样获取小麦生物量；分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量的关系，筛选出适合小麦生物量估算的颜色和纹理特征指数。结果表明，不同时期图像颜色指数和小麦生物量均有较高的相关性，且大部分达到极显著相关水平；图像纹理特征指数与小麦生物量的相关性较差，只有少数指标达到显著或极显著相关水平。基于上述结果，研究利用相关性最高的颜色指数或颜色指数与纹理特征指数结合构建小麦不同生育时期的生物量估算模型，并通过独立的实测生物量数据对模型进行了验证，模型模拟值与实测值之间的相关性均达到了极显著水平（P＜0.01）,RMSE均较小。其中，颜色指数模型在4个时期的R2分别为0.538、0.631、0.708和0.464,RMSE分别为27.88、516.99、868.26和1539.81 kg/ha。而颜色和纹理指数结合的模型在4个时期的R2分别为0.571、0.658、0.753和0.515,RMSE分别为25.49、443.20、816.25和1396.97 kg/ha，说明模型估算的结果是可靠的，且精度较高。同时结合无人机图像颜色和纹理特征指数的小麦生物量估测模型的效果要优于单一颜色指数模型。研究可为小麦田间长势实时监测与生物量估算提供新的手段。
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