【摘 要】
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将小麦冠层光谱与小麦冠层图像或者侧面图像进行多信息融合,对冬小麦地上鲜生物量进行预测,提高了冬小麦地上鲜生物量无损检测精度,试验获取苗期93个样本的冠层光谱和冠层图
【机 构】
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北京农业信息技术研究中心,安徽大学电子信息工程学院,农业部食物与营养发展研究所
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将小麦冠层光谱与小麦冠层图像或者侧面图像进行多信息融合,对冬小麦地上鲜生物量进行预测,提高了冬小麦地上鲜生物量无损检测精度,试验获取苗期93个样本的冠层光谱和冠层图像,中后期（拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期）200个样本的冠层光谱和侧面图像。将光谱反射率作为光谱特征参数,并通过图像处理提取小麦覆盖度作为图像特征参数,建立苗期和中后期基于光谱特征参数和图像特征参数的地上生物量检测模型,将冠层光谱反射率和小麦覆盖度作为多信息融合的输入,利用多元回归分析（MRA）和偏最小二乘法（PLS）建立地上鲜生物量预测模型
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