位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于车载式冠层光谱传感器的玉米拔节期叶绿素含量诊断(英文)
  • ISSN号:1002-6819
  • 期刊名称:《农业工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP212[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] S513[农业科学—作物学]
  • 作者机构:中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室, 农业部农业信息获取技术重点实验室
  • 相关基金:948 Project(2011-G 32);NSFC Program(31271619,31501219)
中文摘要:

CropspecTM是一种基于735 nm和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的反射率。然后组合计算了DVI735,NDVI735,PVI735和RDV735等常规的植被指数,并基于RVI735构造了一种新的植被指数MRVI735。通过分析各植被指数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系得出:对于农大8号,MRVI735、NDVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:-0.7482、-0.6763和-0.6786,达到强相关水平。对于京农科,NDVI735、MRVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:0.7270、0.7252和0.7245,达到强相关水平。对于2个玉米品种,都分别选取了相关系数最好的一个和两个植被指数为参数,分别建立了一元线性回归模型和二元线性回归模型。农大8号的一元模型和二元模型的R2c分别是0.6052和0.7774,R2v分别是0.5017和0.6911。京农科的一元模型和二元模型的R2c分别是0.5449和0.5626,R2v分别是0.4974和0.4506。结果表明:采用CropspecTM传感器进行拔节期玉米叶绿素含量的快速、无损检测是可行的。该研究为拔节期玉米叶绿素含量的诊断提供了技术支持。

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《农业工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国农业工程学会
  • 主编:朱明
  • 地址:北京朝阳区麦子店街41号
  • 邮编:100125
  • 邮箱:tcsae@tcsae.org
  • 电话:010-59197076 59197077 59197078
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6819
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2047/S
  • 邮发代号:18-57
  • 获奖情况:
  • 百种中国杰出学术期刊,中国精品科技期刊,中国科协精品科技期刊工程项目期刊,RCCSE中国权威学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:93231