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申请/专利权人：南京农业大学
摘要：本发明公开了一种基于无人机多光谱遥感的水稻籽粒蛋白质积累量估算方法，包括：步骤1、获取水稻冠层无人机多光谱影像；步骤2、田间水稻生长指标的测定；步骤3、无人多光谱影像的预处理；步骤4、建立籽粒蛋白质积累量单参数估测模型；步骤5、建立籽粒蛋白质积累量三参数估测模型。本方法可准确估测水稻籽粒蛋白质积累量，在遥感与作物品质信息之间引入植株生理参数，为机器学习算法提供一定的可解释性，有效解决多品种条件下的数据不平衡问题，提高籽粒蛋白质积累量的估测精度，这种方法可以适用于不同区域不同水稻品质类型的籽粒蛋白质积累动态监测。
主权项：1.一种基于无人机多光谱遥感的水稻籽粒蛋白质积累量估算方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、获取无人机多光谱影像；步骤2、计算水稻植株生长指标：与无人机飞行时间一致，在田间采集水稻植株称取各器官干重，在化学实验室内进行各器官的全氮测定，计算水稻各器官与植株的氮积累量及植株的氮收获指数，包括叶片氮含量LNC、叶片氮积累量LNA、氮收获指数NHI、籽粒蛋白质积累量GPA；步骤3、无人机多光谱影像的预处理：对获取的多光谱影像进行拼接，提取感兴趣区域，并提取对应的反射率数据并计算植被指数VI；步骤4、建立GPA单参数估测模型：利用Pythonscikit-learn库中RegressorChain函数结合机器学习算法，分别建立基于VI-单一生理参数-GPA单参数估测模型；步骤5、建立GPA三参数估测模型：首先将GPA单参数模型作为初级模型，单一生理参数分别选为LNC或LNA或NHI，获得三个参数的初级模型；各初级模型在10折测试集上的估测结果组合，构成样本外估测值矩阵，作为次级模型的训练集三参数模型通过组合三个初级模型，在次级模型中仍使用10折交叉验证进行训练和测试，输出10次测试结果并求平均作为最终输出的GPA估测值。
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百度查询： 南京农业大学 一种基于无人机多光谱遥感的水稻籽粒蛋白质积累量估算方法
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