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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本申请提出了一种基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法，涉及作物生长监测技术领域，其中，该方法包括：获取待监测区域，并获取待监测区域的多光谱图像；获取多光谱图像的光谱参数，根据光谱参数和待监测区域中不同时间段的吐絮率，提取每个时间段的多光谱波段曲线；根据多光谱波段曲线和归一化植被指数确定棉田吐絮率的新植被指数；根据新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，根据最佳植被指数实现棉田吐絮率的监测，其中，最佳植被指数用于预测棉田吐絮率。采用上述方案的本发明实现了棉花吐絮率的准确监测。
主权项：1.一种基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待监测区域，并获取所述待监测区域的多光谱图像；获取所述多光谱图像的光谱参数，根据所述光谱参数和所述待监测区域中不同时间段的吐絮率，提取每个时间段的多光谱波段曲线；根据所述多光谱波段曲线和归一化植被指数确定棉田吐絮率的新植被指数；根据所述新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，根据所述最佳植被指数实现棉田吐絮率的监测，其中，所述最佳植被指数用于预测棉田吐絮率；其中，所述新植被指数表示为：BORI＝Nir-RE-RedNir-RE+Red其中，BORI为新植被指数，Nir为近红外波段，RE为红边位置波段，Red为红波段；所述根据所述新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，包括：对所述新植被指数与吐絮率进行一元线性回归建模，并用已有的植被指数与吐絮率进行建模，得到第一模型和第二模型；建立模型时对模型进行5折回归交叉验证，通过决定系数、均方根误差和平均绝对误差来评价模型的性能，所述决定系数、均方根误差和平均绝对误差由线性模型回归运算得到；根据所述第一模型和所述第二模型，以及模型性能的验证结果进行判断，确定所述最佳的预测吐絮率的植被指数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法和装置
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