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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种无人机与卫星影像融合的柑橘叶片氮含量估算方法，该方法基于无人机多光谱影像、哨兵2A号卫星影像和地面实测数据的基础上，通过对无人机影像和卫星影像的像素级融合，基于融合影像提取对叶片氮含量敏感的植被指数，进行模型训练，实现对柑橘果园叶片氮含量的准确估算。本发明通过融合多源影像的柑橘叶片氮含量估算方法，克服了以往化学方法成本高昂、对果树具有破坏性、结果难以推广至大范围等弊端；同时能充分利用无人机的高分辨率信息和卫星的多光谱信息，提高了估算的准确性，为果园的种植生产提供科学的决策支持。
主权项：1.一种无人机与卫星影像融合的柑橘叶片氮含量估算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取整个柑橘果园区域柑橘叶片生长成熟且理化参数稳定阶段的无人机影像，并对获取的无人机影像进行预处理，根据预处理后的无人机影像构建全色影像；步骤2，获取与无人机影像为同一时段的卫星影像，并进行预处理，将预处理后的卫星影像作为多光谱影像；步骤3，利用基于卷积神经网络的全色锐化方法将所述全色影像和所述多光谱影像融合为一幅影像，并基于融合影像构建植被指数；步骤4，在整个柑橘果园区域内选取若干样本点，测量各样本点柑橘叶片对应的氮含量，计算步骤3构建的各植被指数与氮含量之间的皮尔逊相关系数，将皮尔逊相关系数超过预设值时对应的植被指数筛选出来，作为对于柑橘叶片氮含量敏感的植被指数；步骤5，制作数据集，数据集中的每个样本点包括对于柑橘叶片氮含量敏感的植被指数，样本点标签为对应的氮含量，将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集对随机森林回归模型进行训练，得到对于柑橘叶片氮含量敏感的植被指数为输入，柑橘叶片氮含量为输出的柑橘叶片氮含量估算模型，并通过测试集评价模型的精度；步骤6，利用步骤5得到的柑橘叶片氮含量估算模型对整个柑橘果园区域的叶片氮含量进行估算，并根据估算结果绘制氮含量分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种无人机与卫星影像融合的柑橘叶片氮含量估算方法
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