无人机遥感监测果树氮素含量研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 陈鲁威

作者： 陈鲁威;曾锦;袁全春;潘健;姚凤腾;吕晓兰

作者机构：

关键词： 无人机;遥感;果树;氮素含量;机器学习

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2024 年 45 卷 002 期

页码： 235-243

收录情况： 北大核心

摘要： 氮素是果树生长发育不可或缺的成分,氮素含量超出正常范围会影响树体生长发育,会直接或间接降低果实产量及品质.快速准确掌握果树氮素含量,可为精准施肥提供技术支撑,从而达到果树的优质丰产.随着无人机产业的快速发展,无人机遥感监测以其无损、快速、实时、高效等优点在氮素含量监测中发挥着重要作用.在介绍目前主流无人机的基础上,梳理数据获取及后续处理方式,阐述多光谱、高光谱、可见光以及其他类型传感器实现果树氮素含量监测研究现状.可以发现,多光谱和高光谱传感器对果树氮素监测效果更佳,且使用机器学习方法构建模型相较于传统方法具有更高精度.提出无人机遥感监测果树氮素含量在无人机飞行平台与传感器性能、数据获取与处理、推广与应用及政策4个方面现阶段存在的不足之处和未来精准化、高效化和智能化的发展方向.

分类号： S252

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