- 专利标题: 基于叶绿素相对含量的冬小麦旱情无人机监测判别方法
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申请号: CN202211140557.6申请日: 2022-09-20
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公开(公告)号: CN116124709B公开(公告)日: 2023-09-12
- 发明人: 宋文龙 , 刘宏洁 , 盛高峰 , 姜晓明 , 张学君 , 陈潇 , 林林 , 卢奕竹 , 徐静 , 黄六峰 , 陈龙
- 申请人: 中国水利水电科学研究院 , 渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
- 申请人地址: 北京市海淀区车公庄西路20号;
- 专利权人: 中国水利水电科学研究院,渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
- 当前专利权人: 中国水利水电科学研究院,渭南市东雷二期抽黄工程管理中心
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区车公庄西路20号;
- 代理机构: 北京国林贸知识产权代理有限公司
- 代理商 郑俊彦
- 主分类号: G01N21/27
- IPC分类号: G01N21/27 ; G01N21/55 ; G06V20/17 ; G06V20/10 ; G06V10/26 ; G06V10/28 ; B64U20/87 ; B64U101/31
摘要:
本发明公开了一种基于叶绿素相对含量的冬小麦旱情无人机监测判别方法,包括:1)通过无人机多载荷低空遥感技术获取多光谱影像和地面实测叶绿素相对含量(SPAD),计算植被指数NDVI、DVI、RVI、EVI、OSAVI和TCARI;2)计算的植被指数分别与实测叶绿素相对含量在不同生育期构建回归方程,并从中选择该生育期的最优模型方程;3)根据最优模型方程,反演各个生育时期的冬小麦叶绿素相对含量,并对不同干旱胁迫等级之间的叶绿素相对含量阈值进行率定;4)通过实时监测获得待测地块的多光谱影像计算出所需要的植被指数,反演得到叶绿素相对含量值,与阈值进行比对,判断实时旱情等级。本发明的方法用于冬小麦旱情监测判别精度高、速度快,实用性强。
公开/授权文献
- CN116124709A 基于叶绿素相对含量的冬小麦旱情无人机快速监测判别方法 公开/授权日:2023-05-16