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一种返青期冬小麦叶绿素含量估算方法
| 专利名称： | 一种返青期冬小麦叶绿素含量估算方法 |
| 摘要： | 本发明公开的一种返青期冬小麦叶绿素含量估算方法，其中包括：获取采样点的返青期冬小麦叶绿素含量实际测量值；获取无人机拍摄并传输的采样点的多光谱遥感图像；对多光谱遥感图像进行预处理，得到图像反射率在预设阈值内的波段图像；在波段图像中提取所述采样点对应像元的各波段反射率值；运用统计产品与服务解决方法将叶绿素含量实际测量值与各波段反射率值进行相关性分析，得到敏感波段；通过多元线性回归方法，构建叶绿素含量估算模型；对叶绿素含量估算模型筛选得到最优估算模型；利用选取出的最优估算模型估算待测区域返青期冬小麦的叶绿素含量。本发明提供的基于无人机多光谱图像的叶绿素含量估算方法，解决了现有方法费时费力、时间稳定性差和空间分辨率低等问题。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 山东;37 |
| 申请人： | 山东农业大学 |
| 发明人： | 张素铭;王卓然;赵庚星;常春燕 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810943404.2 |
| 公开号： | CN108760660A |
| 代理机构： | 济南誉丰专利代理事务所(普通合伙企业) 37240 |
| 代理人： | 李茜 |
| 分类号： | G01N21/31(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/31 |
| 申请人地址： | 271018 山东省泰安市岱宗大街61号 |
| 主权项： | 1.一种返青期冬小麦叶绿素含量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取采样点的返青期冬小麦叶绿素含量实际测量值；获取无人机拍摄并传输的采样点的多光谱遥感图像；对所述多光谱遥感图像进行预处理，得到图像反射率在预设阈值内的波段图像；在所述波段图像中提取所述采样点对应像元的各波段反射率值；运用统计产品与服务解决方法（Statistical Product and Service Solutions，简称SPSS）将所述叶绿素含量实际测量值与所述各波段反射率值进行相关性分析，得到敏感波段；基于所述敏感波段与所述叶绿素含量实际测量值，通过多元线性回归方法，构建叶绿素含量估算模型；采用所述叶绿素含量实际测量值对叶绿素含量估算模型筛选得到最优估算模型；利用选取出的最优估算模型估算待测区域返青期冬小麦的叶绿素含量。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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