【摘 要】
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为对新疆地区加工番茄长势进行高效、无损的监测,并对其产量进行及时、准确的预测,本研究以中粮屯河加工番茄实验基地作为研究区,使用Phantom 4 Multispectral无人机获取加工番茄主要生育时期冠层可见光影像和多光谱影像,并同步测定加工番茄冠层叶绿素和产量,对无人机影像进行预处理,提取10种可见光植被指数和10种多光谱植被指数,以相关性为原则,筛选出叶绿素、产量与植被指数最敏感变量,基于一
【基金项目】
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农业农村部科技教育司“农业生态环境保护—农田地膜残留污染监测评价”项目（项目编号:13210132）课题主持人:武红旗副教授（新疆农业大学）；
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为对新疆地区加工番茄长势进行高效、无损的监测,并对其产量进行及时、准确的预测,本研究以中粮屯河加工番茄实验基地作为研究区,使用Phantom 4 Multispectral无人机获取加工番茄主要生育时期冠层可见光影像和多光谱影像,并同步测定加工番茄冠层叶绿素和产量,对无人机影像进行预处理,提取10种可见光植被指数和10种多光谱植被指数,以相关性为原则,筛选出叶绿素、产量与植被指数最敏感变量,基于一元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归建立加工番茄主要生育时期的叶绿素反演模型和产量预测模型,并比较了三种建模方法的适用性,进而得到加工番茄最佳叶绿素反演模型和加工番茄最佳估产时期及最佳估产模型,本研究结果如下:（1）加工番茄叶绿素含量从始花期至盛花期呈下降趋势,从盛花期至坐果期呈上升趋势,并且叶绿素含量在坐果期达到顶峰,从坐果期至成熟期呈下降趋势。在叶绿素与植被指数相关性分析中,土壤调节植被指数（SAVI）和冠层叶绿素含量指数（GCCI）与叶绿素相关性最高,r=0.931。（2）在加工番茄叶绿素反演模型中,以可见光植被指数为自变量,基于偏最小二乘回归的叶绿素反演模型效果最好,决定系数（R2）为0.734、均方根误差（RMSE）为3.16、标准均方根误差（nRMSE）为 8.79%、平均相对误差（MRE）为 5.25%,模型为:y=-73.134xEXG+30.962xNGRDI-33.132xRGBVI+27.337xMGRVI+35.151。（3）在产量与植被指数相关性分析中,果实膨大期比值植被指数（RVI）与产量相关性最高,r=0.793;各生育期估产模型精度呈果实膨大期＞成熟期＞始花期＞盛花期＞坐果期特征。（4）在加工番茄产量预测模型中,以果实膨大期的多光谱植被指数为自变量,基于偏最小二乘回归的加工番茄产量预测模型效果最好,其决定系数（R2）为0.642,均方根误差（RMSE）为0.65、标准均方根误差（nRMSE）为4.22%、平均相对误差（MRE）为0.70%,模型为:y=-135.836xNDVI+3.241xGDVI+85.803xLCI+4.576xOSAVI-104.026xNNRE-0.355xRVI+0.111xEVI+146.945xGCCI+1.830。本文研究表明:利用无人机遥感技术能够反演加工番茄叶绿素含量和预测加工番茄产量,从而为加工番田间营养诊断、地方农业政策制定提供有力的支撑,加工番茄长势监测及产量预测为实现精准农业的大批量作物表型研究提供了全新方法,从而为实现加工番茄高产品种培育和田间作物精细管理提供有效技术支撑。
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