基于无人机图像的综合数据驱动方法，用于监测灌溉水和氮水平下的玉米生物量

摘要：基于无人机（UAV）的遥感最近在田间规模作物产量估算中得到了广泛考虑。本研究研究了5组13个光谱指数在不同灌溉水和氮肥管理下对玉米生物量监测和估算的能力。农场实验在伊朗乌尔米亚大学进行。该研究采用随机完整区组设计，在四次重复期间，在灌溉水和氮需求量分别为 60%、80% 和 100% 的三个水平上进行。使用配备红杉传感器的固定翼 eBee 无人机在茎伸长、开花和抽丝等三个植物生长阶段进行航空图像操作。采用方差分解分析研究了不同灌溉水和氮水平对植被指数和作物生物量的影响。然后，通过拟合线性回归模型评估植被指数与玉米生物量的相关性。基于所获得的结果，基于近红外（NIR）和红边光谱带的指数表现出更好的性能。因此，MERIS陆地叶绿素指数（MTCI）表明在生长季节估算玉米生物量的准确性最高，R2和RMSE值分别为0.92和8.27吨/公顷。最后，提出了一些贝叶斯模型平均（BMA）模型来根据选定的指数和不同的光谱带估计玉米生物量。

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作者： Farid Feizolahpour、Sina Besharat、Bakhtiar Feizizadeh、Vahid Rezaverdinejad、Behzad Hessari
协会：伊朗乌尔米亚大学