传统的测量水稻氮含量的形态诊断法和化学分析法,不仅耗费了大量的人力、物力、财力,而且测量的结果也不够精确,并且得不到及时应用,很大程度上影响了水稻的生产和产量.而基于成像光谱技术对水稻进行的氮诊断,可以做到对水稻的无损坏和精确测量,降低了成本,节省了时间,氮的使用效率明显提高,同时产量也大幅度增加,做到了经济利益和生态效益的最大化.本研究是以4种氮素水平的水稻高光谱数据为数据源,经过利用平面场模型进行反射率转换和平滑等一系列的预处理,选出各类别的样本数据,提取出了水稻叶片反射光谱的敏感波段与植被指数等特征,发现最佳识别特征,从而根据识别特征建立决策识别模型,并且不断反复验证和修正模型,总体精度能够达到87.7％.
水稻 氮 高光谱遥感