基于无人机遥感技术的黄华占水稻施肥决策模型研究

臧 英，侯晓博，汪 沛，3，周志艳，姜 锐，李克亮

（1.华南农业大学 南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室，广州 510642；2.广东省农业航空应用工程技术研究中心，广州510642；3. 江苏大学 电气信息工程学院，江苏镇江，212013）

氮肥是提高作物产量的最有效的肥料之一[1]。 传统的根据经验施肥测定方法不可避免的造成有些地方肥料施用不足、有些地方肥料施用过量。 我国氮肥利用率低，且大量的得不到有效的吸收利用的氮肥会以某种形式流失掉，对生态环境造成不容忽视的影响[2]。 养分的精准管理是确保水稻健康优质高产和保障农业生态环境的重要手段之一[3-4]。 因此，快速、准确大面积地掌握作物的长势信息，并进行合理的氮肥管理，既保证了作物的产量和品质，又提高了氮肥利用率，削减了对环境造成的危害[5]。

无人机遥感平台能够快速、无损、大范围的获取水稻长势信息，操作灵活、对起飞场地依赖低、飞行成本低、具有更高的作业效率，并且获得的数据具有更高的分辨率和质量[6]。 利用无人机搭载遥感传感器获取作物冠层图像，通过图像拼接和融合技术，结合相关数据，对作物氮素信息进行定量分析，能够实现养分状况评估，进行合理施肥[7]。 马明洋等[8]使用无人机搭载数码相机来反演水稻的SPAD 值，通过一元线性回归和BP 神经网络法进行建模，表明无人机搭载数码相机检测SPAD 是可行的，且BP 神经网络法建立的反演模型精度提高11%。BALLESTEROS 等[9]利用多光谱遥感预测玉米的LAI 与实测LAI 的相关系数高达0.94。……