Medição do conteúdo de nitrogênio no arroz por inversão de dados de refletância hiperspectral de um veículo aéreo não tripulado

AUTOR(ES)

Wen, Du, Tongyu, Xu, Fenghua, Yu, Chunling, Chen

FONTE

Cienc. Rural

DATA DE PUBLICAÇÃO

19/07/2018

RESUMO

RESUMO: O teor de nitrogênio das folhas de arroz tem um efeito significativo sobre a qualidade do crescimento e o rendimento das culturas. Propõe-se e demonstrou-se um método não invasivo para a inversão quantitativa do teor de nitrogênio do arroz com base em dados de detecção remota hiperespectral coletados por um veículo aéreo não tripulado (UAV). As imagens de albedo do dossel de arroz foram adquiridas por uma imagem de imagem hiperespectral a bordo de uma plataforma M600-UAV. O método de calibração da radiação foi então usado para processar esses dados e a reflectância das folhas do dossel foi adquirida. A validação experimental foi realizada utilizando o campo de arroz da Universidade Agrícola de Shenyang, que foi classificado em 4 níveis de fertilizantes: nitrogênio zero, baixo teor de nitrogênio, nitrogênio normal e alto teor de nitrogênio. A regressão do processo gaussiano (GPR) foi então usada para treinar o algoritmo de inversão para identificar bandas espectrais específicas com a maior contribuição. Isso levou a uma redução no ruído e uma maior precisão de inversão. A análise de componentes praincipais (PCA) também foi usada para redução de dimensionalidade, reduzindo assim a informação redundante e aumentando significativamente a eficiência. Uma comparação com as medidas de verdade no solo demonstrou que a técnica proposta foi bem sucedida no estabelecimento de um modelo de inversão de nitrogênio, cuja precisão foi quantificada usando um ajuste linear (R2 = 0,8525) e o erro quadrático médio quadrado (RMSE = 0,9507). Estes resultados suportam o uso do GPR e fornecem uma base teórica para a inversão do nitrogênio do arroz pela detecção remota hiperespectral do UAV.

ASSUNTO(S)

uav detecção remota hiperspectral aprendizado de máquinas conteúdo de nitrogênio

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