【摘 要】
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水稻是我国主要的粮食作物,与传统的诊断方法相比,光谱与成像技术具有快速、准确、无损探测和获取水稻养分生理信息的优势,是水稻生长监测和田间精细化管理以及指导农业生产
【机 构】
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江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心; 江西农业大学国土资源与环境学院; 江西省农业科学院农业工程研究所; 江西省农业科学院土壤
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:41361049);江西省自然科学基金(编号:20122BAB204012)
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水稻是我国主要的粮食作物,与传统的诊断方法相比,光谱与成像技术具有快速、准确、无损探测和获取水稻养分生理信息的优势,是水稻生长监测和田间精细化管理以及指导农业生产不可或缺的理论基础和关键技术。介绍高光谱技术常用的数据处理与变换方法、建模与模型验证方法,总结国内外近40年来光谱分析技术在叶面积指数、生物量、养分、叶绿素含量、植被指数、病虫害和水分等作物生长信息检测中的应用研究进展,剖析水稻光谱诊断技术亟待解决的问题,为提高水稻精确管理水平和实现精准农业提供技术支撑。最后指出,基于计算机视觉和图像处理技术,利用数码相机RGB(red,green,blue)和HSV(hue,saturation,value)等2种颜色模型以及在多因子交互作用条件下进行水稻参数分析是未来的发展趋势。
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