查看更多>>摘要:小麦种植与生产对于保障国家粮食安全和维护社会稳定具有重要意义.苗情和施肥管理对冬小麦的生长发育、产量和品质具有重要作用.针对传统苗情调查方法存在的成本较高、时效性差等问题,提出了一种基于覆盖度特征和纹理特征的冬小麦越冬期苗情等级分类方法,该方法通过图像就能够快速获取对应的苗情等级.通过将采样点的苗情等级与遥感影像的归一化差值植被指数NDVI相结合,实现了"点状"苗情等级向"面状"苗情等级的映射,得到研究区的冬小麦苗情分级结果.根据苗情分级结果和冬小麦的需肥规律,制定出对应的变量施肥决策.试验结果表明,所提出的基于覆盖度特征和纹理特征的冬小麦越冬期苗情等级分类方法的识别准确率达到90%,并且基于两种特征比基于单一特征的冬小麦越冬期苗情等级分类方法的识别准确率高.实地验证表明,基于采样图像和遥感影像得到的研究区冬小麦苗情分级结果准确率达到92%.相较于传统的施肥方法,采用提出的变量施肥决策对研究区冬小麦进行施肥时,平均每公顷减少化肥用量209.30 kg.