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基于无人机多源遥感的落叶松毛虫胁迫下林木失叶率的多维估算研究

本研究基于无人机高光谱与激光雷达数据及地面调查数据，计算高光谱指数（HSI）、多光谱指数（MSI）和激光雷达指数（LI），采用不同窗口大小（W）和多项式阶数（P）的Savitzky-Golay（S–G）平滑滤波结合递归特征消除（RFE）算法筛选敏感特征，结合随机森林回归（RFR）和卷积神经网络回归（CNNR）构建LLR的多维（水平与垂直）估算模型。

넶6 2026-02-02
结合无人机高光谱图像量化的空间-光谱特征和植物性状监测橡胶树白粉病

本研究采用搭载ULTRIS X20P高光谱传感器（350–1000 nm）的无人机（UAV），在两个橡胶种植园获取高光谱影像。基于辐射传输模型，从无人机高光谱影像中反演了植物性状（Plant Traits，PTs），包括叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Car）、花青素含量（Anth）、叶片含水量（Cw）和干物质含量（Cm）。

넶5 2026-01-30
基于无人机高光谱数据的冠层尺度叶片光合作用能力制图

准确了解不同景观中叶片生理性状的变化对于改进陆地生物圈模型 (TBM) 的参数化和评估至关重要，这些模型旨在代表陆地生态系统对气候变化的响应。许多研究表明，成像光谱可以在冠层尺度上表征叶片的生化和形态学性状，但只有有限的证据可以检索冠层光合能力

넶46 2025-06-19
基于S185高光谱图像评估油松毛虫灾害爆发期间的落叶情况

随着昆虫引发的森林干扰频率和强度不断增加，迫切需要有效的方法进行灾害程度精准监测和制图。基于无人机的高光谱成像技术是森林健康状况调查与监测的有效手段。该研究提出了一种基于无人机高光谱图像的新框架来识别辽宁建平县油松毛虫造成的损害程度。

넶27 2025-02-14
基于Cubert框幅式高光谱成像仪实现茶树病虫害胁迫识别

与传统视觉检测方法相比，高光谱成像能高效、无损地对植物进行监测。此外，它在植物表型鉴定方面具有巨大的潜力，特别是在应对病害和昆虫感染方面。然而，以往大多数关于高光谱成像的研究都集中在检测单一病害上，很少能区分同时发生的多种病害和昆虫。

넶44 2025-02-14