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地上生物量和叶绿素是紫花苜蓿生长过程中的重要指标，可以为其生长的动态监测与管理提供有效的帮助。紫花苜蓿作为最为重要的饲草作物，如何利用现代光谱智能技术有效且准确地预测其状态是紫花苜蓿种植过程中的重要问题。基于无人机多光谱对不同品种紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量的估算结果进行研究并为此构建预估模型。共研究了21个紫花苜蓿品种，采用无人机搭载多光谱相机在天气晴朗无风时起飞并拍摄图像，将无人机拍摄得到的多光谱图像采用ENVI 5.3软件进行分析，挑选出NDVI、 EVI、 SAVI、 Green NDVI、 NDGI、 DVI、 NGBDI、 OSAVI、 NDRE和MSR共10个植被参数和无人机多光谱相机自带的5个光谱波段(蓝、绿、红、红边、近红外)进行特征分析，再使用Matlab 2020b软件，采用支持向量机(SVM)构建不同品种紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量的预测模型。然而在实际操作的运行中，发现使用SVM构建的预估模型其准确率不理想，因此使用智能算法鲸鱼(WOA)和灰狼(GWO)对SVM预估模型进行优化，发现使用SVM预估模型能预估不同品种的紫花苜蓿的地上生物量和叶绿素含量，其... 相似文献
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