摘要：
越來越多的證據表明，農作物的鉀缺乏會增加它們對食草節(jié)肢動物的易感性。遙感檢測植物缺鉀的能力有利于節(jié)肢昆蟲的取樣和鉀肥的空間優(yōu)化，從而減少因節(jié)肢昆蟲引起的產量損失。本文在播種后的69天(幼苗)，96天(莖伸長)，和113天(早期開花)分階段的進行土壤及植物中的養(yǎng)分進行了測定。在相同的時間里，通過應用無人機(UAV)多光譜獲取技于15和120米的距離獲得了8.1和65毫米的空間(像素)分辨率的多光譜圖像。并在69和96?天時，將野外植物被運送到一個帶有可控光源的實驗室里，并使用240通道的（390-890納米)高光譜攝影機對植物進行了高光譜成像。在第113天時，發(fā)現所有的地塊都自然地布滿了綠色的桃子蚜蟲(半翅目:蚜蟲科)，并進行了蚜蟲的計數工作。并得知植物缺鉀會造成:(1)剛成熟葉片的氮濃度增加(2)綠桃蚜蟲密度增加，(3)植被覆蓋減少，(4)歸一化植被指數(NDVI)減少以及油菜籽產量下降。通過分析可知，具有65毫米空間分辨率的無人機圖像具有很高的分類精度(72-100%)，8毫米空間分辨率的無人機影像則較低?(69-94%)，在實驗室條件下從野外植物獲得的高光譜圖像的分類精度為78-88%。當從無人機數據中移除非葉像素時，96天及113天獲得的空間分辨率為8毫米，65毫米圖像的分類精度增大。研究表明，無人機影像具有提取植被營養(yǎng)缺失及節(jié)肢動物爆發(fā)范圍的潛力。
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研究背景：
1、越來越多的證據表明，農作物的鉀缺乏會增加它們對食草節(jié)肢動物的易感性。然而傳統(tǒng)的植物或者土壤鉀含量測試是費時費力，且結果多為插值所得。
2、機載多/高光譜相機技術得到了極大的發(fā)展，通過將無人機機載相機應用到農業(yè)調查當中，可以加快調查的效率，降低調查的成本。
3、冠層反射數據在農業(yè)產量調查中得到了廣泛的應用，然而沒有任何研究對冠層反射數據與植被鉀含量之間的關系進行研究。
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研究方法：
儀器選擇：
Pika II（美國Resonon公司、室內）
400-900nm，分辨率：2.1nm,位深度：12，幀頻：60/s
Mini-MCA6（美國Tetracam公司、機載）
重量：600g，通道數：6，圖像尺寸：1280×1024，尺寸：115.6×80.3×68.1 mm
測量方法：
多光譜：
無人機機載，分別與樣田上方15米及120米進行拍攝，拍攝時間為上午上午11點至下午3點。
高光譜：
室內測量，每個樣田取三株搬至室內進行測量。
土壤參數測量：
每個樣田取深0.3米，直徑35毫米，每塊地塊取三個樣本，送至CSBP Soil and Plant Analysis Laboratory進行測量。
蚜蟲數量：
人工數數記錄。
以上測量在油菜種下第69、96、113天同步進行測量。
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分析方法：
多光譜數據油菜與土壤的分割
15米：?????????????????
規(guī)則：B3<0.4 and="" b5="">0.7
120米：
規(guī)則：B3<0.3 and="" b5="">0.45
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鉀含量的分析
1?僅含鉀最低的一組油菜表現出了不同，也只有鉀含量最低的產生了減產的現象。
2?植物氮的吸收與鉀的含量成反比
對缺鉀和富鉀區(qū)分精度分析
1、空間分辨率為65毫米的多光譜數據對不同見含量影響的植被的區(qū)分度均優(yōu)于8.1毫米的數據。
2、移除背景數據對與空間分辨率為65毫米數據的區(qū)分精度影響不大，但卻可以提高空間分辨率為8毫米數據的區(qū)分精度。
3、高光譜數據在第69天區(qū)分精度達到最高，96，113天隨時間降低。
4、選用與高光譜相同的波段，其區(qū)分精度會降低，且低于多光譜數據的區(qū)分精度。
蚜蟲數量分析
缺鉀植被區(qū)域的蚜蟲數量多余不缺鉀的植被區(qū)域，說明植被缺鉀會導致植被對蚜蟲的抵抗力。
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結論：
1、文章提出了對缺鉀和富鉀區(qū)域多光譜區(qū)分最好的數據為不去除背景的65毫米分辨率的數據（飛行高度為120米）
2、去除背景能夠提升8.1毫米空間分辨率數據的區(qū)分精度
3、缺鉀植被區(qū)域蚜蟲數量高于其他區(qū)域，說明缺鉀會降低油菜對蚜蟲的抵抗力。
4、本次研究發(fā)現土壤背景值對區(qū)分結果具有影響，故在做冠層反射數據分析時，應用無人機進行數據獲取，以得到足夠的背景值。
閱讀原文：Unmanned aerial vehicle canopy reflectance data detects pota
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