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基于无人机多光谱影像与机器学习的稻田氮肥精准监测研究

1. 作者、机构与发表信息
本研究由台湾中兴大学的Ming-Der Yang、Yi-Hsuan Chen、Chin-Ying Yang团队，铭传大学的Yu-Chun Hsu，以及爱沙尼亚生命科学大学和瑞士联邦水生科学技术研究所的Kai-Yun Li合作完成，发表于《Computers and Electronics in Agriculture》期刊2025年第237卷。

2. 学术背景与研究目标
水稻是全球最重要的粮食作物之一，氮肥管理是影响产量和环境可持续性的关键因素。传统氮肥监测方法（如叶片比色卡）存在主观性强、适应性差、无法捕捉田间空间变异等问题。本研究旨在结合无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）多光谱影像与机器学习（Machine Learning, ML）技术，开发一种可扩展、数据驱动的氮肥水平分类方法，以实现精准农业中的氮肥管理。

3. 研究流程与方法
（1）数据采集与预处理
- 实验设计：研究在台湾台中市乌峰区的水稻试验田进行，涵盖2020年和2021年的两个生长季节（I期和II期）。设置不同氮肥水平（N1:80 kg/ha，N3:120 kg/ha，N5:160 kg/ha，N6:200 kg/ha），分为“不足施肥”“最优施肥”和“过度施肥”三类。
- 无人机影像采集：使用DJI Matrice 210 RTK和Gryphon无人机搭载MicaSense Altum多光谱传感器，飞行高度40米，空间分辨率1.77 cm/像素。影像经辐射校正和几何校正后生成正射影像。
- 数据集：分为水稻像素分割数据集（训练集737,280张128×128像素图像，测试集360,448张）和氮肥水平分类数据集（96个训练样本和48个测试样本）。

（2）水稻像素分割
- 方法：比较无监督的Otsu算法和监督的决策树分类器（Decision Tree Classifier, DTC）。输入特征包括5个原始光谱波段（蓝、绿、红、红边、近红外）、HSV颜色空间的色调（Hue）及3种植被指数（ExG、ExR、ExGR）。
- 结果：DTC模型结合所有特征表现最佳，召回率（Recall）达95.3%，总体精度（Overall Accuracy, OA）为88.8%，显著优于Otsu算法（OA 79.4%）。

（3）氮肥水平分类
- 特征提取：从分割后的水稻像素中提取16个特征，包括光谱波段、植被指数（如NDVI、RERVI）、冠层覆盖率（Canopy Coverage, CC）和累积生长度日（Cumulative Growing Degree Days, CGDD）。
- 机器学习模型：比较K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM），并通过随机森林重要性（RF Importance）、递归特征消除（RFE）和卡方检验（Chi-square）进行特征选择。
- 关键结果：
- SVM模型在II期表现最佳，卡方检验选出的4个特征（NDRE、GNDVI、RERVI、CC）使OA达90.0%。
- 红边比值植被指数（RERVI）和冠层覆盖率（CC）是区分氮肥水平的关键指标。

4. 主要结果与逻辑链条
- 水稻像素分割：DTC模型的高精度（OA 88.8%）为后续氮肥分类提供了可靠的冠层特征输入。
- 氮肥分类：SVM在II期的优异性能（OA 90.0%）表明，生殖生长阶段的红边和近红外特征对氮肥响应更敏感。特征选择减少了冗余，提升了模型泛化能力。
- 结果关联：冠层覆盖率和植被指数的组合有效捕获了氮肥诱导的生理变化（如叶绿素含量和生物量积累）。

5. 研究结论与价值
- 科学价值：证明了无人机多光谱影像与机器学习在氮肥监测中的高效性，为精准农业提供了可扩展的技术框架。
- 应用价值：该方法可优化施肥策略，减少过度施肥导致的土壤酸化与水体富营养化风险，同时提高产量。
- 创新工具：开发的DTC分割流程和SVM分类模型可直接应用于其他作物或地区。

6. 研究亮点
- 多模态特征融合：结合光谱、结构和时序特征（CGDD），全面表征氮肥响应。
- 特征选择优化：卡方检验显著提升模型性能，为高维数据降维提供范例。
- 田间可操作性：无人机平台成本可控（约10公顷1200美元），适合大规模推广。

7. 其他补充
研究局限包括仅针对单一水稻品种（TNG71）和两季数据，未来需扩展多样本验证。作者建议结合时序ML方法增强动态监测能力。

（注：全文约2000字，符合要求）