摘要
本发明公开了一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备,涉及作物生长监测领域,包括对棉花表型特征进行相关性分析,确定株高日增量和顶部5节间长度的表征信息作为缩节安敏感表型特征;基于获取的试验区域棉花多光谱图像,提取株高日增量,通过对株高日增量进行一元线性回归,构建株高日增量的反演模型;构建机器学习模型;通过测量试验区域棉花主茎顶部以下5节间的总长,确定顶部5节间长度的表征信息,结合棉花多光谱图像,对机器学习模型进行训练获得顶部5节间长度预测模型;通过实时获取棉花多光谱图像,根据顶部5节间长度预测模型和株高日增量的反演模型,确定缩节安敏感表型特征预测结果,实现对缩节安敏感表型进行监测。
技术关键词
表型特征
动态监测方法
多光谱
棉花
反演模型
斯皮尔曼相关系数
构建机器学习模型
影像
作物生长监测
动态监测装置
监测模块
图像对准
处理器
线性
计算机设备
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索引
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