基于多源数据融合的水稻生长智能监测技术构建与应用OA

为破解辽宁省新宾县水稻种植中环境监测粗放、管理依赖经验等问题,该研究集成地面物联网、无人机高光谱与多源数据融合技术,构建了"空-天-地"协同的智能监测体系,并于2023年在2公顷试验田开展系统验证.结果表明,基于多源特征构建的XGBoost模型对水稻分蘖数反演精度R2达0.88,优于单一光谱模型;成功诊断出田间水分与氮素的空间异质性,约15%区域分蘖数偏低、20%区域存在"营养冗余";生成的变量作业处方图可指导分区精准追肥,理论上可实现节肥10%～15%.研究为东北稻区从均一管理转向精准分区管理提供了技术方案.