图1 研究区域显示为真彩色合成(图像日期:2020年3月29日)。每个小区下方红色数字表示种前施氮量(kg/ha)

图2 不同生长季节UAS光谱反射率的比较。该测试应用于每个生长阶段20个地块的每个UAS波段的20次平均光谱反射率测量。波段缩写:B：蓝，G：绿，R：红，RE：红边，NIR：近红外

图3 利用验证数据集估算冬小麦性状与产量的相关系数。a N含量(%)，b 株高(cm)， c 鲜生物量(gr)， d 干生物量(gr)， e 叶面积指数(m2/m2)， f 产量(kg/ha)。垂直误差条从100个排列中显示±1个标准偏差。由于本研究地点在收获期存在倒伏现象，SFM计算的收获时株高被线性回归和MLAs排除。

图4 将最优预测模型应用于分蘖期UAS多光谱图像，估算冬小麦性状和产量图。a 基于SFM衍生株高和谱带的高斯过程回归（Gaussian process regres-Sion，GPR）算法估计N含量图，b 基于SFM衍生株高和谱带的GPR算法估计株高图，c 基于SFM衍生株高和谱带的GPR算法估计鲜生物量图，d 基于SFM衍生株高和谱带的装袋集成算法估计干生物量图，e 利用SFM衍生的株高和谱带采用GPR算法估计LAI图，f 利用SFM衍生的株高和谱带采用线性回归估计产量图。