作物倒伏测绘方法

作物倒伏的测绘方法包括以下几种：

利用无人机搭载高光谱成像仪获取作物冠层的图像数据，覆盖多个波段。

通过分析冠层光谱与农艺性状的关系，使用特征选择算法确定与倒伏相关的敏感波长。

利用随机森林和偏最小二乘回归算法构建冠层高度、覆盖度、叶绿素含量和植物水分含量的估算模型，并通过确定系数和平均绝对百分比误差评估模型的准确性。

该仪器通过拉压力传感器测量植物茎杆的弯折性、抗压强度和穿刺强度。

测试时将测定仪表装到测试台上，调整安装板位置，将测头安装在螺杆上，并将作物茎秆放入夹具中，旋转测试台上下调节螺母使夹具接触作物，然后开始测试，仪器显示的数值即为茎杆强度值。

在收割前，利用AI技术对农作物状态进行实时检测，反馈控制信息。

该方法通过收割机移动至农田边，判断行进路线是否准确，并进行位置和朝向的调整。

选择典型调查样带，利用搭载高分辨率相机的无人机进行飞行观测，获取影像数据。

对无人机飞行影像进行拼接处理，选择纯净的倒伏和非倒伏样本点。

获取监测区域的光学和雷达卫星遥感影像，结合机器学习算法对水稻倒伏进行分类。

提取作业区倒伏前后的后向散射系数，确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征。

筛选获得倒伏作物监测敏感特征，采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到空间分布信息。

该装置包括施力机构、拉力机构、茎秆倾角采集机构和茎秆夹具。

通过施力机构和拉力机构对作物茎秆进行抗倒伏强度的测量，能够存储和输出大量的测量数据。

获取小麦倒伏前后的卫星影像，进行预处理。

利用多光谱数据构建特征集，并选择合适的特征选择方法和监督分类方法构建倒伏分类模型。

这些方法各有优缺点，可以根据实际需求和条件选择合适的方法进行作物倒伏的测绘。