本发明涉及一种作物水分胁迫的无损检测方法，特指利用多特征信息进行油菜含水率检测的方法。本发明利用光谱仪、多光谱成像仪和热成像仪获取油菜冠层的多特征信息，利用温湿度、光照传感器获取油菜生长的环境信息；通过对油菜水分的光谱、图像和冠层温度分布特征进行分类提取，得到油菜含水率的光谱特征波长，多光谱图像均值、归一化比值和分量均值特征以及水分胁迫指数特征；对特征变量进行误差修正和主成分分析，得到最优多特征空间；利用BP神经网络建立油菜含水率的多特征检测模型，模型预测值与实测值的平均绝对误差为3.33%，相关系数R为0.93。该方法相对于光谱、图像和冠层温度等单一检测方法相比，精度有显著提高，且对环境的适应性明显增强。
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来源：北方有色网
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