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无人机多光谱影像的马铃薯地上生物量估算

         
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摘要

地上生物量(AGB)是评估作物生长发育和指导田间农业生产管理的重要指标.因此,高效精准地获取作物AGB信息,可以及时准确地估算产量,对于保障粮食供应和贸易提供有力依据.传统获取AGB的方法是采用破坏性取样法,这使得大面积、长期的测量变为困难.然而,随着精准农业的快速发展,无人机遥感技术被认为是估算大面积作物AGB最有效的技术方式.通过无人机平台搭载多光谱传感器获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的多光谱影像,地面实测株高和AGB以及地面控制点(GCP)的空间位置信息.首先,基于SFM(structure from motion,SFM)技术利用无人机影像数据结合GCP的三维坐标生成试验田的DSM(digital surface model,DSM),通过DSM提取出马铃薯各生育期的株高(Hdsm);然后,选取原始4个单波段植被指数、9个多波段组合的植被指数、红边波段的高频信息(HFI)和提取的Hdsm分别与AGB作相关性分析;最后基于单波段植被指数(x1)、多波段组合的植被指数(x2)、植被指数结合Hdsm(x3)、植被指数结合HFI(x4)以及植被指数融合HFI和Hdsm(x5)为模型输入参数,采用偏最小二乘回归(PLSR)和岭回归(RR)估算各生育期的AGB.结果表明:(1)提取的Hdsm和实测株高拟合的R2为0.87,NRMSE为14.34％;(2)各模型参数都与AGB达到极显著水平,相关性均从块茎形成期到淀粉积累期先升高后降低;(3)各生育期以5种变量使用同种方法估算马铃薯AGB的效果,均从块茎形成期到淀粉积累期先好后变差,其估算精度由高到低依次为x5>x4>x3>x2>x1;(4)各生育期使用PLSR以不同变量估算AGB的效果要优于RR方法,其中在块茎增长期基于x5变量估算马铃薯AGB效果最佳,R2为0.73,NRMSE为15.22％.因此,选取多光谱植被指数结合红边波段的高频信息和Hdsm并使用PLSR方法可以明显提高AGB的估算精度,这为大面积马铃薯作物AGB的监测提供了新的技术支撑.

著录项

  • 来源
    《光谱学与光谱分析》 |2021年第8期|2549-2555|共7页
  • 作者

    刘杨; 孙乾; 黄珏; 冯海宽; 王娇娇; 杨贵军;

  • 作者单位

    农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心 北京 100097;

    山东科技大学测绘科学与工程学院 山东 青岛 266590;

    国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097;

    农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心 北京 100097;

    国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097;

    山东科技大学测绘科学与工程学院 山东 青岛 266590;

    农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心 北京 100097;

    南京农业大学国家信息农业工程技术中心 江苏 南京 210095;

    国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097;

    农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心 北京 100097;

    国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097;

    农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心 北京 100097;

    国家农业信息化工程技术研究中心 北京 100097;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 农业航空;
  • 关键词

    马铃薯; 多光谱; 株高; 植被指数; 高频信息; 地上生物量;

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