基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

发布时间：2017-09-24 10:26

  本文关键词：基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

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【摘要】：叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。
【作者单位】： 北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京市农业物联网工程技术研究中心;南京大学地理与海洋科学学院;河南理工大学测绘与国土信息工程学院;
【关键词】： 遥感 无人机 传感器 叶面积指数 红边参数 光谱指数
【基金】：国家自然科学基金项目(61661136003,41471351) 北京市自然科学基金项目(4141001) 北京市农林科学院科技创新能力建设项目(KJCX20140417)
【分类号】：S512.11;S127
【正文快照】： 高林,杨贵军,于海洋,徐波,赵晓庆,董锦绘,马亚斌.基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演[J].农业工程学报,2016,32(22):113-120.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.22.016 http://www.tcsae.orgGao Lin,Yang Guijun,Yu Haiyang,Xu Bo,Zhao Xiaoqing,Dong Jinhui,Ma Ya

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本文编号：910902