基于无人机成像光谱仪数据的棉花叶绿素含量反演

发布时间：2017-11-01 08:17

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【摘要】：以棉花为目标作物,使用低空无人机平台的成像光谱仪获取地表农作物高光谱影像,利用无人机影像光谱分辨率高的特点,提取27个光谱参数,构建棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的反演模型,并制作棉花叶片SPAD分布图。结果表明:在影像上,不同叶片SPAD的棉花冠层反射率有显著差异。光谱参数中,与SPAD相关性最高的为DR526、DR578、SDy和Db,相关系数绝对值都在0.8以上。在各光谱参数参与建立的SPAD反演模型中,使用多元逐步回归和偏最小二乘回归方法的模型精度最高。对高光谱影像结合各模型制作的SPAD分布图进行精度分析,结果表明,使用SPAD-PLSR模型得到的分布图具有最佳预测效果,可以作为棉花叶片SPAD遥感监测的技术手段。
【作者单位】： 西北农林科技大学资源环境学院;
【关键词】： 棉花 叶绿素相对含量 低空无人机 成像光谱仪 遥感 反演
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102401-2)
【分类号】：S562;TP751
【正文快照】： 引言叶绿素作为植物光合作用中最重要的色素,其含量与农作物健康状况、营养元素含量、最终产量等有着极为密切的关系,是评价农作物长势的重要指标[1-2]。利用遥感技术快速、动态、无损的特点对农作物叶绿素含量进行实时监测已经成为当前农业遥感领域的研究热点。国内外学者使

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本文编号：1125971