本文關鍵詞：基于低空無人機成像光譜儀影像估算棉花葉面積指數(shù)

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【摘要】：農(nóng)作物葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)遙感監(jiān)測具有快速、無損的優(yōu)勢。該文以低空無人機作為遙感平臺,使用新型成像光譜儀獲取的農(nóng)田高光譜影像數(shù)據(jù)對棉花LAI進行反演。利用影像高光譜分辨率的特點,針對傳統(tǒng)固定波段植被指數(shù)(fixed-bandvegetation index,F_VI)進行改進,通過動態(tài)搜索相應植被指數(shù)定義所使用波段范圍內(nèi)的反射率極值的方法,計算與各類植被指數(shù)對應的極值植被指數(shù)(extremum vegetation index,E_VI)。分別以原始全波段光譜反射率、連續(xù)投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取的有效波段反射率以及各類F_VI和E_VI作為自變量,使用最小二乘和偏最小二乘(partial least squares,PLS)回歸等方法構建LAI遙感估算模型。結果顯示:1)以植被指數(shù)為自變量的模型估算效果(驗證R2最高為0.85)優(yōu)于以光譜反射率作為自變量的模型(驗證R2最高為0.59);2)使用E_VI作為自變量能夠顯著提高LAI的估測精度(驗證R2最大提高了0.11);3)使用PLS回歸算法結合多個E_VI建立的LAI-E_VIs-PLS模型精度最高。使用LAI-E_VIs-PLS模型對棉花地塊高光譜影像進行反演,制作棉花LAI空間分布圖,取得良好的估算結果(驗證R2=0.88,RMSE=0.29),為農(nóng)作物LAI遙感監(jiān)測提供了新的技術手段。
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學資源環(huán)境學院;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項目(2013AA102401-2)
【分類號】：S562;S127
【正文快照】： 田明璐,班松濤,常慶瑞,由明明,羅丹,王力,王爍.基于低空無人機成像光譜儀影像估算棉花葉面積指數(shù)[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(21):102-108.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.21.014 http://www.tcsae.orgTian Minglu,Ban Songtao,Chang Qingrui,You Mingming,Luo Dan,Wang Li

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本文編號：1147770