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基于無人機遙感的葉面積指數(shù)反演

發(fā)布時間:2020-12-04 09:33
  葉面積指數(shù)定量遙感產(chǎn)品的真實性檢驗需要地面數(shù)據(jù)進行支撐。目前常用的葉面積指數(shù)測量儀器,如LAI2000、AccuPAR、Sunscan、Demon和TRAC等,需要工作人員進入樣地進行手持測量,效率較低,人工測量引入的不確定性大。近年來基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行葉面積指數(shù)長時間自動觀測取得了很多進展,但是投入成本大、移動不便等因素制約了其大范圍應(yīng)用。隨著無人機的快速發(fā)展,利用無人機采集遙感數(shù)據(jù)具有極大的靈活性。本文利用輕型無人機獲取了玉米地不同生長期的高分辨率光學(xué)影像,采用圖像處理的算法進行植被與非植被的區(qū)分,最后利用輻射傳輸模型與聚集指數(shù)理論進行了葉面積指數(shù)反演。通過對比表明,在玉米成熟前期,反演得到的葉面積指數(shù)與LAI2200采集得到的數(shù)據(jù),以及LI-3000C得到的真實葉面積指數(shù)有較高的一致性;跓o人機影像的LAI測量方法可作為一種快速準確的手段得以推廣應(yīng)用。 

【文章來源】:遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2017年01期 第140-148頁 北大核心

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

基于無人機遙感的葉面積指數(shù)反演


圖1樣方1不同日期獲取的原始影像(裁剪后)Fig.1OriginalimagesofdifferentdatesinSample1(aftercutting)

二值圖,二值圖,樣方,間隙率


圖2樣方1不同日期對應(yīng)的二值圖Fig.2BinaryimagesofdifferentdatesinSample13.2數(shù)據(jù)處理流程如圖3所示,通過無人機獲取原始影像,為避免角度影響,對其進行裁剪,保留中間部分影像。采用植被與非植被分類算法,對其進行二值化,得到二值圖像,作為提取間隙率信息的數(shù)據(jù)源,二值化的方法(即分類方法)見3.1節(jié)。然后,對二值圖像進行采樣,得到一定數(shù)量的樣線,拼成總樣線,把總樣線作為進一步處理的數(shù)據(jù)源。根據(jù)不同的模型需求,提取相應(yīng)的間隙率信息,計算聚集指數(shù)、有效葉面積指數(shù),最后得到真實葉面積指數(shù),不同模型如表2所示。圖3葉面積指數(shù)計算流程圖Fig.3FlowchartofLAIcalculation表2不同模型需要的間隙率信息Table2Informationofgapsfordifferentmodels算法主要公式(見2.2、2.3小節(jié))需要的參數(shù)有效葉面積指數(shù)eff_LAI=-ln(P(θ))·cosθG(θ)θ。°,G(θ)。埃悼傞g隙率(從總樣線中提。┯邢揲L平均法Ω(θ)LX=ln(mean(Pcell(θ)))mean(ln(Pcell(θ)))LAI_LX=-ln[P(θ)]·cosθG(θ)·Ω(θ)LXθ。°,G(θ)。埃底訕泳的間隙率(從總樣線中分割)、葉片特征寬度間隙率大小分布法Ω(θ)cc=ln(Fm(0,θ))ln(Fmr(0,θ))·1

葉面積指數(shù),間隙率


圖2樣方1不同日期對應(yīng)的二值圖Fig.2BinaryimagesofdifferentdatesinSample13.2數(shù)據(jù)處理流程如圖3所示,通過無人機獲取原始影像,為避免角度影響,對其進行裁剪,保留中間部分影像。采用植被與非植被分類算法,對其進行二值化,得到二值圖像,作為提取間隙率信息的數(shù)據(jù)源,二值化的方法(即分類方法)見3.1節(jié)。然后,對二值圖像進行采樣,得到一定數(shù)量的樣線,拼成總樣線,把總樣線作為進一步處理的數(shù)據(jù)源。根據(jù)不同的模型需求,提取相應(yīng)的間隙率信息,計算聚集指數(shù)、有效葉面積指數(shù),最后得到真實葉面積指數(shù),不同模型如表2所示。圖3葉面積指數(shù)計算流程圖Fig.3FlowchartofLAIcalculation表2不同模型需要的間隙率信息Table2Informationofgapsfordifferentmodels算法主要公式(見2.2、2.3小節(jié))需要的參數(shù)有效葉面積指數(shù)eff_LAI=-ln(P(θ))·cosθG(θ)θ。°,G(θ)取0.5總間隙率(從總樣線中提。┯邢揲L平均法Ω(θ)LX=ln(mean(Pcell(θ)))mean(ln(Pcell(θ)))LAI_LX=-ln[P(θ)]·cosθG(θ)·Ω(θ)LXθ。°,G(θ)。埃底訕泳的間隙率(從總樣線中分割)、葉片特征寬度間隙率大小分布法Ω(θ)cc=ln(Fm(0,θ))ln(Fmr(0,θ))·1


本文編號:2897361

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