基于无人机高清数码影像和高光谱遥感数据反演大豆典型生育期氮平衡指数

• 作者: 李长春 王双亭 陆国政 陈鹏 马春艳 马潇潇
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: 无人机 高清数码影像 高光谱遥感数据 氮平衡指数 植被指数 导数光谱 大豆
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1225-1232
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201804.020

摘要

氮平衡指数(NBI)是反映作物长势的重要指标之一.通过测量NBI可以快速监测作物氮肥盈亏状况,为农业生产和管理提供精准信息.本文以无人机高清数码影像和高光谱遥感数据,以及地面实测大豆NBI数据为基础,分析大豆从开花期到成熟期,原始光谱和红外、近红外波段的导数光谱与NBI的相关性,筛选敏感波段并计算植被指数.采用经验模型法构建NBI反演模型,通过分析验证模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),得出最佳反演模型.结果表明:大豆NBI与导数光谱反射率的相关性好于与原始光谱反射率的相关性;本文筛选的14个植被指数中,除了导数光谱光化学植被指数与大豆NBI呈不显著相关外,其余13个植被指数与大豆NBI呈极显著相关;利用13个植被指数构建NBI反演模型,并分析模型反演精度,结果显示,利用导数光谱差值植被指数构建NBI反演模型的精度最高,R2和RMSE分别为0.771和3.077,利用该模型生成大豆典型生育期NBI分布图,能够反映大豆的长势状况.通过多载荷无人机获取的高清数码影像和高光谱遥感数据进行NBI估算,能够实时、动态、非破坏性、快速有效地监测大豆氮素营养状况,可为大豆氮肥精确管理提供简便实用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李长春		64	538	11.0	20.0
3	马春艳		26	138	7.0	10.0
4	马潇潇		8	25	3.0	4.0
5	王双亭		33	205	10.0	13.0
6	陈鹏		5	78	4.0	5.0
9	陆国政		4	44	4.0	4.0