基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产

• 作者: 孙志刚 张旭博 朱婉雪 李仕冀 李洋
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 无人机 农作物 模型 植被指数 冬小麦 生长期 产量估算 阈值滤波
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 农业航空工程
• 页码范围: 78-86
• 页数: 9页
• 分类号: TP79|S127
• 字数: 7292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.11.010

摘要

田块尺度作物快捷精准估产对规模化农业经营管理具有重要意义.因此,急需选取最优植被指数和最佳无人机遥感作业时期,建立冬小麦无人机遥感估产模型,获取及时、快速、低成本的无人机遥感估产方法.该文以山东省滨州市典型规模化农田为研究对象,利用固定翼无人机遥感平台对冬小麦进行多期遥感观测与估产.基于2016年冬小麦返青拔节期、抽穗灌浆期和成熟期的无人机遥感影像数据集,采用最小二乘法,构建了基于不同植被指数与冬小麦实测产量的9种线性模型,并结合作物实测产量进行模型评价.多时相多种类植被指数的优选分析结果显示,抽穗灌浆期估产模型R2最高,RMSE最低(n=34).其中,模型R2达到0.70的植被指数共6个,从高到低依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI;RMSE由低到高依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI.另外,该文进一步评价农田土壤像元对无人机遥感估产的影响,经过阈值滤波法处理后,返青拔节期估产模型的R2(n=34)从约0.20提升至0.30以上,RMSE和MRE下降;抽穗灌浆期模型的RMSE降低,R2(n=34)有所提升但不显著.综上所述,最佳无人机飞行作业时期为冬小麦抽穗灌浆期,最优植被指数为EVI2,土壤像元的滤除对抽穗灌浆期无人机遥感估产模型的影响不显著.因此,优化后的基于植被指数的无人机遥感估产模型,可以快速有效诊断和评估作物长势和产量,为规模化农业种植经营提供一种快捷高效的低空管理工具.