基于无人机高光谱影像的玉米地上生物量反演

• 作者: 石雅娇 陈鹏飞
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 高光谱 玉米 生物量 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 农业信息·科技教育
• 页码范围: 117-123
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性.在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组.随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证.分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣.结果 表明:和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果.其建模时决定系数为0.99,均方根误差为0.08 t/hm2,相对均方根误差为3.39％;外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/hm2,相对均方根误差为8.56％.BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈鹏飞	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	24	138	5.0	11.0
3	石雅娇	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	1	1	1.0	1.0