基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型

• 作者: 兰玉彬 孟沌超 李志铭 杨焕波 赵静 闫春雨 鲁力群
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机遥感 冬小麦 像元二分法 可见光植被指数 植被覆盖度
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 126-132
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 4215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201909055

摘要

[目的]快速准确提取冬小麦返青期植被覆盖度信息.[方法]利用无人机获取田间冬小麦可见光图像,提取图像中4种常见可见光植被指数;在像元二分法原理的基础上,分别构建基于差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)、归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI)和归一化绿红差异指数(Normalized green-red difference index,NGRDI)的植被覆盖度提取模型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类结果作为真值对各模型进行精度验证.[结果]4种模型中,利用VDVI植被覆盖度提取模型获取的植被覆盖度精度最高,提取效果较好.与监督分类结果对比,4种植被覆盖度提取模型的提取误差(EF)分别为3.36％、15.68％、8.74％和15.46％,R2分别为0.9461、0.9344、0.6953和0.7460,均方根误差(RMSE)分别为0.0219、0.0595、0.0420和0.0559.[结论]采用可见光植被指数结合像元二分法构建植被覆盖度提取模型实现了冬小麦返青期植被覆盖度准确快速提取,为植被覆盖度提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测提供参考.