基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦生物量估算

• 作者: 冯海宽 刘明星 徐良骥 杨小冬 杨贵军 苗梦珂 陶惠林
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 无人机 高光谱 冬小麦 多元线性回归 植被指数 红边参数
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 耕作栽培·资源环境
• 页码范围: 1154-1162
• 页数: 9页
• 分类号: S127
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2020.05.012

摘要

以植被指数和红边参数为模型因子,利用多元线性回归(MLR),构建冬小麦不同生育期的生物量估算模型,从而有效和更好地监测冬小麦的长势情况,为精准农业中作物的快速监测提供技术手段.首先分析植被指数(VI)和红边参数(REPS)与冬小麦生物量的相关性,然后运用MLR分别建立模型MLR+VI、MLR+REPS和MLR+VI+REPS,最后将优选的冬小麦生物量估算模型应用于无人机高光谱影像中,验证模型的可行性.结果表明,利用单个植被指数或红边参数构建的估算模型在孕穗期、开花期和灌浆期估算精度最高的植被指数分别是归一化植被指数(ND-VI)、简单比值指数(SR)和增强型土壤调节植被指数(MSAVI),精度最高的红边参数分别为红边振幅/最小振幅、红边振幅和红边振幅;通过MLR分别以植被指数、红边参数和植被指数结合红边参数为因子构建的模型MLR+VI、MLR+REPS与MLR+VI+REPS效果优于单个植被指数或红边参数建立的模型,3种模型在不同生育期的验证结果也较好,其中MLR+VI+REPS模型精度最高,模型决定系数(R2)、标准均方根误差(NRMSE)分别为0.7832与12.13％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐良骥		65	483	12.0	19.0
2	陶惠林		1	0	0.0	0.0
3	冯海宽		1	0	0.0	0.0
4	杨贵军		1	0	0.0	0.0
5	杨小冬		1	0	0.0	0.0
6	苗梦珂		1	0	0.0	0.0
7	刘明星		1	0	0.0	0.0