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摘要:
叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征作物生长信息的重要参数,利用无人机遥感平台获取农作物光谱信息定量反演LAI对精确监测作物生长情况具有重要意义.本文以玉米为研究对象,利用无人机(un?manned aerial vehicle,UAV)搭载MicaSense RedEdge-M多光谱成像仪获取玉米拔节期、抽雄期、成熟期等关键生育期内低空遥感影像,同步采集地面LAI,基于多光谱信息构建植被指数并研究其与LAI的定量关系,进一步建立玉米LAI估算模型,对比分析筛选最优植被指数与最适监测时期.实验发现在拔节期、抽雄期、成熟期玉米LAI与NDVI、OSAVI、EVI、NDRE均具有较好的相关性;在不同时期分别基于OSAVI、NDRE、NDRE建立了LAI监测模型,模型监测精度分别为0.549、0.753、0.733;验证模型精度分别为0.907、0.932、0.926,模型估算值与田间实测值间相对误差分别为8.57、8.37、9.24,均方根误差分别为0.104、0.087、0.091;基于不同生育时期LAI估算模型进行田块尺度的LAI空间分布制图,估算值与实测值的决定系数分别为0.883、0.931、0.867;相对误差分别为:9.17、8.86、9.32.结果表明基于MicaSense Red?Edge-M多光谱成像仪能有效估算玉米关键生育时期LAI,可为定量实时估算田块尺度的玉米LAI提供理论依据.
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文献信息
篇名 基于无人机多光谱遥感的玉米LAI估算研究
来源期刊 农业大数据学报 学科 农学
关键词 无人机 多光谱 遥感 玉米 叶面积指数
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 20-28
页数 9页 分类号 S-3
字数 语种 中文
DOI 10.19788/j.issn.2096-6369.210403
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16开
北京市海淀区中关村南大街12号
2019
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