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1.
无人机多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数 总被引：1，自引：0，他引：1
《灌溉排水学报》2021,40(8)
【目的】研究多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数(LAI)的效果。【方法】以大田夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区不同生育期热红外以及多光谱影像,提取热红外冠层温度(TC)以及多光谱植被指数,结合地面实测LAI数据,分析光谱数据与实测LAI之间的相关关系,并将TC与筛选出的11种植被指数作为输入变量,LAI作为输出变量利用多元线性回归、支持向量机和随机森林3个算法模型训练学习,建立了夏玉米LAI的反演模型。【结果】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI在P0.000 1水平上显著相关,相关系数均在0.5以上;RF算法于拔节期、喇叭口期、以及吐丝期3个生育期的LAI预测值与实测值的R~2均高于MLR算法和SVM算法,对应的RMSE及NRMSE均低于MLR算法和SVM算法;融合热红外TC后的RF模型反演精度均有不同程度的提升,各生育期LAI预测值与实测值R~2均大于同时期未融合TC的LAI反演模型。【结论】多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI具有较强的相关性,且RF算法构建的夏玉米LAI反演模型精度优于MLR和SVM算法,同时TC的加入可以有效提升夏玉米LAI反演精度。 相似文献
2.
不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。 相似文献
3.
基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。 相似文献
4.
基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数估算 总被引：2，自引：0，他引：2
冬小麦叶面积指数(LAI)是重要的农学参数之一,对冬小麦长势分析、产量预测具有重要意义。使用2008/2009年在中国北京市通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦叶面积指数和对应的光谱数据,将相关系数(|r|)-赤池信息量准则(AIC)、灰色关联分析(GRA)-AIC、变量投影重要性(VIP)-AIC、VIP-预测残差平方和(PRESS)系数分别与偏最小二乘法(PLS)进行整合,提出利用AIC择优构建冬小麦LAI估算模型,并与传统PRESS方法构建的冬小麦LAI模型进行比较。结果表明:|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC、VIP-PLS-AIC、VIP-PLS-PRESS建模的R2分别为0.72、0.67、0.73和0.70,VIP-PLS-AIC比|r|-PLS-AIC、GRA-PLS-AIC和VIP-PLS-PRESS有更好的冬小麦LAI预测能力。考虑到冬小麦LAI的时域特性,将2009/2010年相关数据引入模型中,评价模型对不同年际的冬小麦估测能力。研究表明VIP-PLS-AIC(RMSE为0.81)较|r|-PLS-AIC(RMSE为0.87)、GRA-PLS-AIC(RMSE为0.96)和VIPPLS-PRESS(RMSE为0.83)有更高的精度。将AIC作为冬小麦LAI最优估测模型筛选条件不仅能获得同年LAI的最优估算模型,而且适用于不同年际的冬小麦LAI探测研究。 相似文献
5.
【目的】建立1种适用于不同水分条件的棉田氮肥高光谱监测模型。【方法】通过设置包含灌溉梯度和施氮梯度的大田水肥试验,在生育期内同步测定棉花冠层光谱反射率、冠层含氮量(Canopy nitrogen content, CNC)、冠层等效水厚度(Canopy equivalent water thickness, CEWT)等信息,综合分析棉花冠层含氮量及冠层等效水厚度与光谱指数的相关性,确定最优光谱指数并构建棉花CNC的高光谱监测模型。【结果】冠层光谱与CNC在可见光波段附近出现连续的敏感区域,其中最大相关系数|r|max为0.53,位于718nm;在不考虑CEWT对模型精度影响时,NDSI(800,770)的建模效果最佳(R^2=0.76),但是进入花铃后期其预测精度偏低,出现了低估现象;综合考虑CEWT的影响后,本研究选取NDSI(570,500)作为最优光谱指数,所建模型有效改善了棉花含水率变化而造成模型精度偏低的现象(RRMSE=0.18)。【结论】本研究建立的新型水分钝感光谱指数NDSI(570,500)可以有效提升棉花CNC的估算精度,为高光谱技术在棉田氮肥监测的应用提供技术依据。 相似文献
6.
基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演 总被引：9，自引：0，他引：9
叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI(783,705)构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.534 2,均方根误差为0.288 5。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。 相似文献
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叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。 相似文献
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《农业机械学报》2020,(1)
叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。 相似文献
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叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。 相似文献
10.
《农业机械学报》2021,(1)
叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。 相似文献
11.
【目的】快速准确获取大面积果园冠层叶片全氮含量（LNC ,Leaf Nitrogen Content）是实现现代精准农业的基本要求。【方法】本试验通过无人机高光谱成像仪（391.9nm ~ 1006.2nm）采集了甘肃省静宁县两个典型果园的果树冠层光谱图像,包括人工灌溉的苹果示范园与自然降雨的苹果园,综合比较两区共160份冠层叶片样本的原始光谱反射率（OD）、倒数光谱（RT）、对数光谱（LF)、一阶微分光谱（FD）,构建任意两个光谱波段集组合的差值植被指数（Difference spectral index,DSI ）、土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index ,SAVI）、归一化光谱指数（Normalized Different Spectral Index, NDSI）,分析三种光谱指数与叶片氮含量的相关性,利用一元线性回归模型与光谱指数构建两区最佳苹果冠层LNC估测模型。【结果】研究表明：人工灌溉区的FD-SAVI(825,536）、自然降雨区的LF-SAVI(854,392)与LNC的相关性最强,并基于FD-SAVI、LF-SAVI构建一元线性回归模型。人工灌溉区构建的FD-SAVI-ULRM估测模型精度最高,验证集R2和RMSE为0.6601和0.0678;自然降雨区构建的LF-SAVI-ULRM估测模型精度最高,验证集R2和RMSE为0.6746和0.0665。本试验采用LNC模型绘制出两个试验区的苹果树冠层叶片LNC估测图,实现对果园叶片全氮含量的精准掌握及精细化管理。 相似文献
12.
《中国农机化学报》2021,(4)
配备多光谱相机的无人机可实现对农作物生长状况的快速无损监测,为评估无人机遥感监测高粱作物长势的可行性和准确性,利用无人机搭载的多光谱相机获取高粱拔节期、抽穗开花期、灌浆成熟期多光谱遥感图像,构建常用的4种植被指数与叶面积指数LAI和植被覆盖度FVC之间的回归模型。经过精确度评价,确定归一化差异植被指数NDVI为最优植被指数,LAI-NDVI和FVC-NDVI估算模型的决定系数R~2分别为0.91和0.88,均方根误差RMSE分别为0.28和0.06;平均绝对误差MAPE分别为11%和8%。基于此,选择归一化差异植被指数NDVI,分析LAI和FVC无人机遥感估算值和实测值之间的关系,通过交叉验证得到LAI值:R~2=0.94,RMSE=0.16,MAPE=13%;FVC值:R~2=0.90,RMSE=0.05,MAPE=4%,说明两者存在高度拟合性。结果表明:根据无人机遥感得到的归一化差异植被指数NDVI可准确地估算高粱作物的叶面积指数和植被覆盖度,无人机遥感适用于对高粱作物生长状态的监测。 相似文献
13.
滴灌加工番茄叶面积、干物质生产与积累模拟模型 总被引：4，自引：0，他引：4
以生理发育时间为时间尺度,建立了基于生理发育时间(PDT)的加工番茄叶面积指数(LAI)、比叶面积(SLA)模拟模型,并将叶面积指数模型与基于生理生态过程的光合作用和干物质生产模型相结合,构建了滴灌加工番茄干物质生产与积累的模拟模型。结果表明:PDT法对加工番茄叶面积指数(LAI)与1∶1直线间的决定系数R2、根均方差(RMSE)和模型效率指数(ME)分别为0.926 5、12.87%、0.972 4;SLA法模拟叶面积指数的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.675 8、42.24%、0.712 4。本模型对加工番茄地上部干物质量的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.990 3、11.91%、0.990 1;而SLA法对加工番茄地上部干物质量的预测结果与1∶1直线间的R2、RMSE和ME分别为0.895 6、31.29%、0.750 4。与SLA法相比,PDT法在改善加工番茄叶面积指数预测精度的同时亦提高了干物质量的预测精度。 相似文献
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基于冠气温差的淮北地区水稻日需水量估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】构建水稻日需水量估算模型,为灌区动态用水管理提供科学指导。【方法】以淮北淮涟灌区水稻为研究对象,通过称质量法获取水稻日需水量,同步采集水稻冠层温度和相关气象要素,分析各要素与实测水稻日需水量关系,构建了以太阳净辐射和冠气温差为参数的水稻日需水量估算模型,并利用叶面积指数对其进行修正。【结果】太阳净辐射量和冠气温差是反映水稻日需水量的关键因子,水稻日需水量与太阳净辐射呈正线性相关,与冠气温差呈负线性相关,冠气温差随着生育期延续有增大的趋势。通过叶面积指数修正的模型相对误差为5.07%,均方根误差为0.183 mm/d。【结论】利用冠气温差估算水稻日需水量,方法较为简单,精度满足灌溉管理要求。 相似文献
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为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出... 相似文献
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准确、快速、无损估测叶面积指数(LAI)对于冬小麦生产管理具有重要意义。利用无人机搭载Prime ALTUM多光谱相机获取冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期多光谱图像,利用LAI-2200C型植物冠层分析仪获取地面LAI数据。通过Pearson相关性分析筛选出25个植被指数,并提取植被指数影像中8种纹理特征：对比度(CON)、熵(ENT)、方差(VAR)、均值(MEA)、协同性(HOM)、相异性(DIS)、二阶矩(SEM)和相关性(COR),以及3种颜色特征：一阶矩(M)、二阶矩(V)和三阶矩(S),再分别利用多元逐步回归模型(MSR)、支持向量回归模型(SVR)和高斯过程回归模型(GPR)构建冬小麦LAI估测模型。结果表明：相对于考虑单一类型变量,考虑结合纹理特征和颜色特征进行估测时模型精度更高;3类模型中,GPR模型估测冬小麦LAI的精度最高;所有模型中,基于纹理-颜色特征与植被指数融合的GPR模型估测冬小麦LAI精度最高(决定系数R2为0.94,均方根误差(RMSE)为0.17 m2/m2,平均绝对误差(MAE)... 相似文献
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基于机载LiDAR数据的农作物叶面积指数估算方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
叶面积指数(LAI)是农作物长势监测及估产的重要参数,激光雷达能够提供精确的农作物冠层结构信息,可弥补光学遥感在提取冠层结构信息方面的不足。因此,本文旨在挖掘激光雷达所能提取的农作物垂直结构信息,并研究冠层结构参数与农作物叶面积指数之间的关系,从而估算整个研究区的叶面积指数。首先,基于机载激光雷达数据提取平均高度(Hmean)、最大高度(H_(max))、最小高度(H_(min))、高度百分位数(H_(25th)、H_(50th)、H_(75th)、H_(90th))、激光穿透力指数(LPI)、回波点云密度、孔隙率(fgap)、叶倾角(MTA)等结构参数;然后,利用Pearson相关性分析法对以上参数与地面实测LAI进行相关性分析,并选择与LAI相关性高的参数;最后,对选择的敏感性参数进行回归分析,构建激光雷达参数与实测LAI的LiDAR-LAI估算模型,估算整个研究区的农作物冠层LAI。精度评价结果表明:预测LAI与实测LAI之间的相关系数为0.79,均方根误差为0.47,说明激光雷达所提取的农作物冠层结构参数可用于估算空间上连续、大面积的农作物LAI。 相似文献
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基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测 总被引：4，自引：0，他引：4
利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。 相似文献
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为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的潜力,以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数,在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数,并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性,其中植被指数相关系数最大;在不同类型的FPAR估算模型中,BP神经网络模型的估算效果最优,FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173,验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186,模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%;在不同形式的模型参数组合中,均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优,说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。 相似文献
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基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算 总被引：5，自引：0，他引：5
林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R~2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。 相似文献