田间作物NDVI测量仪可靠性分析及标定环境研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

杨钧森  杨贵军  徐波  张凯选  杨小冬  李振海  李贺丽  杨浩  韩亮 《农业工程学报》2019,35(8):230-236

传统对田间作物NDVI测量仪定标大多采用单通道定标方法,该方法存在定标后在室外测量过程中数据偏差较大的问题。针对此类问题,该文以Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪为待定标传感器,以ASD FieldSpec 4地物光谱仪为参考传感器,在室外复杂光照环境下对比多种定标物待定标传感器和参考传感器的测量结果并分析误差,得到田间作物NDVI测量仪的最适宜使用条件及可靠性分析结果。试验结果表明,田间作物NDVI测量仪的适宜测量条件为光照强度大于5.2 klx的情况,在该情况下光照强度和太阳高度角对田间作物NDVI测量仪的影响不显著,在其他条件下可靠性下降。在适宜测量条件下,晴天Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪获取的NDVI与ASD FieldSpec 4地物光谱仪获取的NDVI间的RMSE分别为0.074 5～0.104 9和0.026 8～0.054 3,阴天RMSE分别为0.094 2～0.117 9和0.029 9～0.070 3。经室外定标模型校正后,晴天Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪获取的NDVI与ASDField Spec4地物光谱仪获取的NDVI间的RMSE分别降低了37.1%～41.4%和10.7%～31.5%,阴天CropSense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪的RMSE减少33.8%～48.3%和48.7%～62.6%。此研究成果为被动式NDVI测量类传感器的标定及应用提供了科学的参考依据。  相似文献   

无人机影像光谱和纹理融合信息估算马铃薯叶片叶绿素含量   总被引：12，自引：8，他引：4  

陈鹏  冯海宽  李长春  杨贵军  杨钧森  杨文攀  刘帅兵 《农业工程学报》2019,35(11):63-74

利用无人机平台搭载多光谱传感器在农业监测上已经有一些应用,但是利用无人机多光谱影像估算作物叶绿素含量的研究较少,特别是融合无人机多光谱影像光谱信息和纹理信息估算马铃薯叶绿素含量的研究更是罕见。基于此,该文利用2018年北京小汤山基地马铃薯各个典型生育期的无人机多光谱影像及实测的叶绿素含量数据,首先提取多光谱影像植被指数和纹理特征等变量,然后分析其与叶绿素含量相关性,筛选出较优特征变量,并开展基于调整R2和K折交叉验证的全子集分析估算马铃薯叶绿素含量。最后将植被指数与纹理特征通过主成分融合构建一种新的综合指标估算叶绿素含量。研究发现:1)多光谱植被指数和纹理特征估算叶绿素含量模型,K折交叉验证均优于调整R2;2)整个生育期,综合指标模型决定系数比植被指数模型、纹理特征模型均有提升,且标准均方根误差均降低。综合指标估算模型较优,多光谱植被指数模型次之,纹理特征模型较差。该研究可为马铃薯生长营养监测提供一种可行的方法,对马铃薯的栽培种植管理具有指导意义。  相似文献