文献类型：期刊文章

作　　者：刘杨[1,2,3,4] 冯海宽[1,3,4] 孙乾[1,3,4] 杨福芹[5] 杨贵军[1,3,4]

LIU Yang;FENG Hai-kuan;SUN Qian;YANG Fu-qin;YANG Gui-jun(Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing in Agriculture,Ministry of Agriculture,Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China;College of Surveying Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao 266590,China;National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,Beijing 100097,China;Beijing Engineering Research Center for Agriculture Internet of Things,Beijing 100097,China;College of Civil Engineering,Henan University of Engineering,Zhengzhou 451191,China)

机构地区：[1]农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京农业信息技术研究中心,北京100097 [2]山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590 [3]国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097 [4]北京市农业物联网工程技术研究中心,北京100097 [5]河南工程学院土木工程学院,河南郑州451191

出　　处：《光谱学与光谱分析》

基　　金：国家自然科学基金项目(41601346)资助。

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：5

起止页码：1470-1476

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：地上生物量(AGB)是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50 m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建A GB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子(VIF)进行主成分分析(PCA)降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归(MLR)构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现:(1)获得的影像分辨率在0.43~2.05 cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平(p<0.01),随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。(2)同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。(3)随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。

关 键 词：马铃薯 地上生物量 影像分辨率 光谱信息 纹理特征

分 类 号：S25]