基于CASI高光谱数据的作物叶面积指数估算

叶面积指数(LAI)的快速估算对于及时了解作物长势、病虫害监测以及产量评估具有重要意义。利用2012年7月7日在黑河流域张掖市获取的CASI高光谱数据,精确提取出了不同作物的光谱反射率,同时结合地面实测数据,对比分析了宽波段和“红边”植被指数在估算作物LAI方面的潜力,在此基础上,基于波段组合算法,筛选出作物LAI估算的敏感波段,并构建了两个新型光谱指数NDSI和RSI,最后对研究区域作物LAI的空间分布进行了分析。结果表明,在植被覆盖度较低的情况下,宽波段植被指数NDVI对LAI具有较好的估算效果,模型的精度R2与RMSE分别为0.52,0.45(p<0.01);对于“红边”植被指数,由于CI_{red edge}充分考虑了不同的作物类型,其对LAI的估算精度与NDVI一致;利用波段组合算法构建的光谱指数NDSI_{(569.00, 654.80)}和RSI_{(597.6, 654.80)}对LAI估算的效果要优于NDVI与CI_{red edge},其中,NDSI_{(569.00, 654.80)}主要利用了植被光谱“绿峰”和“红谷”附近的波段,模型估算的精度R2可达0.77(p<0.000 1);根据LAI与NDSI_{(569.00, 654.80)}之间的函数关系,绘制作物LAI的空间分布图,经分析,研究区域的西北部LAI值偏低,需增施肥料。研究结果,可为农业管理部门及时掌握作物长势信息、制定施肥策略提供技术支持。     

最小二乘支持向量机方法对冬小麦叶面积指数反演的普适性研究

冬小麦叶面积指数(leaf area index, LAI)是进行作物长势判断和产量估测的重要农学指标之一,高光谱遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。在探讨利用最小二乘支持向量机(least squares support vector machines, LS-SVM)方法和高光谱数据对不同条件下冬小麦LAI的估算能力。在用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对PHI航空数据降维的基础上,利用实测LAI数据和高光谱反射率数据,构建LS-SVM模型,采用独立变量法,分别估算不同株型品种、不同生育时期、不同氮素和水分处理条件下的冬小麦LAI,并与传统NDVI模型反演结果对比。结果显示,每种条件下的LS-SVM 模型都具有比NDVI模型更高的决定系数和更低的均方根误差值, 即反演精度高于相应的NDVI模型。NDVI模型对不同株型品种、不同氮素和水分条件下冬小麦LAI估算精度不稳定,LS-SVM则表现出较好的稳定性。表明LS-SVM 方法利用高光谱反射率数据对于不同条件下的冬小麦LAI反演具有良好的学习能力和普适性。     

新植被水分指数的冬小麦冠层水分遥感估算

水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标,及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分盈亏平衡,指导农业生产灌溉具有重要意义。针对不同形式的归一化差值水分指数(NDWI)存在的饱和性问题,拟引入增强型植被指数EVI对其加以适当改进,通过构建新的植被水分指数NDWI#(即NDWI*EVI)来估算作物水分含量。首先,利用PROSAIL辐射传输模型分析了由不同水分敏感波段(1 240,1 450,1 950和2 500 nm)构建的各种典型NDWIs与相应新植被水分指数NDWI#对植被冠层水分及LAI的饱和响应特征;然后,利用田间实验光谱和水分数据,开展作物水分含量的建模和验证分析。结果表明：将EVI引入后,形成的新水分指数NDWI#能够有效提高冬小麦水分含量估算精度,特别是针对NDWI₁₄₅₀,NDWI₁₉₄₀,NDWI₂₅₀₀这三个指数,改进后的新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,冬小麦作物水分估算精度也得到较为的明显改善。研究表明,将含有可见光波段信息的EVI引入到NDWI中,构建的新指数NDWI#因融合可见光、近红外和短波红外更多波段的光谱信息,对估算冬小麦冠层含水量可能具有更好的优势。     

基于长短期记忆网络的冬小麦连续时序叶面积指数预测

连续时序的叶面积指数(LAI)可反映冬小麦长势的变化情况,预测冬小麦未来时段的LAI对指导田间管理决策具有重要作用。以WOFOST(World Food Studies)为代表的作物生长模型可通过模拟冬小麦的生长发育过程对未来LAI曲线进行预测,但其预测过程依赖于未来的气象数据等难以获取的输入参数。由于冬小麦的LAI时序变化具有连续性和规律性的特点,可通过深度学习方法仅以历史LAI为输入参数对未来LAI进行预测,但深度学习方法需要大量样本参与训练,训练样本的稀缺性限制了其在LAI预测方面的实际应用。针对上述问题,通过数据同化方法将遥感数据与WOFOST模型相结合,采用SCE(Shuffled Complex Evolution)算法最小化校正后的MODIS LAI产品与模型模拟LAI之间差值来优化作物模型初始参数,从而构建出京津冀地区15年的逐日冬小麦LAI数据集。在该数据集基础上,利用长短期记忆网络(LSTM)分别建立了不同输入历史LAI天数的多个冬小麦预测模型,探究了不同预测模型表达冬小麦生育期中LAI变化规律的能力。结果表明:基于LSTM网络的预测模型都能较好进行冬小麦LAI未来曲线变化的预测,其中当模型输入LAI长度为20时,预测冬小麦从返青到成熟阶段的LAI精度最高,其决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)值分别为0.986 5和0.183 6。对于冬小麦生长各个阶段,预测模型对于返青至开花期的预测精度高,开花至成熟期的预测精度稍有降低。总体而言,构建训练数据集的方法对于深度学习方法在相似问题中的应用具有借鉴意义,建立的预测模型验证了LSTM网络对于冬小麦时序LAI曲线具有较好的预测能力,为预测作物未来时序LAI提供了一种有效的方法。     

基于CHRIS数据的新型植被指数的LAI估算研究

叶面积指数(LAI)作为重要的植被冠层结构参数,对其进行正确估算一直是遥感应用研究的重点。CHRIS/PROBA是目前具有较高分辨率(17 m)的高光谱多角度数据,该数据在反演LAI方面有着重要的应用价值。本次研究应用辐射传输ACRM模型来模拟一系列LAI在不同观测天顶角(-80°～+80°)情况下的植被光谱数据,在此基础上利用红波段和近红外波段构建了一个新型高光谱多角度植被指数HDVI,并成功地应用于CHRIS/PROBA数据对LAI的估算。结果表明：(1)相比光谱指数NDVI和多角度指数HDS,新指数能更好地利用光谱和多角度双重信息,与研究区LAI有着更好的相关性,决定系数R2高达0.734 7。(2)利用LAI-HDVI最优拟合方程关系来估测LAI值,得到了研究区的LAI分布图,LAI估算精度均方根误差RMSE为0.619 8。     

冬小麦叶面积指数遥感反演方法比较研究

叶面积指数(leaf area index, LAI)是反映作物生长状况和进行产量预测预报的主要指标之一,对诊断作物生长状况具有重要意义。遥感技术为大面积、快速监测植被LAI提供了有效途径。利用高光谱遥感影像,结合田间同步实验数据,探讨不同方法对冬小麦叶面积指数遥感反演的能力。介绍了支持向量机、离散小波变换、连续小波变换和主成分分析四种LAI反演方法。分别利用上述四种方法构建冬小麦LAI反演模型,并对不同算法反演的LAI模型进行了真实性检验。结果显示,支持向量机非线性回归模型精度最高,对冬小麦LAI估算能力最强,反演值与实测值拟合的决定系数为0.823 4、均方根误差为0.419 5。离散小波变换法和主成分分析法都是基于特征提取和数据降维,其多元变量回归分析对LAI估算能力相近,决定系数分别为0.697 1和0.692 4,均方根误差分别为0.605 8和0.554 1。连续小波变换法回归模型精度最低,不适宜直接用其小波系数来反演LAI。结果表明,非线性支持向量机模型最适宜用于研究区域的冬小麦LAI反演。     

冬小麦不同生育时期叶面积指数反演方法

针对当前作物叶面积指数遥感反演过程中,在不同生育时期采用相同的植被指数进行反演存在叶面积指数反演精度较低的问题。以冬小麦为研究对象,选取了对冬小麦覆盖度响应程度不同的六种宽带和四种窄带共10种植被指数,分析比较了在冬小麦整个生育期选用当前广泛使用的归一化植被指数(NDVI)反演冬小麦的LAI和在冬小麦不同生长阶段选用不同的植被指数反演冬小麦LAI的结果差异。在冬小麦整个生育期内使用NDVI反演小麦LAI得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.558 5,RMSE=0.320 9。改进的比值植被指数(mSR)适合于反演冬小麦生长前期(拔节期之前)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的相关系数r=0.728 7,均方根误差RMSE=0.297 1;比值植被指数(SR)适于反演冬小麦生长中期(拔节到抽穗前),得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.654 6,RMSE=0.306 1;NDVI适于反演冬小麦生长后期(抽穗到成熟期)的LAI,得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.679 4,均方根误差RMSE=0.316 4。 研究表明：在冬小麦的不同生育时期,根据地表作物覆盖度的变化和反射率的变化,选择不同的植被指数建立冬小麦LAI的反演模型获得的反演精度均高于在冬小麦整个生育期使用NDVI获得的反演结果。说明在冬小麦的不同生育时期选择不同的植被指数构建LAI的分段反演模型可以改善冬小麦LAI的反演精度。     

融合可见光-近红外与短波红外特征的新型植被指数估算冬小麦LAI

考虑到短波红外特征与叶面积指数(LAI)有很好的关联,将短波红外特征的典型水分指数与基于可见光-近红外特征的植被指数相融合,尝试构建新的植被指数估算作物LAI。通过PROSAIL辐射传输模型分析新植被指数对LAI饱和响应的特征;利用2009年和2008年北京地区冬小麦实测光谱数据进行LAI估算建模与验证。结果表明：所选择的10个典型可见光-近红外植被指数分别与5个水分植被指数相结合构建的新指数,都能够有效提高与LAI的相关性,特别是在融合了含有短波红外特征的sLAIDI*指数后,新指数显著提高了对LAI响应的饱和点,而对植被水分变化不敏感,LAI估算精度得到改善。研究表明：将短波红外特征引入到可见光-近红外植被指数中,构建的新植被指数对冬小麦LAI估算具有明显的优势。     

基于热点效应的不同株型小麦LAI反演

针对小麦株型对LAI反演精度的制约,利用地面实测的多角度数据,提出采用热点指数反演高精度的不同株型小麦LAI。通过分析京411紧凑型和中优9507披散型两种株型小麦在红光(670 nm)和近红外波段(800和860 nm)的二向反射光谱特征,借鉴热暗点指数HDS和归一化热暗点信息指数NDHD,构建了改进的归一化热暗点指数MNDHD和热暗点比值指数HDRI两个新热点指数。将HDS,NDHD,MNDHD和HDRI与NDVI,SR和EVI相乘得到的热点组合指数用于不同株型小麦LAI的反演。分析得出对紧凑型小麦京411,由860 nm近红外波段的NDVI与MNDHD和HDRI的组合指数反演的LAI精度分别为0.943 1和0.909 2;对披散型小麦中优9507,由800 nm近红外波段的SR与HDRI和MNDHD的组合指数获得的LAI反演精度分别为0.964 8和0.895 6。表明基于冠层的热点效应反演不同株型小麦LAI的方法可行,多角度遥感数据在作物结构参数提取方面比常规观测数据更具优势。     

PROSAIL冠层光谱模型遥感反演区域叶面积指数

大面积区域作物叶面积指数遥感反演,对指导作物管理具有非常重要的意义,验证和发展基于物理叶面积指数遥感反演可避免基于经验模型的缺点。以北京地区青云店、魏善庄和高丽营为研究区,采用MODIS和ASTER两类不同空间分辨率遥感数据,探讨PROSAIL物理模型反演冬小麦叶面积指数的可行性,尤其在不同空间分辨率遥感数据上的稳定性,并与经验模型进行了对比分析。 与经验模型相比,物理模型模拟LAI值更具真实性;用线性组分加权的方法,对小尺度物理模型反演LAI进行尺度扩展并与基于大尺度遥感数据的LAI物理反演结果相对比,相差不大,说明LAI物理反演方法在空间尺度上的稳定性。     

利用无人机高光谱估算冬小麦叶绿素含量

叶绿素含量（SPAD）是作物长势评价的重要指标,可以监测农作物的生长状况,对农业管理至关重要,因此快速、准确地估算SPAD具有重要意义。以冬小麦为研究对象,利用无人机高光谱获取了拔节期、挑旗期和开花期的影像数据,获取植被指数和红边参数,研究植被指数与红边参数估算SPAD的能力。先将植被指数与红边参数分别与不同生育期的SPAD进行相关性分析,再基于植被指数、植被指数结合红边参数,通过偏最小二乘回归（PLSR）方法估算SPAD,最后制作SPAD分布图验证模型的有效性。结果表明,（1）大部分植被指数与红边参数在3个主要生育期与SPAD相关性均达到极显著水平（0.01显著）;（2）单个植被指数构建的SPAD估算模型中,LCI表现最好（R2=0.56,RMSE=2.96,NRMSE=8.14%）,红边参数中Dr/Dr_min表现最好（R2=0.49,RMSE=3.18,NRMSE=8.76%）;（3）基于植被指数结合红边参数构建的SPAD估算模型效果最佳,优于仅基于植被指数构建的SPAD估算模型,同时,随着生育期推移,两种模型均在开花期达到最高精度,R2分别为0.73和0.78,RMSE分别为2.49和2.22,NRMSE分别为5.57%和4.95%。因此,基于植被指数结合红边参数,并使用PLSR方法可以更好地估算SPAD,可以为基于无人机遥感的SPAD监测提供一种新的方法,也可为农业管理提供参考。     

基于小波分析的马铃薯地上生物量估算

地上生物量（AGB）是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数（VIs）估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换（DWT）的影像小波分解（IWD）技术提取的高频信息和连续小波转换（CWT）技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归（PLSR）方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明: （1）每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。（2）对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。（3）每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度（VIs：建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD：建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT：建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27%）。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。     

基于无人机多光谱影像的冬小麦返青期变量施氮决策模型研究

氮素是影响冬小麦生长的重要元素,如何根据冬小麦需求适时变量施用氮肥是现代农业精准施肥研究需要解决的关键问题之一。无人机遥感技术在冬小麦生长情况监测中具有高分辨率、高时效性、低成本等优势,为解决施肥需求监测问题提供了重要数据源。因此研究无人机多光谱影像数据,构建其与冬小麦产量与施肥量之间的关系模型对于精准施肥研究十分重要。选择冬小麦典型生产区山东省桓台县为实验区,布置4种不同施氮水平的田间实验。利用无人机搭载Sequoia多光谱传感器,采集实验区不同氮素施肥水平的冬小麦返青初期多光谱影像,同时测得冬小麦冠层叶绿素含量（soil and plant analyzer development,SPAD）数据及产量数据。通过多光谱影像数据计算获得归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、叶绿素吸收指数（modified chlorophyll absorption ratio index,MCARI2）等6种形式植被指数,建立无人机多光谱影像植被指数与小麦冠层SPAD值的线性、二阶多项式、对数、指数和幂函数模型,优选地面氮素状况最优植被指数模型,反演冬小麦不同施氮水平的状况,进而根据不同施氮水平与敏感植被指数和冬小麦产量的关系,构建了基于植被指数指标的氮肥变量施肥模型,并将模型应用于同时期小麦多光谱影像。结果如下：（1）地面实测的SPAD值能较好的反映冬小麦施氮水平及生长状况。无人机多光谱数据分区统计结果表明不同施氮水平冬小麦冠层反射率有较大差异性。（2）结构性植被指数与SPAD拟合效果优于其他类型指数。MCARI2的二阶多项式模型精度最优（R2=0.790,RMSE=0.22）,其能较好的移除冬小麦返青初期土壤背景等因素的影响,为氮肥敏感植被指数。（3）基于产量-施氮量模型和产量-敏感植被指数模型,构建敏感植被指数的氮肥变量施肥模型为N_r=10 707.63×MCARI22-5 992.36×MCARI2+715.27。通过模型应用生成了实验区冬小麦氮肥变量施肥图,与实际情况具有较高一致性。该研究提出了利用无人机多光谱数据进行冬小麦施氮决策的模型及方法,为冬小麦精准施肥的进一步研究提供了依据。     

Monitoring canopy nitrogen status in winter wheat of growth anaphase with hyperspectral remote sensing

Biomass, leaf area index (LAI) and nitrogen status are important parameters for indicating crop growth potential and photosynthetic productivity in wheat. Nondestructive, quick assessment of leaf dry weight, LAI and nitrogen content is necessary for nitrogen nutrition diagnosis and cultural regulation in wheat production. In order to establish the monitoring model of nitrogen richness in winter wheat of growth anaphase, studying the relationship between the nitrogen richness (NR) containing nitrogen density, LAI and leaf dry weight and the difference of hyperspectral reflectance rates (deltaR), we conducted a comparable experiment with five winter wheat varieties under nitrogen application level of 0, 100, 200 and 400 kg x N x ha(-1). The results indicated the NRs of the different varieties of winter wheat leaves increased with increasing growth stage while in the different nitrogen levels it was sequenced as: NO>N3>N1>N2. Twelve vegetation indices were compared with corresponding NR. The NR had significantly negative correlation to TCARI and VD672 in those vegetation indices, and their correlations (r) arrived at 0.870 and 0.855, respectively. The coefficients of determination (R2) of two models were 0.757 and 0.731 by erecting model with the two indexes and NR Root mean square error (RMSE), relative error (RE) and determination coefficient between measured and estimated NR were employed to test the model reliability and predicting accuracy. Accuracy rates of the models based on TCARI and VD672 achieved 84.56% and 80.13%. The overall results suggested that leaf nitrogen status of growth anaphase in winter wheat has stable relationships with some vegetation indexes, especially index of TCARI and VD672.     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦全氮含量反演

氮素是作物生长发育必需的营养元素之一,作物的全氮含量是表征其氮素状况的主要指标。田块尺度的冬小麦全氮含量空间分布监测可以辅助其精准定量追肥,减少环境污染。无人机高光谱遥感具有分辨率高、时效性高、成本低等优势,可为作物长势信息反演提供重要数据源。XGBoost（extreme gradient boosting）作为一种新兴集成学习算法,运行效率高,泛化能力强,可以有效的应用于构建冬小麦全氮含量遥感反演模型,预测田块尺度冬小麦全氮含量空间分布。以农业部蒙城砂姜黑土生态环境站内拔节期冬小麦为研究对象,开展以下工作: （1）以低空无人机搭载高光谱成像仪获取冬小麦拔节期冠层成像光谱影像,结合地面采样数据,获取126个样点全氮含量数据;（2）分析拔节期冬小麦冠层光谱特征,并根据Person相关系数分析176个波段的光谱反射率与全氮含量之间的相关性;（3）构建基于XGBoost算法的不同土壤肥力条件下拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱反演模型。结果表明: （1）176个波段（400~1 000 nm）的光谱反射率与冬小麦全氮含量之间具有较强的相关性,除了735.5 nm外其他波段光谱反射率与全氮含量之间的相关系数均大于0.5;（2）基于XGBoost算法构建的拔节期冬小麦全氮含量无人机高光谱遥感反演模型具有较高的反演精度（R2=0.76,RMSE=2.68）;（3）基于XGBoost算法的冬小麦全氮含量反演模型可以获取不同土壤肥力条件下田块尺度的全氮含量空间分布图,总体上呈现较为显著的空间差异。该研究可为冬小麦精准定量追肥提供一定的科学依据,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

基于多变量统计分析的冬小麦长势高光谱估算研究

利用高光谱分析技术实现冬小麦长势的准确、无损监测具有重要的实践意义。基于连续两年的氮素运筹试验,通过获取叶面积指数(LAI)、地上干生物量(AGDB)、地上鲜生物量(AGFB)、植株含水量(PWC)、叶绿素密度(CH.D)和氮素积累量(ANC)六个冬小麦长势指标及冬小麦冠层高光谱,引入主成分分析法(PCA)构建可表征冬小麦长势的综合长势指标(CGI),并结合偏最小二乘回归法(PLSR)构建CGI的高光谱估测模型。结果表明,除植株含水量外,其他长势指标与所构建的CGI都达到极显著水平,表明利用CGI可以表征各长势指标信息。对比CGI和其他各长势指标的PLSR模型表现可知,CGI光谱监测模型表现最优(R2=0.802,RMSE=1.268,RPD=2.015),也具有较高的预测精度和稳健度(R2=0.672,RMSE=1.732,RPD=1.489)。表明基于PCA方法所构建的CGI可以表征冬小麦长势,利用PLSR方法可以实现对冬小麦长势的准确监测,且监测效果要优于单一的冬小麦长势指标。     

滞尘影响下的茶树叶片水分高光谱估算

减少叶面滞尘对茶树叶片水分有效光谱信息提取的干扰,有利于建立更加稳健的茶树叶片水分高光谱估算模型。以“舒茶早”为研究对象,通过田间随机采集鲜叶样品,测定叶片原始光谱反射率、含水量以及滞尘率。比较分析滞尘对茶树叶片原始光谱的影响,分别基于归一化计算与比值计算方法构建新波段植被指数,并利用相关系数法筛选叶片水分含量相关性最高的新波段植被指数,结合相对变率分析获取滞尘对叶片水分估算影响不敏感的待选指数。通过分析不同滞尘条件下新建植被指数和已有水分指数与滞尘的响应关系,筛选出滞尘影响下茶树叶片水分估算的最优植被指数,最终构建茶树叶片水分估算的高精度模型。结果表明：（1）位于711~1 378 nm波段范围的叶片光谱反射率受滞尘影响呈现显著降低的趋势,随着滞尘率增大光谱反射率减小,且无尘叶片反射率与有尘状态反射率具有明显聚类现象,相同状态下的不同叶片反射率差异性极显著。（2）新波段植被指数、已有水分指数与茶树叶片含水量之间的相关性以及基于该指数构建的茶树叶片水分估算模型的精度,在滞尘影响下均呈现明显的下降趋势。（3）在滞尘混合状态下,以1 298和1 325 nm为中心波段的新建比值植被指数对滞尘敏感性最低,且与叶片含水量相关性高,为最优植被指数,其建立的茶树叶片水分高光谱估算模型具有较高的预测精度（y=0.245x-0.241,R2=0.854,RMSE=0.001）,并且实测值与预测值具有较好的一致性。因此,该研究可为茶树的水分精细化管理提供依据,并可为基于高光谱信息构建复杂环境条件下的水分估算高精度模型提供新思路。     

利用无人机多源传感器估算马铃薯植株氮含量

快速准确地获取作物的植株氮含量(PNC)信息,是农业精细化管理的关键和数字农业发展的研究热点。近年来,随着无人机和传感器技术的发展,利用多种传感器信息监测作物理化参数逐渐引起国内外学者的关注。以马铃薯为研究对象,首先,基于无人机获取了马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱影像和数码影像,同时采集各生育期的地面数码影像,并实测了株高(H)、PNC和11个地面控制点(GCPs)的三维空间坐标。其次,利用无人机数码影像结合GCPs生成试验区域的数字表面模型(DSM),分别从无人机数码影像和DSM中提取马铃薯的地面覆盖度(VC_uav)和株高(H_dsm),并利用地面数码影像计算的覆盖度(VC)和实测H验证提取的VC_uav和H_dsm的精度。然后,根据高光谱反射率数据计算绿边参数(GEPs),构造GEPs×H_dsm×VC_uav,GEPs/(1+VC_uav),(GEPs+VC_uav)×H_dsm和GEPs/(1+H_dsm) 4种融合特征参数(FFPs),对高光谱影像信息和数码影像信息进行融合。最后,将各生育期提取的GEPs和构造的FFPs分别与PNC作相关性分析,筛选最优绿边参数（OGEP）和最优融合特征参数(OFFP)构建5个生育期的PNC线性估算模型,并根据相关性较高的GEPs和FFPs利用偏最小二乘(PLSR)和人工神经网络(ANN) 2种回归方法构建PNC的多参数估算模型,结果表明：(1)基于无人机数码影像提取的H_dsm和VC_uav具有较高的精度,可以代替实测H和VC估算作物理化参数。(2)与GEPs相比,前4个生育期,构造的大部分FFPs与PNC的相关性更高,能更好地反映马铃薯的氮营养状况。(3)马铃薯5个生育期,OFFP估算PNC的效果优于OGEP。(4)与单参数模型相比,基于GEPs和FFPs利用PLSR和ANN 2种方法构建的模型精度和稳定性均明显提高,其中,以FFPs为模型因子利用ANN方法构建的模型效果最好。该研究表明融合高光谱绿边参数和高清数码相机传感器提取的株高和覆盖度信息能显著提升PNC的估算精度,可为马铃薯氮营养状况的动态无损监测和多源传感器信息的应用提供参考。