基于无人机RGB图像植被指数的棉花产量估算研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 白振涛

作者： 白振涛;董冰雪;范军亮;SHAWN Carlisle Kefauver;JOSÉ Luis Araus;张富仓;尹飞虎

作者机构：

关键词： 棉花;产量估计;无人机遥感;RGB图像;植被指数;机器学习

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2025 年 56 卷 008 期

页码： 182-192

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为突破传统遥感技术依赖多光谱/高光谱的局限,探索RGB图像结合颜色空间转换算法的作物产量估算方法.通过无人机平台获取16个水氮处理条件下滴灌棉花6个关键生育期的冠层RGB图像,运用色彩空间转换算法将其转化为HIS、CIELab和CIELuv颜色参数,优选最佳估产窗口期,基于其衍生的RGB植被指数构建3种变量组合下的岭回归、支持向量机和随机森林估产模型.不同生育期的RGB植被指数与产量相关性表明,RGB植被指数与棉花产量在花期、花铃I期、花铃Ⅱ期、铃期和吐絮期均具有较强的相关性,吐絮期植被指数与产量相关性最强,其中吐絮期的估产精度最高(决定系数大于等于0.87,偏差小于10%),为最佳估产窗口期.随机森林模型在各生育期估产中反演精度表现最稳定,采用变量组合3(GA、GGA、CSI、NGRDI、NGRDIveg、TGI、TGIveg、NDLab、NDLuv)构建的随机森林模型反演结果表现最优,测试集决定系数为0.76~0.88,均方根误差为0.69~0.99 t/hm2,平均绝对误差为0.53~0.80 t/hm2,偏差为6.11%~30.65%,为滴灌条件下棉花产量最优反演模型.研究结果可为利用无人机RGB图像进行滴灌棉花估产以及表型监测分析提供理论参考.

分类号： S127%TP79

  • 相关文献

[1]基于RGB图像的设施番茄冠层覆盖度估算方法研究. 邹伟杰,华珊,徐志福,许敏界,李双伟,鲍文娜. 2024

[2]基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测. 孙中宇,荆文龙,乔曦,杨龙. 2019

[3]基于无人机高光谱数据的甘蔗糖分估算模型研究. 陈燕丽,黄璐,杨邵锷,孙明,丁美花,黄立宁,马瑞升,梁驰,杨鑫,陈诚. 2024

[4]基于多光谱技术的甜菜块根糖分增长期施氮决策模型. 王敬云,胡晓航,董心久,马亚怀,李彦丽. 2024

[5]基于无人机影像的井冈蜜柚果树树形信息提取及产量估测. 罗翔,曹晓林,药林桃,吴罗发,曹中盛,舒时富. 2024

[6]基于RGB图像和随机森林算法的棉种识别. 王亚茹,韩迎春,雷亚平,杨北方,熊世武,焦亚辉,马云珍,李亚兵,支晓宇. 2025

[7]基于高光谱植被指数的水稻LAI遥感估算. 张敏,郭涛,刘轲,黄平,喻君,刘仕川,刘泳伶,李源洪. 2022

[8]不同抗感水稻品种对褐飞虱胁迫的高光谱响应特征. 杨奇欣,赖凤香,何佳春,魏琪,王渭霞,万品俊,傅强. 2024

[9]基于无人机多光谱信息与纹理特征融合的小麦叶面积指数估测. 齐浩,孙海芳,吕亮杰,李偲,闵家楠,侯亮. 2025

[10]基于多时相GF-1影像和机器学习的冬小麦估产研究. 卢必慧,李卫国,田苗,王晶,毛星. 2025

[11]基于遥感数据的作物涝灾识别技术研究. 谢恩泽,罗玉柱,周悦,彭秀媛. 2024

[12]基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究. 赵鑫,李朝阳,王洪博,刘江凡,江文格,赵泽艺,王兴鹏,高阳. 2024

[13]融合无人机光谱信息与纹理特征的棉花叶面积指数估测. 邵亚杰,汤秋香,崔建平,李晓娟,王亮,林涛. 2023

[14]基于高光谱特征参数的棉花长势参数监测. 金秀良,李少昆,王克如,肖春华,王方永,陈兵,陈江鲁,吕银亮,刁万英,王琼,王楷. 2011

[15]基于ETM植被指数和冠层温度差异遥感监测棉花冷害. 林海荣,李章成,周清波,吕新. 2009

[16]基于不同植被指数的棉花光合有效辐射吸收分量估算研究. 金秀良,李少昆,王克如,肖春华,王方永,陈兵,陈江鲁,吕银亮,刁万英. 2011

[17]基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究. 黄春燕,王登伟,陈冠文,袁杰,祁亚琴,陈燕,程诚. 2006

[18]棉花苗期冻害高光谱特征研究. 李章成,周清波,江道辉,吕新,林海荣,李茂松. 2008

[19]不同施氮水平下棉花叶片最大羧化速率的高光谱估测. 张鑫磊,刘连涛,孙红春,张科,白志英,董合忠,李存东,张永江. 2020

[20]基于低空无人机遥感的水稻产量估测方法研究进展. 冯向前,王爱冬,洪卫源,李子秋,覃金华,詹丽钏,陈里鹏,张运波,王丹英,陈松. 2024

作者其他论文 更多>>

微信小程序