文献类型： 中文期刊

作者： 白振涛 ¹ ; 董冰雪 ² ; 范军亮 ¹ ; SHAWN Carlisle Kefauver ³ ; JOSÉ Luis Araus ³ ; 张富仓 ¹ ; 尹飞虎 ⁴ ;

作者机构： 1.西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室

2.旱区农业水土工程教育部重点实验室

3.巴塞罗那大学生物学院

4.新疆农垦科学院农田水利与土壤肥料研究所

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.