文献类型： 中文期刊

作者： 班松涛 ¹ ; 田明璐 ² ; 常庆瑞 ¹ ; 王琦 ¹ ; 李粉玲 ¹ ;

作者机构： 1.西北农林科技大学资源环境学院

2.上海市农业科学院农业科技信息研究所

关键词： 无人机;高光谱影像;水稻;叶片磷素含量

期刊名称： 农业机械学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 008 期

页码： 163-171

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content,LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462～718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902; LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R²达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R₄₉₈,R₆₀₆)、RSI(R₄₉₈,R₆₀₆)和DSI(R₄₉₈,R₅₈₆)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证^R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。