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不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究

文献类型: 中文期刊

作者: 刘杨 1 ; 冯海宽 1 ; 孙乾 1 ; 杨福芹 2 ; 杨贵军 1 ;

作者机构: 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

2.河南工程学院土木工程学院

关键词: 马铃薯;地上生物量;影像分辨率;光谱信息;纹理特征

期刊名称: 光谱学与光谱分析

ISSN:

年卷期: 2021 年 005 期

页码: 1470-1476

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

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50m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AGB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0.43~2.05cm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。

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