文献类型： 中文期刊

作者： 刘杨 ¹ ; 孙乾 ¹ ; 冯海宽 ¹ ; 杨福芹 ² ;

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;植被指数;高频信息;小波系数;偏最小二乘回归

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2021 年 004 期

页码： 1205-1212

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 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=98.88kg·hm^-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD:建模R²=0.78,RMSE=86.45kg·hm^-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT:建模R²=0.85,RMSE=74.25kg·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。