文献类型： 中文期刊

作者： 唐中杰 ¹ ; 王来刚 ² ; 郭燕 ² ; 张彦 ² ; 张红利 ² ; 杨秀忠 ² ; 贺佳 ² ;

作者机构： 1.河南省农业科学院经济作物科学研究所

2.河南省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 无人机;多光谱;农作物;棉花;育种材料;光合有效辐射吸收比率

期刊名称： 河南农业科学

ISSN： 1004-3268

年卷期： 2021 年 011 期

页码： 162-171

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 快速、无损、高通量地获取棉花育种材料的光合有效辐射信息,对棉花高光效品种选育及栽培管理具有重要意义。于2020年8—9月在河南现代农业研究开发基地,采用大疆Matrice 600 Pro无人机搭载Micasense RedEdge-M多光谱成像仪获取棉花育种材料的多光谱影像,提取光合有效辐射吸收比率（Fraction of photosynthetically active radiation,FPAR）测量点蓝、绿、红、红边、近红外等5个通道反射率值构建多光谱变量;然后分析多光谱变量与FPAR的定量关系,建立FPAR的一元与多元回归模型;最后,基于实测FPAR对估测模型进行精度验证。结果表明:棉花育种材料的多光谱遥感影像可以快速、直观表征植株冠层叶片颜色、长势等表型性状信息;基于多光谱影像构建的变换土壤调节植被指数（Transformed soil adjusted vegetation index,TSAVI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index,SAVI）、垂直植被指数（Perpendicular vegetation index,PVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）、差值植被指数（Difference vegetation index,DVI）、增强型的植被指数（Enhanced vegetation index,EVI）、归一化差值植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、大气阻抗植被指数（Atmospherically resistant vegetation index,ARVI）等8种多光谱变量均与棉花FPAR具有较好的相关性,|r|为0.542～0.932;基于TSAVI构建的FPAR一元线性回归模型,对棉花FPAR具有较好的估测效果,估测模型的R2为0.867,SE为0.115,验证模型的R2为0.932,RPD为2.468,RMSE为0.119。