文献类型： 中文期刊

作者： 甘平 ¹ ; 董燕生 ² ; 孙林 ² ; 杨贵军 ² ; 李振海 ² ; 杨凡 ² ; 王立志 ² ; 王建雯 ³ ;

作者机构： 1.山东科技大学测绘科学与工程学院;国家农业信息化工程技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京市农业物联网工程技术研究中心

2.;山东科技大学测绘科学与工程学院;国家农业信息化工程技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京市农业物联网工程技术研究中心

3.;山东科技大学测绘科学与工程学院;国家农业信息化工程技术研究中心;农业部农业信息技术重点实验室;北京市农业物联网工程技术研究中心;

关键词： 玉米;涝灾;灾情评估;无人机载Li DAR;冠层高度

期刊名称： 中国农业科学

ISSN： 0578-1752

年卷期： 2017 年 15 期

页码： 2983-2992

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】基于无人机平台的遥感技术是目前研究的热点,也是推动现代化农业快速发展的主要力量之一。笔者欲通过分析涝灾研究区激光雷达点云数据反演的玉米冠层高度,快速准确实现玉米涝灾受灾范围监测和灾情评估,为防灾减灾、高产稳产、农业保险理赔等提供依据。拓展无人机载LiDAR数据在农业领域的应用价值,为农业等相关部门快速有效掌握农情信息提供保障。【方法】2016年7月19—20日,以因大暴雨导致涝灾的北京市昌平区一块玉米大田作为研究区,基于无人机平台获取研究区激光雷达数据。通过冠层高度模型(canopy height model,CHM)反演出玉米冠层高度,采用正态统计理论的双阈值划分策略确定阈值,构建基于玉米冠层高度差异的涝灾灾情遥感监测模型,评价玉米涝灾灾情严重程度,并基于地面实测数据进行精度评价。【结果】涝灾发生后,玉米长势存在一定差异,最明显的差异体现在玉米植株高度。基于正态统计理论和野外测量,最终确定严重涝灾玉米冠层高度为0.30—0.84 m,中度涝灾玉米冠层高度为0.84—1.70 m,冠层高度1.70 m以上为轻度受灾区域。通过野外实测样本对无人机载LiDAR数据估算结果进行混淆矩阵分析,总体分类精度达到72.15%,Kappa系数为0.44。结合数码影像做进一步验证,结果表明研究区玉米涝灾遥感空间制图结果与数码影像结果基本一致。【结论】通过无人机载LiDAR数据能实现玉米冠层高度反演,结合涝灾后玉米植株高度差异特征能有效反映不同涝灾程度,实现区域尺度下玉米涝灾受灾范围监测和灾情等级评估,有利于便捷高效获取灾情灾害信息。