文献类型： 中文期刊

作者： 刘杨 ¹ ; 冯海宽 ¹ ; 黄珏 ² ; 孙乾 ¹ ; 杨福芹 ³ ; 杨贵军 ¹ ;

作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

2.山东科技大学测绘科学与工程学院

3.河南工程学院土木工程学院

关键词： 马铃薯;株高;地上生物量;无人机;高光谱指数

期刊名称： 农业机械学报

ISSN：

年卷期： 2021 年 002 期

页码： 188-198

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,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、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量（AGB）和地面控制点（GCP）的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型（DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高H_dsm;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归（Exponential regression,ER）构建单变量模型;最后,采用多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial least square regression,PLSR）和随机森林（Random forest,RF） 3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明:将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R²为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、H_dsm、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高（R²=0.45）;在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入H_dsm的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和H_dsm为变量的AGB模型（R²为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63）效果优于PLSR（R²为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60）和RF（R²为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53）模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入H_dsm的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。