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 ;

作者机构： 1.农业农村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.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： 模型;无人机;生物量;马铃薯;株高;植被覆盖度;植被指数

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2020 年 023 期

页码： 181-192

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 株高和植被覆盖度（Vegetation Coverage, VC）是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量和地面控制点（Ground Control Point, GCP）的三维空间坐标。首先基于数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）提取马铃薯株高,其次利用地面和无人机数码影像提取马铃薯VC实测值和估测值,然后将提取的株高、VC和二者乘积与选取的11种植被指数和生物量作相关性分析,挑选出相关性较好的前6种植被指数和3种农学参数,最后通过线性回归（Linear Regression,LR）、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）、随机森林（Random Forest,RF）算法和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）估算生物量。结果表明,提取株高和实测株高拟合的决定系数为0.86,标准均方根误差为13.42%;提取VC值和实测VC值拟合的决定系数为0.84,标准均方根误差为15.76%;利用LR建模和验证精度由低到高依次为提取的株高、VC和二者乘积,每种变量的估算效果均从现蕾期到块茎增长期逐渐变好,从淀粉积累期到成熟期逐渐变差;每个生育期利用3种方法以不同变量估算生物量效果依次由低到高为植被指数、植被指数结合提取株高、植被指数结合提取VC、植被指数结合提取的株高和VC,其中PLSR模型效果优于RF和SVM模型。该研究为马铃薯长势快速监测提供参考。