利用无人机影像构建作物表面模型估测甘蔗LAI

为探讨从作物表面模型(crop surface models,CSMs)中提取株高来估算糖料蔗叶面积指数(leaf area index,LAI)的可行性,该文采用无人机-RGB高清数码相机构成的低空遥感平台,以广西糖料蔗为研究对象,采集了糖料蔗全生育期的高清数码影像,分别在有无地面控制点条件下建立各生育期CSMs并提取株高。此外,该文利用高清数码影像计算了6种可见光植被指数并建立LAI估算模型,用以对比从CSMs提取的株高对LAI的估算效果。结果表明:全生育期CSMs提取的株高与实测株高显著相关(P0.01),株高预测值与实测值高度拟合(R2=0.961 2,RMSE=0.215 2)。选取的6种可见光植被指数中,绿红植被指数对糖料蔗伸长末期以前的LAI的估测效果最好(R2=0.779 0,RMSE=0.556 1,MRE=0.168 0)。相同条件下,株高对LAI有更高的估测精度,其中CSMs提取的株高估测效果优于地面实测株高,预测模型R2=0.904 4,RMSE=0.366 2,MRE=0.124 3。研究表明,使用无人机拍摄RGB影像来提取株高并运用于糖料蔗重要生育期LAI的估算是可行的,CSMs提取的株高拥有较高的精度。该研究可为大区域进行精准快速的农情监测提供参考。     

基于无人机多光谱影像的夏玉米叶片氮含量遥感估测

利用无人机平台搭载多光谱相机组成的遥感监测系统在农业上已取得了一些成果,但利用无人机多光谱影像开展作物氮素估测研究少有尝试。基于此,该文利用国家精准农业基地2017年夏玉米3个关键生育期无人机多光谱影像和田间实测叶片氮含量数据,开展夏玉米叶片氮素含量的无人机遥感估测研究。对该研究选用的15个光谱变量,通过相关性分析解析光谱变量与LNC的相关关系,筛选出对玉米叶片氮素含量敏感的光谱变量;应用后向逐步回归方法分析不同变量指数下估测精度变化,最终确定不同生育期夏玉米LNC估测的光谱变量,实现对夏玉米叶片氮含量的较高精度监测。研究发现:1)在3个生育时期,GRE和GNDVI与LNC都有很强的相关性,表明绿波段可以很好地进行夏玉米生物理化参数的反演;2)在喇叭口期和灌浆期,OSAVI、SAVI与LNC具有高度相关性,证明在夏玉米生长前期和后期选择控制土壤因素的光谱变量可以提高对氮素估测的能力。在筛选最优光谱变量建模过程中发现,喇叭口期选取5个光谱变量(GNDVI、GRE、OSAVI、REG、SAVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.63、27.63%、11.62%;抽雄吐丝期选取6个光谱变量(REG、GRE、GNDVI、MNLI、RED、NDVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.64、20.50%、7.80%;灌浆期选取5个光谱变量(GRE、GNDVI、RED、NDVI、OSAVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.56、31.12%、12.71%;在不同生育期选取最优光谱变量进行夏玉米LNC估测具有很好的效果。应用无人机多光谱遥感影像数据可以很好地监测田块尺度夏玉米LNC的空间分布,可为玉米田间氮素精准管理提供空间决策服务信息支持。     

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

基于无人机数码影像的冬小麦株高和生物量估算

高效、快速地获取作物的株高和生物量信息,对农业生产有重要意义。该文利用2015年4月-6月获得了冬小麦拔节期、挑旗期和开花期的高清数码影像。首先基于无人机高清数码影像生成冬小麦的作物表面模型(crop surface model,CSM),利用CSM提取出冬小麦的株高(Hcsm),然后利用提取的21种数码影像图像指数,构建了拔节期、挑旗期和开花期混合的多生育期生物量估算模型,并进行单生育期和多生育期模型对比分析;最后选择逐步回归(stepwise regression,SWR)、偏最小二乘(partial least square,PLSR)、随机森林(random forest,RF)3种建模方法对多生育期估算模型进行对比,挑选出冬小麦生物量估算的最优模型。结果表明,提取的Hcsm和实测株高(H)具有高度拟合性(R2=0.87,RMSE=6.45 cm,NRMSE=11.48%);与仅用数码影像图像指数构建的生物量估算模型相比(R2=0.721 2,RMSE=0.137 2 kg/m2,NRMSE=26.25%),数码影像图像指数融入H和Hcsm所得模型效果更佳,其中融入Hcsm的模型精度和稳定性(R2=0.819 1,RMSE=0.110 6 kg/m2,NRMSE=21.15%)要优于加入株高H所构建的估算模型(R2=0.794 1,RMSE=0.117 9 kg/m2,NRMSE=22.56%);SWR生物量估算模型(R2=0.7212)效果优于PLSR(R2=0.677 4)和RF(R2=0.657 1)生物量估算模型。该研究为冬小麦生长状况高效、快速监测提供参考。     

基于Sentinel-2多光谱数据的棉花叶面积指数估算

棉花叶面积指数(leaf are index, LAI)的快速、准确获取对棉花长势监测、发育期诊断、面积提取以及产量估算等遥感监测具有重要意义。该研究利用2017年和2018年的Sentinel-2多光谱卫星数据及大面积田间试验观测获取的棉花不同发育期LAI实测数据,构建了基于单波段反射率及各类植被指数的棉花不同发育期及全发育期LAI估算模型,并采用留一验证(LOOCV, leave-one-out cross validation)和交叉验证对模型精度进行了检验。结果表明:1)对于单波段反射率,基于中心波长为842 nm波宽为145 nm的B8近红外波段对不同发育期LAI估算精度最优均方根误差(RMSE, root mean square error, RMSE=0.378);2)对于各类植被指数,花蕾期(20170616)和花铃期(20170802)时增强植被指数(EVI, enhanced vegetation index,)表现最佳(RMSE分别为0.352和0.367),开花期(20180623)时校正土壤调节植被指数(MSAVI2, modified soil adjusted vegetation index 2,)估算精度最高(RMSE=0.323);3)单波段反射率和各类植被指数对全发育期LAI的估算均要优于对单个发育期LAI的估算,其中基于IRECI指数的(invertedred-edge chlorophyllindex)全发育期LAI估算模型精度最佳,LOOCV检验RMSE=0.425,交叉检验RMSE=0.368;将基于IRECI的全发育期LAI估算模型应用到单个发育期LAI估算并与各单个发育期LAI估算模型精度对比,发现交叉验证RMSE平均值仅比LOOCV验证RMSE平均值高0.07,反映了全发育期LAI估算模型良好的普适性。该研究为农作物LAI估算提供了新的数据选择,完善了Sentinel-2卫星数据在LAI估算中的应用领域。     

基于高光谱图像的茶树LAI与氮含量反演

为了对茶树进行实时、快速、无损的叶面积指数LAI和氮含量检测,该文以英红九号茶树为试验对象,利用便携式高光谱成像仪采集光谱数据、人工破坏性采摘叶片进行叶面积指数的计算以及传统化学方法测量叶片氮含量,比较不同高光谱特征变换形式与LAI和氮含量之间的相关性,并选择其中相关系数较高的高光谱特征变量作为自变量,分别采用线性、指数、对数和抛物线表达式建立LAI和氮含量的回归模型。结果显示:在多种高光谱数据变量建立的模型中,以绿峰反射率R_g为自变量的对数拟合模型最佳,其拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.9和0.087 6。以植被指数变量VI_4(红边面积/黄边面积)与氮含量建立的指数模型为最佳建模效果,拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.830 3和0.102 9,研究结果可为茶树叶面积指数LAI和营养成分的无损检测提供参考。     

基于无人机数码影像的马铃薯生物量估算

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。     

基于时间序列LAI和ET同化的冬小麦遥感估产方法比较

为了评估同化时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)和蒸散发(evapotranspiration,ET)产品对冬小麦产量估测的有效性和适用性,该文选择陕西省关中平原冬小麦为研究对象,以SWAP为作物生长动态模型,利用冬小麦关键生育期的遥感观测和SWAP模拟LAI、ET趋势变化信息构建代价函数,以SCE-UA作为优化算法最小化代价函数,重新初始化SWAP模型中的出苗日期和灌溉量2个参数。重点比较了基于向量夹角和一阶差分2种代价函数的冬小麦单产估测精度。结果表明,同化MODIS LAI和ET后,冬小麦产量的估测精度比未同化精度(r=0.57,RMSE=1 192 kg/hm2)有显著提高,并且基于向量夹角代价函数法同化策略的单产估测精度(r=0.75,RMSE=494 kg/hm2)高于一阶差分代价函数法(r=0.73,RMSE=667 kg/hm2)的估测精度。该方法为其他区域的水分胁迫模式下遥感与作物模型双变量数据同化提供了参考。     

基于四维变分和集合卡尔曼滤波同化方法的冬小麦单产估测

为了通过数据同化方法提高冬小麦的估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,采用标定的CERES-Wheat模型模拟8个典型样点冬小麦整个生育期的叶面积指数(LAI),通过四维变分(4DVAR)和集合卡尔曼滤波(En KF)2种同化算法同化CERES-Wheat模型模拟的LAI和遥感数据反演的LAI,获得单点尺度的LAI同化数据,将单点尺度的LAI同化值扩展到区域尺度,对两种同化方法的单点尺度和区域尺度的同化结果进行对比与分析。结果表明,两种同化方法均能综合遥感反演LAI和模型模拟LAI的优势,使LAI同化值更符合冬小麦LAI的实际变化规律;在单点尺度和区域尺度上,En KF-LAI均更能反映关中平原冬小麦的实际生长状况。采用En KF-LAI构建关中平原冬小麦估产模型估测2008年和2014年的冬小麦单产,通过实测单产对估产模型进行验证,结果表明,2008年样点估测单产与实测单产的相对误差均小于15%,部分县估测单产与实测单产的相对误差均小于10%;与2014年模拟单产与实测单产间的相对误差相比,估测单产与实测单产间的相对误差降低0.57%~9.30%,RMSE降低217 kg/hm2,其中,8个样点的估产精度达到94%以上,表明组合估产模型的估产精度较高。     

基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测

快速、准确、无损地获取田间玉米冠层温度,对实现无人机辅助玉米抗旱性状的监测具有重要的意义。该文以无人机搭载热红外成像仪和RGB高清数码相机构成低空遥感数据获取系统,以不同性状的拔节期玉米为研究对象,采集试验区的无人机影像。利用含有已知三维坐标的几何控制板,进行数码影像几何校正,并利用校正后的数码影像对热红外影像进行几何配准。利用便携式手持测温仪测量辐射定标板黑白面的温度,对热红外影像进行辐射定标。利用高空间分辨率的数码影像对玉米进行分类并二值化处理,基于二值化结果提取热红外影像的玉米冠层像元,并提取试验区不同性状玉米的冠层温度。同时,利用便携式手持测温仪在地面同步测量玉米冠层温度,并与提取的冠层温度经行一致性分析,以验证评估基于热红外影像提取玉米冠层温度的效果。结果表明:提取的冠层温度值与地面实测值具有高度一致性(R2=0.723 6,RMSE=0.60℃),提取精度较高,表明基于无人机热红外影像获取玉米冠层温度的方法具有高通量的优势且精度较高。最后将试验区的植被覆盖度与提取的冠层温度进行对比分析,结果表明:玉米冠层温度与其覆盖度有显著的相关性(R2=0.534 5,P0.000 1),覆盖度越高冠层温度越低,反之则越高,说明玉米冠层覆盖度的大小影响玉米冠层温度的高低。该研究可为玉米育种材料的田间冠层温度监测提供参考。     

基于无人机图像分割的冬小麦叶绿素与叶面积指数反演

叶绿素含量与叶面积指数是反映作物长势的重要理化参数,准确、高效定量估计小麦叶绿素含量与叶面积指数对于产量预测和田间管理决策具有重要意义,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)遥感影像具有高空间分辨率的优势,被广泛应用于作物理化参数反演,但现有叶绿素含量与叶面积指数反演模型受土壤、阴影等背景噪声...     

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。     

农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取

为实现小麦育种过程中大规模育种材料表型信息快速高通量获取,该文分别从无人机平台优选、农情信息采集传感器集成及数据处理与解析等方面开展研究,研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统。该系统基于多旋翼无人机平台,并集成高清数码相机、多光谱仪、热像仪等多载荷传感器,提出了无地面控制点条件下的无人机遥感数据几何精校正模型,实现多载荷遥感数据几何校正。该系统操控简便,适合农田复杂环境条件作业,能够高通量获取作物倒伏面积、叶面积指数、产量及冠层温度等育种关键表型参量,为研究小麦育种基因型与表型关联规律提供辅助支持。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

以江西水土保持生态科技园为研究区,通过无人机遥测技术以及地理信息系统,对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究.结果表明:无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测;利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据;利用生成的DOM,结合地理信息系统,可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息,建立生态果园水土保持措施数据库,并输出报表和专题图.经与实际量测长度验证,基于DOM提取的长度平均精度为97.99％;与实测坡度验证,基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91％.无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据,可满足当前水土保信息化的要求,提升综合治理项目实施监测的信息化水平,提高施工监测的质量和效率.     

基于机器学习的棉花叶面积指数监测

为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400～780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。     

基于最大熵模型的玉米冠层LAI升尺度方法

叶面积指数(leaf area index,LAI)是表达农作物冠层结构的关键参数之一,准确获取LAI对于农作物长势监测、估产等研究具有非常重要的意义。由于地物空间复杂性、数据源的不同以及遥感反演模型的非线性,LAI的反演结果会存在尺度效应,因此需要进行尺度转换研究。理想的升尺度转换应该只是数据空间分辨率的降低,而数据内在信息应保存到低分辨率中。最大熵(maximum entropy,Max Ent)模型是基于多种环境因子的广义学习模型,对分析因子的空间分布具有较高的估算精度,因此,该研究利用最大熵模型进行玉米冠层LAI升尺度方法研究,从而将野外实测的LAI点数据扩展到空间分辨率为30 m的面数据,所使用的数据源是Landsat8 OLI遥感影像、气象数据和野外样点上测量的LAI数据。研究结果表明:利用最大熵模型升尺度转换结果与实测LAI相比,R2为0.601、RMSE为0.898,说明两者的相关性较高;由于玉米冠层叶片之间的相互遮挡,导致整体结果偏低,但偏低误差在可接受范围内。因此,Max Ent模型可用于农作物LAI点数据到面数据的升尺度转换。     

基于无人机数码影像的冬小麦氮含量反演

准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用。利用无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测。该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离。对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息。按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digitalnumber)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量。由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性。结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致。在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体部分植被指数,反演效果叶氮植株氮茎氮。以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10%,比部分信息提取验证模型的R2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点。研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考。