基于无人机遥感植被指数优选的覆膜冬小麦估产研究

为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。     

基于特征降维和机器学习的覆膜冬小麦LAI遥感反演

为进一步提升无人机遥感快速监测覆膜条件下冬小麦叶面积指数(Leaf area index, LAI)的能力,以垄沟覆膜冬小麦为研究对象,利用无人机搭载五通道多光谱传感器获取2021—2022年冬小麦出苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的遥感影像数据,使用监督分类剔除背景并计算50种可见光和近红外植被指数,采用主成分分析、相关系数法、决策树排序和遗传算法进行特征降维,结合偏最小二乘、岭回归、支持向量机、随机森林、梯度上升和人工神经网络6种机器学习算法建立不同输入特征变量下的覆膜冬小麦LAI反演模型,并进行精度评价。结果表明,剔除覆膜背景使冬小麦冠层反射率更接近真实值,提高反演精度。采用适宜的特征降维方法结合机器学习算法能够提高覆膜冬小麦LAI的反演精度和稳定性,对比特征降维前的反演精度,主成分分析和相关系数法无法优化反演效果,决策树排序只适用于基于树模型的随机森林和梯度上升算法,遗传算法优化效果明显,遗传算法-人工神经网络模型反演效果达到最优(决定系数为0.80,均方根误差为1.10,平均绝对值误差为0.69,偏差为1.25%)。研究结果可为无人机遥感监测覆膜冬小麦生长状况提供...     

基于影像分割的覆膜玉米叶绿素含量反演

【目的】快速、准确监测覆膜玉米叶绿素含量,探明将影像地膜和阴影背景像元剔除能否提高光谱和纹理特征反演叶绿素含量的精度。【方法】以无人机多光谱遥感影像数据为基础,以覆膜玉米苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期叶绿素含量为对象,使用监督分类分割影像背景像元和玉米像元,分析背景像元对玉米冠层光谱的影响,计算全像元和玉米像元影像的光谱特征和纹理特征并筛选较优变量输入,利用偏最小二乘、支持向量机和BP神经网络3种机器学习算法建立玉米叶绿素含量的反演模型。【结果】(1)苗期、拔节期、抽雄期和灌浆期多光谱影像中的背景像元对玉米冠层的光谱均有显著影响。(2)基于玉米像元影像提取的光谱特征、纹理特征和光谱特征+纹理特征为变量输入的反演精度均优于全像元影像(最佳模型建模R 2提高0.078,RMSE和MAE分别降低0.060和0.055 mg·g^-1,验证R 2提高0.109,RMSE和MAE分别降低0.075和0.047 mg·g^-1)。(3)基于玉米像元影像的光谱特征+纹理特征为变量输入的建模精度比仅使用光谱特征或纹理特征为变量输入的建模精度提升显著;其中光谱特征+...     

基于无人机图像纹理和表型参数的夏玉米水分胁迫诊断

农田水分胁迫是影响作物生长发育和产量品质的重要原因。及时准确地诊断作物水分胁迫状况,对于实现精准灌溉、提高作物抗逆性和产量等具有重要意义。为优化夏玉米水分胁迫诊断方法和提高诊断精度,该研究以夏玉米为对象,利用无人机搭载六通道多光谱传感器获取2022年夏玉米拔节期和抽雄期的遥感影像数据,且同步采集夏玉米气孔导度和表型参数数据,监督分类剔除冗余背景后使用灰度共生矩阵计算得到冠层植被指数和图像纹理信息,通过贝叶斯信息准则和全子集筛选法筛选出敏感的植被指数、图像纹理和表型参数及其组合,结合极限学习机、随机森林和反向传播神经网络3种机器学习方法构建夏玉米气孔导度预估模型,并基于最优气孔导度预估模型绘制夏玉米水分胁迫状况反演图。结果表明,多光谱图像的夏玉米冠层反射率与气孔导度呈弱负相关,植被指数和表型参数与气孔导度呈极显著正相关,不同波段的图像纹理均与气孔导度有较高的相关性,其中550 nm波段最佳。植被指数用于评估植被整体健康和水分状况,图像纹理用于捕捉作物空间分布、纹理和结构特征,表型参数用于立体反映作物生理和形态信息,它们在诊断作物水分胁迫的机理上具有互补性。基于植被指数、图像纹理和表型参数构建的反向传播神经网络模型是夏玉米水分胁迫诊断的最佳模型（决定系数为0.841,均方根误差为0.043 mol/(m²·s),平均绝对误差为0.034 mol/(m²·s) ）,并显著改善了对气孔导度较低值的低估情况。绘制的夏玉米水分胁迫状况反演图呈现出广泛的应用潜力,能够便捷准确地诊断作物水分胁迫状况,以优化灌溉策略,调整资源分配。研究结果可为夏玉米的水分胁迫诊断提供一种可行而准确的方法。