基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。     

玉米茎结构参量与产量关联及最优化分析

高效高产农业是可持续生产的重点,为研究玉米茎结构参量综合利用效率及最优利用率产量提高幅度,本研究使用2015年北京市小汤山镇获取的玉米数据,将玉米茎结构参量作为输入指标,生物量、产量和经济系数为产出指标,运用数据包络分析探讨利用效率及最优利用效率。结果表明:‘京华8号’玉米茎结构参量利用效率都保持在0.7以上,仅67%达到最优利用效率水平;小喇叭口期和抽雄期茎结构参量利用效率中上部茎粗最差,下部茎粗最优但仍有提高潜力;玉米茎结构参量综合利用效率最优效率时资源充分利用产量有不同程度的提高,其中抽雄期提高产量最大为32%。玉米茎结构参量利用效率尚未达到最优,提高其利用效率尤其抽雄期可显著提高产量。     

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EFAST方法的AquaCrop作物模型参数全局敏感性分析

【目的】敏感性分析是作物模型本地化过程中的重要环节,对作物模型的校正与应用有重要的意义。【方法】本研究以国家精准农业示范研究基地2012—2013、2013—2014和2014—2015年冬小麦试验为研究对象,采用全局敏感性分析方法扩展傅里叶幅度检验法(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test,EFAST)对AquaCrop模型42个作物参数进行敏感性分析,以评估模型在北京地区的敏感参数。【结果】(1)对干生物量敏感作物参数是:水分和温度胁迫参数(生物量生产的最小生长度(stbio),引起冠层早衰的土壤水分消耗上限(psen))、生物量和产量参数(归一化水分生产力(wp))、蒸散参数(作物冠层形成后到衰老之前的作物系数(kcb))、作物冠层和物候发展参数(冠层生长系数(cgc),从播种到出苗时长(eme),最大冠层覆盖度(mcc),冠层衰老系数(cdc),从播种到成熟的时长(mat),产量形成过程中收获指数的建立长度(hilen))。其中stbio,kcb,wp和cgc 4个作物参数敏感性指数最大;(2)对冠层覆盖度最敏感的参数是:作物冠层和物候发展参数(cgc,mcc,每公顷株数(den),出苗率达到90%时的土壤覆盖度(ccs),mat和cdc)、根区发展参数(最大有效根深(rtx))、水分和温度胁迫参数(psen)、蒸散参数(kcb);(3)对产量最敏感的参数是作物冠层和物候发展参数(从播种到开花时长(flo),mat,cdc,hilen和从播种到开始衰老时长(sen))、水分和温度胁迫参数(psen)、生物量和产量参数(参考收获指数(hi)和wp)、蒸散参数(kcb)。【结论】利用EFAST方法对AquaCrop模型中的作物参数进行一阶和全局敏感分析,最大干物量的敏感性分析结果以及干生物量随时间变化的敏感性分析结果显示,敏感性参数的选择上差异不大,但排序上存在较大的差异,最大干生物量的敏感性分析不能分析作物参数对干生物量在整个生育期的影响,结果不全面;冠层覆盖度随时间变化的一阶和全局敏感性分析结果显示,在敏感参数的选择和排序上均有较好的一致性,全局敏感性分析中作物参数的敏感性指数更高,对冠层覆盖度的影响表现得更明显。本研究结果用于AquaCrop模型本地化,可提高该模型在北京地区的模拟效率和模拟精度。     

无人机多光谱影像辐射一致性自动校正

针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。     

基于HJ-CCD数据的水稻洪涝灾情诊断分析及长势监测

It has great significance to study quick monitoring of rice flood disaster and applying timely remedial measures in the disaster area.LAI is a very important physiological parameter in crop growth characterization index, which can reflect the crop growing information objectively.The existing methods of flood monitoring using remote sensing technology rarely consider the damage and the post disaster growth of rice.The HJ-CCD data take advantage of high temporal resolution and high spatial resolution remote sensing image, which can be used for gathering rice growing information during the critical period.The growth situation after rice flood disaster in Anhui Province was monitored using 3 screens HJ-CCD data as the data source on 16th July, 19th August, 26th August, 2009, respectively.The semi-empirical function model based on Beer-Lambert laws was constructed for this inversion LAI.And LAI were acquired in each stage after flood disaster, the trend of growth diagnosis dynamic change was analyzed and assessed by rice flood disaster evaluation indicator.At the same time, the 40 field investigate data were used to verify the model and the R2=0.4251, RMSE=2.053.The results show that LAI can be well evaluated the degree of rice flood disaster growth based on HJ-CCD data, and it is effective for monitoring and diagnosing rice flood disaster.The results provide a theoretical basis for rice flood disaster research, post disaster rehabilitation and recovery, and provide a theoretical basis for the implementation of targeted remedial measures at the same time.     

北京山区森林叶面积指数季相变化遥感监测

森林叶面积指数(LAI)遥感反演,对于区域环境生态监测具有重要意义。该文以北京市西北山区鹫峰国家森林公园为研究区,获取多时相Landsat5 TM数据,并利用半球形照相机(Hemispherical Photography)同步获取森林LAI。使用3种植被指数(归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI和三梯度差植被指数TGDVI),分别建立单个观测时期及整个时期的LAI反演模型,通过相关性分析筛选出最佳模型。研究表明利用整个时期的LAI建立的模型精度较高,其中最好的是基于NDVI的LAI指数模型。利用该模型反演森林LAI,生成基于时间序列的北京山区森林LAI分布图。该研究进一步分析了阔叶林、针叶林和混交林3种情况,结果表明,与不分植被类型的LAI反演模型精度比较,阔叶林和混交林有所提高,而针叶林稍微下降,但模型精度均达到显著水平。     

病害胁迫下玉米LAI遥感反演研究

为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1～9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为：19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算...     

基于综合指标的冬小麦长势监测

通过单个指标检测冬小麦长势的方法很多,但是根据综合多个单个指标分析冬小麦长势的方法相对较少。利用信息熵将多个单个指标计算得到综合指标,进而分析冬小麦长势。通过偏最小二乘回归反演冬小麦氮素含量、叶绿素含量和水分含量,计算3个指标的权重,计算出综合长势指标监测冬小麦长势。研究结果表明,冬小麦冠层叶片氮素、叶绿素、水分反演的r~2分别为0.72、0.31、0.61,RMSE分别为0.506、1.303、10.320,NRMSE分别为13%、33%、17%,综合指标的r~2、RMSE、NRMSE分别为0.75、0.053、8%。结果表明,基于光谱指数冬小麦对冠层叶片氮素和水分反演精度较高,叶绿素反演精度较低,综合指标的反演精度最高。     

基于无人机高光谱分数阶微分的马铃薯地上生物量估算

以马铃薯为研究对象，利用无人机得到现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱数据，实测了地上生物量（Above ground biomass，AGB）数据。首先，利用成像高光谱影像提取每个生育期马铃薯冠层高光谱反射率数据；然后，利用分数阶微分计算高光谱0~2阶微分（间隔0.2），将各阶微分下的光谱数据与地上生物量进行相关性分析，挑选出相关系数绝对值较大的前9个微分波段；最后，利用多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）、随机森林（Random forest，RF）和人工神经网络（Artificial neural network，ANN）3种方法构建基于分数阶微分光谱的整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型，并进行了对比。结果表明：各生育期相关系数绝对值最大值出现的阶数不同，现蕾期为0.8阶微分（470nm）；块茎形成期为1.8阶微分（710nm）；块茎增长期和淀粉积累期为1.6阶微分（718、722、766nm）；成熟期为1.0阶微分（622nm）。相较于整数阶微分，高光谱分数阶微分与AGB的相关性更高，分数阶微分可以提高马铃薯AGB的估算精度。分析了不同生育期整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型，3种方法中以9个微分波段为因变量的AGB估算在块茎增长期表现效果最好，利用MLR方法得到的模型精度最高、稳定性最强，其次为RF模型，ANN模型表现效果最差。不同生育期利用3种方法构建的AGB估算模型精度由大到小依次为块茎增长期、块茎形成期、淀粉积累期、现蕾期、成熟期。