基于无人机多光谱遥感的水稻冠层SPAD值反演

为研究水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）在3种水分处理和5种施氮处理下的变化规律，探讨无人机多光谱遥感技术反演水稻SPAD的可行性，本研究利用大疆精灵4多光谱无人机，采集了水稻拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期的冠层多光谱遥感影像，并同步测定水稻SPAD值，基于25个光谱变量（5个波段反射率和20个植被指数），采用多元线性逐步回归、岭回归和套索回归3种方法构建了水稻SPAD的反演模型。结果表明：水稻3个生育期的SPAD最佳反演模型均是采用套索回归方法构建的，其中乳熟期建立的SPAD最佳反演模型在3个生育期中的反演精度最高，决定系数为0.782，均方根误差为1.217 7，相对误差为6.611 3%。因此，该研究可对水稻叶片SPAD进行遥感监测，并为水稻精准灌溉和施肥提供科学依据和数据支撑。