基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势关键指标无损监测

【背景】近年来随着遥感技术的快速发展，实时无损监测作物生长状况已成为当前研究热点，遥感获取的农情信息将为实现大面积作物精确管理提供指导。在众多遥感监测平台里，无人机因其操作简单、使用成本低等特点而受到广泛关注，无人机搭载多光谱相机可以快速获取作物的长势信息。【目的】尝试将固定翼无人机多光谱影像纹理信息与光谱信息结合，探究“图谱”信息对水稻长势指标的监测效果。【方法】通过开展两年涉及不同播期、品种、播栽方式、施氮水平的水稻田间试验，在水稻关键生育期使用固定翼无人机搭载Sequoia多光谱相机获取水稻冠层遥感影像，同步进行地上部破坏性取样以获取水稻叶面积指数(LAI)、地上部生物量(AGB)和植株氮含量(PNC)等农学指标，采用简单线性回归、偏最小二乘回归和人工神经网络回归算法，构建基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势指标监测模型，比较分析光谱纹理信息在不同模型中的监测效果。【结果】利用简单线性回归方法探究了植被指数(VI)、单波段纹理特征与水稻LAI、AGB和PNC间的定量关系，结果表明植被指数与LAI和AGB之间有较强的相关性，表现最好的植被指数为CIRE和NDRE,R 2分别为0.8...