| 基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型 |
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| 引用本文： | 孟沌超,赵静,兰玉彬,鲁力群,杨焕波,李志铭,闫春雨.基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型[J].华南农业大学学报,2020,41(3):126-132. |
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| 作者姓名： | 孟沌超 赵静 兰玉彬 鲁力群 杨焕波 李志铭 闫春雨 |
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| 作者单位： | 山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东淄博, 255000;山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心,山东淄博, 255000;山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东淄博, 255000;山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心,山东淄博, 255000;华南农业大学电子工程学院,广东广州, 510642;山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心,山东淄博, 255000;山东理工大学交通与车辆工程学院,山东淄博, 255000 |
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| 基金项目： | 山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目（鲁政办字[2018]27号）；中央引导地方科技发展专项资金资助项目（2017-01—2019-12） |
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| 摘 要： | 【目的】快速准确提取冬小麦返青期植被覆盖度信息。【方法】利用无人机获取田间冬小麦可见光图像,提取图像中4种常见可见光植被指数;在像元二分法原理的基础上,分别构建基于差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)、归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI)和归一化绿红差异指数(Normalized green-red difference index,NGRDI)的植被覆盖度提取模型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类结果作为真值对各模型进行精度验证。【结果】4种模型中,利用VDVI植被覆盖度提取模型获取的植被覆盖度精度最高,提取效果较好。与监督分类结果对比,4种植被覆盖度提取模型的提取误差(EF)分别为3.36%、15.68%、8.74%和15.46%,R2分别为0.946 1、0.934 4、0.695 3和0.746 0,均方根误差(RMSE)分别为0.021 9、0.059 5、0.042 0和0.055 9。【结论】采用可见光植被指数结合像元二分法构建植被覆盖度提取模型实现了冬小麦返青期植被覆盖度准确快速提取,为植被覆盖度提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测提供参考。
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| 关 键 词： | 无人机遥感 冬小麦 像元二分法 可见光植被指数 植被覆盖度 |
| 收稿时间： | 2019/9/27 0:00:00 |
Vegetation coverage extraction model of winter wheat based on pixel dichotomy |
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| MENG Dunchao,ZHAO Jing,LAN Yubin,LU Liqun,YANG Huanbo,LI Zhiming,YAN Chunyu.Vegetation coverage extraction model of winter wheat based on pixel dichotomy[J].Journal of South China Agricultural University,2020,41(3):126-132. |
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| Authors: | MENG Dunchao ZHAO Jing LAN Yubin LU Liqun YANG Huanbo LI Zhiming YAN Chunyu |
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| Institution: | School of Agricultural and Food Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;International Precision Agriculture Aviation Application Technology Research Center, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;School of Agricultural and Food Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;International Precision Agriculture Aviation Application Technology Research Center, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;College of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China;International Precision Agriculture Aviation Application Technology Research Center, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;School of Transportation and Vehicle Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | UAV remote sensing winter wheat pixel dichotomy visible vegetation index vegetation coverage |
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