基于HJ-1马尾松叶面积指数的遥感反演

以福建省为研究区,利用环境星(HJ-1)CCD数据,选择并提取了与叶面积指数(LAI)关系密切的4种植被指数,即归一化比值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、改进的土壤调节植被指数(mSAVI)及增强型植被指数(EVI),结合研究区内准同步马尾松LAI地面观测数据,通过研究各种指数与马尾松LAI之间的关系,选择与马尾松LAI相关最密切的RVI同实测LAI建立6种非线性回归模型,6种模型中以理查德模型建立的模型精度为最高,总体均值预报偏差相对误差为3.1%,并以此模型实现了福建省马尾松LAI遥感反演。     

夏玉米叶面积指数遥感反演研究

利用LAI-2000的观测数据与基于HJ卫星遥感数据生成的植被指数,结合3种常用的回归模型,构造了夏玉米分别按全生育期、不同生育阶段和阈值分段的叶面积指数(Leaf area index,LAI)反演模型;获取了3种模式下LAI的最优反演模型;在验证和评价各模型可靠性之后,生成了夏玉米在营养生长期、抽雄期和生殖生长期的LAI分布图;并将基于HJ影像反演得到的LAIHJ与MODIS LAI产品(MOD15A2)LAIM进行了对比。研究发现,与各种通用植被指数相比,针对HJ CCD数据构造的环境植被指数HJVI与LAI的相关性在3种反演模式中均为最佳。HJVI与全生育期LAI的相关性达到0.875,在不同生育阶段与LAI的相关性也高于其他植被指数(营养生长期线性模型最佳,决定系数为0.769;抽雄期对数模型最佳,决定系数为0.783;生殖生长期指数模型最佳,决定系数为0.703)。普适性植被指数中,OSAVI适用于夏玉米生长前中期的LAI反演,NDVI适用于夏玉米生长后期的LAI反演。在夏玉米全生育期内,各植被指数与LAI的相关性整体较高,但最优回归模型出现在按不同生育阶段反演的模式中。LAI小于3时EVI为精度最佳指数(决定系数为0.358),LAI不小于3时OSAVI为精度最佳指数(决定系数为0.515)。在夏玉米3个生育阶段,LAIM与LAIHJ的相关性分别达到0.732、0.761、0.661。HJ遥感数据具有较强的LAI反演能力,其高时间和高空间分辨率的特征可以使其代替传统的中分辨率遥感数据而成为农业遥感研究的重要数据源。     

基于CERES-Wheat和遥感数据的土壤水分供给量反演

以关中平原为研究区域,以冬小麦为研究对象,基于2007—2008年TM遥感数据反演的和CERES-Wheat模型模拟的生物量和叶面积指数,将由离散积分思想计算的日均分摊系数和由冬小麦各生育阶段生长特点划分的分段蒸腾系数引入土壤水分平衡方程,建立土壤水分供给量反演模型。利用该模型进行研究区域2007—2008年冬小麦全生育期的蒸散量和土壤水分供给量的单点和区域尺度的定量反演。选取拥有多时相遥感数据的2000—2001年进行模型验证,结果表明,在充分获取降水、灌溉信息和多时相遥感数据的条件下,土壤水分供给量的反演结果准确度较高。区域尺度的土壤水分供给量呈现出西高东低和北高南低的分布特征,自西北部向东南部逐渐递减,与关中平原冬小麦受水分胁迫程度的区域性变化趋势基本一致,表明应用模型反演冬小麦全生育期的土壤水分供给量是可行的。     

基于环境星CCD图像的甘蔗叶面积指数反演方法

及时准确获取甘蔗叶面积指数对于甘蔗长势监测和产量预测具有重要意义。尝试通过构建组合核函数,利用支持向量回归方法建立甘蔗LAI估算模型,并利用新型国产卫星数据环境星CCD图像和准同步的地面观测数据,分别采用指数关系模型、对数关系模型、支持向量回归模型3种方法,以广西甘蔗主产县为例,开展了环境星遥感图像在甘蔗叶面积指数反演试验。结果表明,3种方法都可以对甘蔗LAI进行有效预测,且能获得较好的预测效果,验证了环境星CCD图像在甘蔗LAI反演中的实用性,其中支持向量回归模型反演精度最高：5月份决定性系数R2分别比     

基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法

无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数（LAI）。为研究水分胁迫条件下,利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性,本研究基于无人机多光谱遥感系统,结合同时期实地采集的夏玉米LAI,选择5种植被指数,包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI）,作为模型输入参数,使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型,并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明,在充分灌溉条件下,植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.83）;在水分胁迫条件下,植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.74~0.87）,水分胁迫因素对该模型影响较小,且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术,使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。     

海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型比较研究

叶面积指数(LAI)是描述植被生长状况和冠层结构的一个重要参数,快速获取大面积植被与作物LAI对于生态系统科学研究、农林业生产指导具有十分重要的理论和实践意义.本研究选取海南岛典型热带作物——橡胶树为研究对象,构建基于卫星遥感植被指数的橡胶林LAI估算模型并分析其变化规律.结果表明,相较于归一化植被指数(NDVI)、绿...     

基于MK—SVR模型的小麦叶面积指数遥感反演

提出了运用多核支持向量回归(MK-SVR)算法构建小麦叶面积指数(LAI)遥感监测模型。以2010—2013年试验样点小麦拔节、孕穗、开花3期的实测LAI数据为基础,同步获取我国自主研发的环境减灾卫星HJ-CCD对该研究区域的影像数据,分析了各生育期小麦LAI与8种植被指数间的相关性。以显著相关的植被指数作为输入参数,使用MK-SVR算法构建了每个生育期的小麦LAI反演模型,即MK-SVR-LAI模型。为了评价模型,每期使用单一核支持向量回归(SK-SVR)、偏最小二乘(PLS)回归算法构建了SK-SVR-LAI、PLS-LAI模型。将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标评价并比较了模型。结果表明:3个生育期MK-SVR-LAI模型的RMSE值均低于参比模型,拔节期为0.293 1,孕穗期为0.466 8,开花期为0.548 6,且该模型的R2也都最高,拔节期为0.762 4,孕穗期为0.801 8,开花期为0.668 9。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI(783,705)构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.534 2,均方根误差为0.288 5。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于无人机多光谱遥感的大豆生长参数和产量估算

为适应现代农业发展对作物生长动态、连续、快速监测的要求,本文基于无人机多光谱遥感技术,以西北地区大豆作为研究对象,分别筛选出与大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)、地上部生物量和产量相关性较好的5个植被指数,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和反向神经网络(Back propagation neural network, BPNN)分别构建了大豆LAI、地上部生物量和产量的估计模型,并对模型进行了验证。结果表明,基于RF模型构建的大豆LAI和地上部生物量预测模型的精度显著高于SVM与BP模型,LAI估计模型验证集的R²为0.801,RMSE为0.675 m²/m²,MRE为18.684%;地上部生物量估算模型验证集的R²为0.745,RMSE为1 548.140 kg/hm²,MRE为18.770。而在产量的估算模型构建中,在大豆开花期(R4)基于RF模型构建的大豆产量预...     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算

为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。     

基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算

为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数(Leaf area index, LAI)垂直分布,在田间设置了密度和播期试验,在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时,为合理制定无人机飞行任务,分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征,利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型,从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明,MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强,全生育期下模型rRMSE为11.31%(MLPR)和11.42%(RFR)。玉米冠层LAI垂直分布估算误差,所有模型的平均rRMSE分别为9.1%(LAI-1)、14.19%(LAI-2)、18.62%(LAI-3)、23.29%(LAI-4)和26.7%(LAI-5)。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下,得到了较好精度。同时,在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出...     

基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算

为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像。根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数。首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量。结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型)。本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考。     

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。     

基于无人机多光谱遥感的玉米FPAR估算

为了探究无人机多光谱遥感影像估算作物光合有效辐射吸收比例（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR）的潜力,以无人机多光谱影像提取的植被指数、纹理指数、叶面积指数为模型输入参数,在分析不同参数与FPAR相关性的基础上优选植被指数与纹理指数,并分别以一元线性模型、多元逐步回归模型、岭回归模型、BP神经网络模型等方法估算玉米FPAR。结果表明：植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数与FPAR都具有较强的相关性,其中植被指数相关系数最大;在不同类型的FPAR估算模型中,BP神经网络模型的估算效果最优,FPAR估算模型决定系数R2、均方根误差（RMSE）分别为0.857、0.173,验证模型R2、RMSE分别为0.868、0.186,模型估算值与田间实测值间相对误差（RE）为8.71%;在不同形式的模型参数组合中,均以植被指数、纹理指数、叶面积指数 3种参数融合的FPAR模型的估算与验证效果最优,说明多特征参数融合能有效改善FPAR估算效果。该研究为基于无人机多光谱遥感数据精准估算玉米FPAR及生产潜力提供了科学依据。     

基于遥感数据同化的土壤含盐量估算方法

为探究同化遥感数据对监测区域尺度土壤含盐量时空信息的适用性,以河套灌区沙壕渠灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,通过灰度关联法筛选光谱指数,采用岭回归法构建不同深度的土壤含盐量反演模型,使用集合卡尔曼滤波同化算法将遥感数据应用于HYDRUS-1D模型中,开展区域尺度不同深度土壤含盐量的同化研究。结果表明,基于不同深度土壤含盐量的岭回归法模型,其R²均在0.64以上,RE为0.14～0.22,反演精度较高,得到的反演值较为准确;在单点尺度上,与模拟值、反演值相比,同化值更接近实测值,其EFF为0.84～0.93,NER为0.61～0.73,均为正数,且RMSE降低到0.006%～0.011%,提高了HYDRUS-1D模型模拟精度;在区域尺度上,不同深度同化值的r均为0.94以上,NER为0.61以上,优于模拟值和反演值,且同化精度随着深度的增加而降低。本文基于遥感数据和HYDRUS-1D模型的集合卡尔曼滤波同化研究,提高了土壤含盐量的模拟精度,对提高监测区域尺度土壤含盐量时空信息的精度具有一定的参考价值。     

基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算

林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R~2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。     

基于无人机遥感影像的核桃冠层氮素含量估算

叶片氮素含量是评价植被生长状况的重要指标,快速、准确监测核桃树冠层氮素含量的变化,对及时掌控树体长势、实施精准管理具有重要意义。本研究通过低空无人机遥感平台搭载GS-2型成像光谱仪,获取了果实膨大期5年生核桃林地的高光谱遥感影像数据。利用ENVI 5.3软件对观测范围内的核桃、土壤以及阴影区域进行识别提取,根据不同地物的波谱差异寻找核桃与土壤、阴影区域之间无交集且差异较大的波段区间,确定冠层的范围,并通过支持向量机方法验证其提取精度;根据NDVI、RVI和DVI植被指数筛选指示冠层氮素含量的特征敏感波段,分析了9种光谱参数对核桃冠层氮素含量的估算能力及其相关性,并将筛选的特征敏感波段作为BP神经网络模型的输入变量,进行了核桃冠层氮素含量的估算。结果表明：当B100 (550.7)处的光谱反射率大于0.10,且 B233 (779.4) 处的光谱反射率大于0.70时,可有效识别和确定核桃树冠层范围,制图精度高达96.43%。在分析核桃树冠层氮素含量与NDVI、RVI、DVI植被指数相关关系的基础上,确定了B33 (440.6)、B165 (660.7)、B186 (697.0)和B347 (986.4)为指示氮素含量的特征敏感波段。9种光谱参数中,以B347 (986.4)和B186 (697.0)重构的NDVI(986.4,697.0) 在核桃林地冠层氮素含量的诊断中更接近实测值,估算模型精度最高。基于BP神经网络建立的估算模型较9种光谱参数具有更高的估算精度,测试集R 2 达0.805,具有一定的估算可靠性。     

基于XGBoost-Shapley的玉米不同生育期LAI遥感估算

针对当前快速准确获取叶面积指数（Leaf area index, LAI）时大部分遥感预测方法将光谱信息作为模型主要特征,忽略时序变化特征的问题,利用无人机搭载五通道多光谱相机获取研究区玉米不同生育期的影像数据,基于该数据计算玉米相应生育期植被指数,然后采用植被指数建立各生育期子模型,采用Shapley理论计算子模型均方根误差对全生育期模型均方根误差的贡献度,从而确定各子模型权重,根据权重组合形成具有LAI时序变化特征的估算模型,分别基于支持向量回归（SVR）、多层感知机（MLP）、随机森林（RF）和极限梯度提升树（XGBoost）算法构建组合估算模型。结果表明：采用Shapley理论构建的组合LAI估算模型估算效果优于直接构建的全生育期LAI估算模型。相较于SVR-Shapley、MLP-Shapley以及RF-Shapley模型,XGBoost-Shapley模型的估算效果最佳（R²为0.97,RMSE为0.021,RPD为6.9）。将最优模型XGBoost-Shapley应用于研究区LAI预测,预测结果符合不同生育期玉米长势。本研究为大田玉米长势遥感监测提供...     

顺序同化不同时空分辨率LAI的冬小麦估产对比研究

选择PyWOFOST模型为动态模型,以叶面积指数(LAI)为状态变量,遥感LAI为观测值,采用集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法,研发了一种遥感LAI与作物模型同化的区域冬小麦产量估测系统。为消除云的污染,采用Savitzky-Golay(S-G)滤波算法重构时间序列MODIS LAI;通过构建地面观测LAI与3个关键物候期Landsat TM植被指数回归统计模型,获得区域TM LAI;通过融合3个关键物候期的TM LAI与时间序列S-G MODIS LAI,生成尺度转换LAI。对比分析3种不同时空分辨率的遥感LAI的同化精度,研究结果表明,同化尺度转换LAI获得了最高的同化精度,与官方县域统计产量相比,在潜在模式下,决定系数由同化前的0.24提高到0.47,均方根误差由602kg/hm2下降到478 kg/hm2。结果表明,遥感观测与作物模型的尺度调整对提高冬小麦同化模型精度具有重要作用,遥感LAI与作物模型的En KF同化方法是一种有效的区域作物产量估测方法。