基于无人机影像的采煤沉陷区玉米生物量反演与分析

为了探索运用无人机多光谱遥感技术监测高潜水位矿区采煤扰动下原有生态系统破坏及地表耕地损毁程度的方法,以高潜水位矿区开采沉陷导致地面积水所引起的农作物渍害影响为例,基于无人机多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入红边波段进行扩展,优选了22种植被指数,结合田间同步实测生物量数据,采用经验模型法分别构建了一元回归、基于最小二乘法的多元逐步回归(Multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(Back propagation neural networks,BPNN)的生物量反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。最后,基于最佳模型进行研究区玉米生物量的空间分布反演和分析,结果显示,所选的植被指数均与生物量显著相关,其中,BP神经网络模型的估算精度最高,其决定系数R2为0.83,比其他模型增加了0.10~0.17,预测均方根误差RMSE为178.72 g/m2,比其他模型减少了29.65~60.23 g/m2,估测精度EA可达到79.4%,比其他模型提高了3.3%~7.1%。这说明红边波段更适于采煤沉陷区作物生物量的估算,引入红边波段构建生物量反演模型,可以显著提高采煤沉陷影响下玉米生物量无人机遥感反演模型的精度。研究结果表明:采煤沉陷盆地内玉米生物量主要分布于592~1 050 g/m2,其面积占研究区的74.4%,地表生物量低于352 g/m2的作物面积达到14.1%,玉米整体长势受采煤扰动影响较为严重,玉米生物量呈现从沉陷盆地边缘往中心逐渐降低的趋势。本文研究为同类型其他高潜水位矿区土地损毁监测与评价、土地复垦与生态修复等提供基础数据与理论支撑。     

基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量（SPAD）的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归（SR）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量回归（SVR）模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,植被指数+纹理特征模型与植被指数模型相同,R2为0.7316,RMSE为2.9580,RPD为1.926,优于纹理特征模型;在PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8025,RMSE为2.4952,RPD为2.284,纹理特征模型次之,植被指数模型最差;在SVR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8055,RMSE为2.6408,RPD为2.158,植被指数模型次之,纹理特征模型最差。综合分析采用基于PLSR植被指数+纹理特征模型可以实现玉米冠层SPAD快速、准确提取,为叶绿素反演提供一种新的方法,可为无人机遥感作物长势监测提供参考。     

基于无人机遥感的玉米水分利用效率与生物量监测

玉米生物量及水分利用效率是反映作物长势和作物品质的重要指标。为实现农业精准管理,本文以不同水分处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物生长模型估测青贮玉米生物量及水分利用效率的可行性。首先,将基于高时空分辨率无人机多光谱图像估测的关键作物参数蒸腾系数k_t输入到简单的水分效率模型中,来拟合不同水分胁迫处理下玉米水分利用效率WUE和标准化水分利用效率WP*;然后,采用拟合的WUE、WP*估算相同水分和不同水分状况下的玉米生物量,并进行验证;基于高时空分辨的无人机多光谱遥感图像获取了大田尺度上的WUE、WP*和生物量的空间分布图。结果表明,基于无人机多光谱、气象和土壤水分数据计算的实际蒸腾量∑T_c,adj和∑k_tk_swk_st(k_sw、k₉st)为环境胁迫因子)与玉米生物量具有极显著(P <0.001)的相关性,不同水分处理下WUE的决定系数R²均不小于0.92,WP*的R²...     

基于无人机遥感的高潜水位采煤沉陷湿地植被分类

为了掌握采煤沉陷湿地植被的类别和空间分布,促进矿区土地利用、管理和修复,以山东省济宁市东滩煤矿3304工作面为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,分别采用面向对象的分类方法和监督分类方法对研究区湿地植被进行分类。基于优选的面向对象尺度分割参数,确定分类规则后构建面向对象分类模型,对湿地植被进行分类,生成植被分布图。同时,利用野外获取的322个采样点进行精度验证。结果表明:与基于像元的监督分类方法相比,面向对象分类方法显著提高了影像分类精度。监督分类方法总体精度为44. 3%,Kappa系数为0. 4;面向对象分类方法总体精度达到84. 2%,Kappa系数为0. 8。该研究为采煤沉陷区湿地调查与开采沉陷影响下地表植被空间分布规律研究提供了方法与基础数据。     

基于Hyperion高光谱影像的冬小麦地上干生物量反演

在黄淮海粮食主产区选择河北省衡水市深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:NNDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B18(波长528.57 nm)、波段B82(波长962.91 nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%。     

基于无人机多光谱遥感的冬油菜地上部生物量估算

地上部生物量(Above-ground biomass, AGB)是判断作物生长发育的重要指标,对作物不同生长阶段地上部生物量进行快速、准确、无损遥感监测对精准农业生产具有重要意义。本文在西北关中地区开展田间试验,以不同水氮处理下冬油菜为研究对象,通过对其生理生长指标以及产量进行分析,确定I2N3(越冬期和蕾薹期补灌,施氮量为280 kg/hm²)处理为该地适宜的水氮管理策略。使用无人机获取冬油菜营养生长期和生殖生长期多光谱图像,采用阈值法对多光谱图像中的阴影和土壤背景进行掩膜处理,提取各波段反射率,构建植被指数。将冬油菜地上部生物量实测数据与21个光谱变量进行相关性分析,筛选出各生长阶段相关系数绝对值排名前8个光谱变量作为输入量,通过随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)构建不同生长阶段冬油菜地上部生物量估算模型,确定最佳估算模型。结果表明,全生长阶段和生殖生长阶段红光波段反射率显著性最强且稳定,相关系数分别达到0.835和0.754;PSO-SVM模型更适合用于反演关中地区冬油菜不...     

基于无人机高光谱影像的马铃薯株高和地上生物量估算

为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量(AGB)和地面控制点(GCP)的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(DSM),利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm;然后,对马铃薯AG...     

基于多时相无人机影像的高郁闭度森林采伐生物量估算

为准确估算森林采伐生物量实现森林碳汇的精准计量,针对采用单一时相可见光无人机影像估算高郁闭度森林采伐生物量较困难的问题,基于伐区采伐前后多时相可见光无人机影像,研究森林采伐生物量高精度的估算方法。以福建省闽侯白沙国有林场一个针叶林采伐小班为试验区,采集分辨率优于10 cm的采伐前后多时相可见光无人机影像,采用动态窗口局部最大值法得到高精度的采伐株数与单木树高信息,再基于采伐后无人机影像,运用YOLO v5方法检测并提取伐桩直径信息,根据胸径-伐桩直径模型来估算采伐木胸径信息,再利用树高和胸径二元生物量公式估算采伐生物量,以实测数据进行验证。根据动态窗口局部最大值法获取株数与平均树高精度分别为96.35%、99.01%,运用YOLO v5方法对伐桩目标检测的总体精度为77.05%,根据伐桩直径估算的平均胸径精度为90.14%,最后得到森林采伐生物量精度为83.08%,结果表明这一新方法具备较大的应用潜力。采用采伐前后多时相无人机可见光遥感,可实现森林采伐生物量的有效估算,有助于降低人工调查成本,为政府及有关部门进行碳汇精准计量提供有效的技术支持。     

基于Hyperion高光谱遥感影像的冬小麦地上干生物量反演

在中国黄淮海粮食主产区选择河北省衡水深州市为试验区,以冬小麦地上干生物量为研究对象,以作物冠层高光谱和EO-1 Hyperion高光谱卫星数据为主要数据源,在分析冠层高光谱构建的窄波段植被指数(N-VIs)与实测冬小麦地上干生物量间相关性基础上,提出了利用拟合精度R~2极大值区域重心确定冬小麦干生物量敏感的光谱波段中心的方法,并运用该方法确定了冬小麦生物量敏感波段中心。在此基础上,以敏感波段中心筛选结果为指导,利用窄波段植被指数及相关波段开展Hyperion高光谱卫星遥感区域冬小麦干生物量遥感反演和精度验证。最终,按精度最高原则优选区域冬小麦地上生物量反演结果。其中,研究采用了冬小麦孕穗期Hyperion数据,涉及的植被指数包括窄波段归一化植被指数(N-NDVI)、窄波段差值植被指数(N-DVI)和窄波段比值植被指数(N-RVI)。结果表明,通过与实测冬小麦地上干生物量对比,利用冠层高光谱冬小麦地上干生物量反演敏感波段筛选结果及其相应波段构建的Hyperion窄波段植被指数进行孕穗期作物干生物量估算取得了较好结果,其精度由大到小为:N-NDVI、N-RVI、N-DVI。其中,以波段B_(18)(波长528.57nm)、波段B_(82)(波长962.91nm)构建的Hyperion N-NDVI估算区域冬小麦地上干生物量精度最高,相对误差(RE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为12.65%和13.78%,证明本研究提出的区域冬小麦地上干生物量反演方法具有一定可行性,为高光谱遥感卫星数据敏感波段选取和提高农作物生物理化参数定量遥感精度提供了一定思路借鉴。     

基于无人机遥感的青贮夏玉米水分亏缺指数反演研究

为了研究不同水分胁迫和不同时间尺度对拔节期青贮夏玉米水分亏缺指数(WDI)和陆气温差监测效果的影响,利用地面数据结合无人机遥感数据建立植被指数-温度梯形空间,计算WDI干旱指数,并生成WDI分布图和陆气温差分布图。在不同的时间尺度和水分胁迫梯度下分析WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度的相关性。结果表明,植被指数-温度梯形空间和WDI分布图对短期降雨事件反应敏感;日间尺度下WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度均表现了较好的相关性(R~2为0. 4～0. 85);旬间尺度下WDI与土壤含水率、气孔导度的相关性(R~2 0. 68)明显优于陆气温差(R~20. 6);旬间尺度下100%充分灌溉时,WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度均无显著相关性(R~20. 12);在不同水分胁迫下,WDI与气孔导度、土壤含水率均显著相关(R~2为0. 728 3～0. 82),而陆气温差与气孔导度、土壤含水率的相关性则出现较大差异(R~2为0. 356 6～0. 807 4);与陆气温差相比,采用WDI实时监测青贮夏玉米旱情更为稳定。研究结果可为大田作物干旱信息的实时监测提供参考。     

基于无人机多光谱影像的柑橘冠层叶绿素含量反演

叶绿素是一种反映植物生长水平和健康状况的重要生理生化指标,为快速、无损地大规模获取柑橘冠层的叶绿素含量以精确指导果园管理,利用多旋翼无人机搭载多光谱传感器获取多波段反射率数据,使用多光谱阴影指数对冠层阴影和土壤背景进行剔除,计算得到植被指数与纹理特征,将地面实测的叶绿素含量作为验证,综合对比了全子集回归、偏最小二乘回归和深层神经网络的反演精度以选取最优模型。结果表明,植被指数与叶绿素含量的相关性良好;将仅使用植被指数与仅使用纹理特征的建模结果进行对比,仅使用纹理特征的模型在全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度均有明显提升;结合植被指数与纹理特征共同建模后,全子集回归和偏最小二乘回归的反演精度相比仅使用纹理特征的模型均能获得提升;深层神经网络因其良好的非线性拟合能力,获得了最高的反演精度,R²、MAE、RMSE分别为0.665、7.69 mg/m²、9.49 mg/m²,成为本文最优模型。本研究利用无人机多光谱影像反演得到柑橘冠层叶绿素含量,为实现柑橘生长监测提供指导作用。     

基于无人机冠层高光谱的滴灌棉田地上部生物量估测

为了快速获取棉花长势信息为棉田精准水肥管理提供决策支持,以新疆石河子滴灌棉花为研究对象,利用无人机搭载高光谱成像光谱仪采集了滴灌棉花7个生长日期的光谱信息,地面同步采集样本,共收集了176个样本,构建了30个光谱反射率模型,并筛选出了一种基于无人机冠层高光谱遥感的棉花地上部生物量高效无损监测模型。研究结果表明:滴灌棉花地上部生物量与反射率在0.01水平上显著相关,估算滴灌棉花地上部生物量的最优模型为基于连续投影算法的偏最小二乘法的光谱反射率模型,该模型的校正决定系数为0.7061,均方根误差为0.0198,验正决定系数为0.7168,均方根误差为0.0275,可作为无人机遥感快速、无损估测滴灌棉花地上部生物量的技术手段。本研究旨在为开发实时监测的多光谱仪器提供了理论支持。     

基于热红外遥感影像的玉米田间土壤水分反演研究

土壤水分监测对掌握农作物的生长状态至关重要。本研究为了在玉米作物的主要生育期有效地反演田间土壤含水量。本文以无人机平台获取的热红外遥感影像作为数据源,基于热惯量法反演田块尺度的土壤含水量。通过建立土壤热惯量与土壤含水量之间的线性回归模型,在试验田进行模型精度验证。结果表明,在实际农田环境中基于热惯量方法反演土壤含水量时,随着灌溉水平的提高其反演精度先升高后下降。模型在不同灌溉水平下反演土壤含水量的精度验证结果为:R~2=0.71,RMSE=3.09%。热惯量法具有较高的土壤含水量反演精度,为基于无人机热红外遥感田间土壤含水量监测提供了参考。     

基于无人机多光谱影像的矮林芳樟叶片含水率与叶水势反演

叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。     

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。     

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SupReMe影像重建和RF的玉米冠层LAI反演

针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段（705、740、783nm）,其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率（Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe）算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数（LAI）,并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。     

基于无人机多光谱影像的夏玉米SPAD估算模型研究

快速获取作物叶片叶绿素含量对及时诊断作物健康状况、指导田间管理具有重要意义。本研究以关中地区2020年夏玉米为研究对象,获取试验区无人机多光谱影像,提取植被指数,分析所选植被指数与SPAD的相关性,筛选得到模型的输入变量,利用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回归(RF)和分层线性模型(HLM)分别构建拔节期、抽雄期、灌浆期以及全生育期的SPAD估算模型,最终选出最优估算模型,以期为快速获取夏玉米SPAD提供参考。研究发现：除NRI之外,NDVI、OSAVI、GNDVI、RVI、MCARI、MSR、CIre与SPAD均显著相关,其中,OSAVI、NDVI与SPAD呈现出较强且稳定的相关性;各个生育期的最优模型均是RF模型,在拔节期、抽雄期、灌浆期和全生育期,验证集R²分别为0.81、0.81、0.73、0.61,RMSE分别为1.24、2.32、3.13、3.20;对于SPAD估算模型,将降雨量、最高气温这两个气象因子与植被指数耦合的HLM模型可以一定程度提升线性模型的估算精度,但其精度低于RF模型。因此,基于无人机多光谱影像的RF模型可以实现夏玉米SPAD的快速准...     

基于无人机多光谱影像和XGBoost模型的城市河流水质参数反演

为建立针对城市河流水质参数稳定且准确的无人机遥感反演模型,以邯郸市境内滏阳河5个河段为研究样区,基于三期无人机多光谱影像和水体氨氮浓度实测数据,构建了4种数学统计模型与XGBoost模型,并在模型验证和评价的基础上选取最优模型对研究区氨氮浓度进行时空分布反演及分析。结果表明：(1)XGBoost模型反演效果优于数学统计模型,决定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差整体优于数学统计模型,表现出较强的拟合能力和较高的预测精度;(2)无人机遥感反演技术适用于城市河流氨氮浓度反演,多光谱数据B1波段在建模中起关键作用;(3)邯郸市滏阳河流域各河段的整体氨氮浓度依次为2020年12月>2020年8月>2021年5月,呈现出一定的季节性差异特征。     

低空无人机影像分辨率对冬小麦氮浓度反演的影响

针对目前基于无人机遥感进行作物氮素营养诊断中缺乏规范化的标准来指导无人机应用过程中数据获取与处理的问题,开展了不同分辨率、低空无人机影像对冬小麦植株氮浓度反演影响的研究。在小麦生长的灌浆期,通过设置15、30、50、80 m共4种无人机飞行高度,获取了不同分辨率下的无人机多光谱影像,并开展地面试验,采集冬小麦植株氮浓度信息。基于这些数据,提取了不同分辨率下影像的光谱信息和纹理特征,并分别建立光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征等反演植株氮浓度的模型。对不同情景下的模型估测效果进行比较,结果表明,影像分辨率在1.00～5.69 cm之间变化时,影像光谱信息对小麦植株氮浓度反演影响不大,各情景下建模结果和验证结果差异较小;随着影像分辨率的降低,影像纹理特征对小麦植株氮浓度反演的效果变差;影像光谱信息+纹理特征信息对小麦植株氮浓度反演效果整体随着影像分辨率的提高呈增加趋势,且其反演结果优于单一光谱特征或单一纹理特征的反演效果。