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...     

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊监测技术

薇甘菊是世界十大有害杂草之一,其泛滥会对生态系统造成重大影响。建立一个高空间分辨率全域尺度的薇甘菊预警评估方法,是防治薇甘菊的关键手段之一。目前对薇甘菊的监测主要有人工踏查、卫星遥感监测,但前者效率低下而后者识别精度不够。以无人机为载体,通过采集待监测区域的薇甘菊彩色图像,应用Otsu-K-means、RGB、HSV色彩空间阈值分割算法以及K-means-RGB、K-means-HSV、K-means-RGB-HSV融合算法和MobileNetV3深度学习算法进行识别,采用召回率、精确率和均衡平均数F1值共3个评价指标对识别结果进行评价。实验结果表明K-means-RGB-HSV算法对盛花期薇甘菊的整体识别效果最佳。在此基础上,基于识别结果应用模糊层次分析法以及盖度公式,初步建立了薇甘菊的预警评估方法,划分了5个薇甘菊入侵危害等级,可根据所需监测精度的不同,设置不同尺寸的网格和辐射半径,绘制出薇甘菊入侵的精准分布热力图,能够清晰准确地体现不同区域的入侵薇甘菊的危害程度。在厘米级分辨率精度下,实现了基于无人机遥感的盛花期薇甘菊精准监测,为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

长航时轻型固定翼农用遥感无人机设计与仿真

针对电动无人机应用于农业遥感监测时受其续航时间限制的问题,从实际应用角度出发,设计了一种续航时间长、适用于农业遥感监测的翼身融合布局的轻型电动固定翼无人机。提出了翼身融合布局轻型固定翼无人机的总体设计方法,确定了轻型固定翼无人机的结构参数,建立了物理模型并对其参数进行了优化分析。通过计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)分析计算了翼身融合布局轻型固定翼无人机的气动性能,基于流固耦合模型动态分析了其飞行状态下的受力分布。结果表明,优化模型较初始设计模型的升阻比提高了2.6%,在迎角为6°、巡航速度为15.5 m/s时,所设计的翼身融合布局轻型固定翼无人机机身压力分布合理,且拥有良好的气动特性。起飞质量为1.5 kg时,无人机下表面压力最大,为143 Pa,升力主要集中在机翼前缘部分,计算所得理论续航时间为65 min,在巡航阶段最大变形量0.288 38 mm,符合飞行器工作条件,无人机结构和选用材料均满足设计和使用要求。本文设计的电动轻型固定翼农用遥感无人机在结构、材料和性能方面均适用于农业遥感监测。     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别

监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法

基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。     

小麦倒伏信息无人机多时相遥感提取方法

采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数F_1和F_2,再以两特征参数相似性构建综合特征参数F_3。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86. 44%以上,Kappa系数达0. 73以上,倒伏信息提取精度(F)为81. 07%以上,因此综合特征参数可作为两个时期冬小麦倒伏信息提取特征参数。分别用本文方法、支持向量机、神经网络法和最大似然法提取验证区域倒伏小麦信息,经验证,本文方法提取小麦倒伏信息整体精度(OA)达86. 29%以上,Kappa系数达0. 71以上,倒伏信息提取精度(F)达80. 60%以上;其他3种常用方法提取的整体精度(OA)为69. 68%～87. 44%,Kappa系数为0. 49～0. 72,倒伏信息提取精度(F)为65. 33%～79. 76%。结果表明,本文方法整体精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分类方法。因此,综合特征参数与K-means算法对冬小麦在灌浆期倒伏信息提取具有一定的准确性和适用性。     

覆盖度对无人机热红外遥感反演玉米土壤含水率的影响

为提高基于冠层温度信息反演土壤含水率的精度,以不同水分处理的拔节期大田玉米为研究对象,采用无人机热红外和可见光相机获取试验区遥感图像,通过不同图像分类方法剔除土壤背景,提取玉米植被覆盖度(Corn vegetation coverage,Vc)及冠层温度(Canopy temperature,Tc),并计算冠-气温差(Tca)和冠-气温差与覆盖度的比值,分析这两种指数与土壤含水率(Soil moisture content,Smc)之间的关系。结果表明,不同分类方法提取的玉米覆盖度以及冠层温度均存在差异,由灰度分割法、RGRI指数法、GBRI指数法3种分类方法剔除土壤背景后计算的冠-气温差、冠-气温差与覆盖度之比与土壤含水率均呈线性关系,并且冠-气温差、冠-气温差与覆盖度之比两种指数反演0～30 cm玉米根域深度的土壤含水率效果较好;其中,未剔除土壤背景的冠-气温差反演土壤含水率效果较差,GBRI指数分类法剔除土壤背景的冠-气温差反演土壤含水率效果有所提高(0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm深度的R2由0. 255、0. 360、0. 131提高至0. 425、0. 538、0. 258);而冠-气温差与覆盖度的比值反演土壤含水率相比于冠-气温差精度明显提高,0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm深度建模集R2高达0. 488、0. 600、0. 290,P 0. 001,验证集R2达0. 714、0. 773、0. 446,表明冠-气温差与覆盖度之比是反演玉米根域深度土壤含水率效果更优的指标。