基于低空无人机多光谱遥感的水稻倒伏监测研究

为了获取水稻倒伏信息,使用小型低空无人机搭载多光谱成像仪,对发生倒伏灾害的水稻田块进行遥感监测。结果表明:在多光谱影像上,倒伏水稻与正常水稻的光谱反射率在各个波段上均有差异,其中以绿波段和红边波段差异最为显著。在光谱分析的基础上,使用偏最小二乘判别分析法构建基于全波段光谱反射率的水稻正常/倒伏分类模型,取分类阈值k=0. 5,对多光谱影像上的正常水稻和倒伏水稻进行了有效区分,准确率分别达到98. 104%和99. 044%,精度能够满足水稻倒伏面积监测的需求。根据分类结果统计出研究区水稻倒伏面积为38 074. 4 m2,占总面积的73. 4%。研究结果表明,使用无人机多光谱遥感可以为水稻倒伏监测提供高效、精确的技术支持。