基于无人机影像的SEGT棉花估产模型构建

及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT（Seedling Emergence and Growth Trend）模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过植被指数与大津法、形态学滤波相结合的方法,获取研究区内棉花出苗信息;然后利用无人机多光谱时间序列影像数据,分析各时期归一化差异植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）与实际产量的相关特征,对棉花生长状态进行等级划分,反演每株棉花的预测成铃数;最后结合棉花单铃质量构建SEGT模型进行产量估算,并根据实测产量数据进行精度验证。试验结果表明：ExG-ExR（Excess Green-Excess Red）植被指数对棉花苗识别和提取效果较好,精确率、召回率、F1值分别达到93%、92.33%和92.66%,VDVI（Visible-band Difference Vegetation Index）植被指数精度次之;将预测产量与实测产量进行对比验证,估产模型的决定系数达到0.92,表明利用SEGT模型进行棉花产量估算是一种切实可行的方法。研究结果可为无人机遥感在作物估产中的应用提供参考。