基于多光谱影像特征的小麦锈病反演模型构建

【目的】研究如何从无人机多光谱遥感影像中提取有效的特征，并以此构建小麦锈病反演模型。【方法】以小麦锈病田块为研究对象，利用大疆精灵4无人机获取多光谱影像，分别提取植被指数和纹理指数，使用皮尔逊相关系数、灰色关联度和变量投影重要性等方法进行指数排序，利用判定系数、赤池信息准则进行变量筛选，分别使用偏最小二乘回归、后向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)、随机森林(random forest, RF)3种方法建立小麦锈病反演回归模型。【结果】利用变量投影重要性-赤池信息准则方法能够筛选出较好的光谱指数，使用BP方法构建的回归模型精度最高，其判定系数R²为0.918,RMSE是0.128。【结论】利用3种特征筛选方法，在构建的光谱指数、纹理特征集中筛选敏感特征，并建立小麦锈病反演模型，实现了小麦锈病灾害空间分布制图，为多光谱影像特征变量筛选提供了方法参考。