利用无人机影像反演水稻SPAD值的最优空间窗口确定
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘一博; 裴杰; 方华军; 刘鹏宇; 刘四义; 邹耀鹏 |
| 刊名 | 农业工程学报
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| 出版日期 | 2023 |
| 卷号 | N/A页码:1-10 |
| 关键词 | 无人机 多光谱 水稻 叶绿素含量 空间窗口 反演 |
| 英文摘要 | 通过无人机多光谱影像反演农作物理化参数、动态监测作物长势是精准农业发展的重要方向。然而，由于无人机影像多具有较高的空间分辨率，地面采样点与影像上对应像素的空间范围往往不匹配，导致所构建的反演模型精度降低。为确定利用无人机多光谱影像反演水稻叶绿素含量的最优空间窗口，该研究分别采集水稻孕穗期、抽穗期和成熟期多光谱影像，以不同大小和形状的空间窗口对影像进行处理并计算多种植被指数，将不同窗口处理的植被指数与地面实测SPAD(soil and plant analyzer development)值进行相关性分析，将相关性最高的一组植被指数所对应的空间窗口确定为最优空间窗口，并以该组植被指数与地面实测SPAD值为依据，分别构建支持向量机、随机森林、极限学习机、广义线性模型和多元逐步回归模型，分析各模型在水稻各生育期对SPAD值的反演精度。结果表明：经过空间窗口处理后各植被指数与SPAD值间的相关系数与处理前相比均有较大提升，圆形空间窗口下各生育期的最优窗口半径分别为35、25、25个像素，方形空间窗口下各生育期的最优窗口边长分别为71、41、61个像素，方形窗口处理效果与圆形窗口近似；利用支持向量机模型反演水稻SPAD值的效果最优，且在孕穗期反演精度最高，决定系数为0.718，均方根误差为1.849，平均绝对误差为1.465。研究结果可为其他作物理化参数反演的空间窗口选择提供参考，为无人机利用多光谱监测作物长势、发展精准农业提供技术支持。 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199383]  |
| 专题 | 千烟洲站森林生态系统研究中心_中文论文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 2.中科吉安生态环境研究院 3.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统观测与模拟重点实验室 4.自然资源部华南热带亚热带自然资源监测重点实验室 5.中山大学测绘科学与技术学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘一博,裴杰,方华军,等. 利用无人机影像反演水稻SPAD值的最优空间窗口确定[J]. 农业工程学报,2023,N/A:1-10. |
| APA | 刘一博,裴杰,方华军,刘鹏宇,刘四义,&邹耀鹏.(2023).利用无人机影像反演水稻SPAD值的最优空间窗口确定.农业工程学报,N/A,1-10. |
| MLA | 刘一博,et al."利用无人机影像反演水稻SPAD值的最优空间窗口确定".农业工程学报 N/A(2023):1-10. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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