不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究

作者：刘杨; 冯海宽^*; 孙乾; 杨福芹; 杨贵军

来源：光谱学与光谱分析, 2021, 41(05): 1470-1476.

• 马铃薯
• 地上生物量
• 影像分辨率
• 光谱信息
• 纹理特征

地上生物量(AGB)是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建AGB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子(VIF)进行主成分分析(PCA)降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归(MLR)构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现:(1)获得的影像分辨率在0.43～2.05cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平(p<0.01),随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。(2)同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。(3)随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。

• 单位
  河南工程学院; 土木工程学院; 农业部; 山东科技大学; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京农业信息技术研究中心