水稻多时相植被指数特征及覆盖度提取研究

作者：尹林江; 李威^*; 赵卫权; 赵祖伦; 吕思思; 孙小琼

来源：中国农业科技导报, 2023, 25(02): 83-98.

DOI：10.13304/j.nykjdb.2022.0256

• 水稻
• 多时相
• 植被指数特征
• 无人机多光谱影像
• 植被覆盖度
• 植被指数

为准确快速获取水稻的植被指数特征和植被覆盖度信息，利用无人机采集水稻分蘖期、抽穗期和结实期的多光谱影像数据，选择不同类型的植被指数，利用样本统计法和植被指数交点法，提取并探究水稻3个生长期在地块和像元尺度下的植被指数特征，并运用阈值分割法提取水稻植被信息及覆盖度信息。结果表明，水稻3个生长期内，在像元和地块尺度下均表现出明显的物候特征，且与杂草和树木存在明显区别；多光谱植被指数的植被覆盖度提取精度整体高于可见光植被指数；归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)对水稻3个时期植被覆盖度提取精度最高，提取误差分别为0.40%、0.43%和0.81%,R2为0.77、0.92和0.98，均方根误差(root mean square error,RMSE)为9.09%、2.97%和0.38%；可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index,VDVI)提取精度高于超绿红蓝差分指数(excess green-red-blue difference index,EGEBDI)和过绿减过红指数(excess green-excess red index,ExG-ExR)，提取误差分别为4.30%、1.36%和1.60%,R2分别为0.53、0.77和0.80,RMSE分别为14.62%、3.70%和5.50%。该研究成果可为作物长势监测及其植被覆盖度提取提供技术支撑。

• 单位
  贵州省山地资源研究所; 贵州科学院; 贵州师范大学