基于无人机遥感影像的马铃薯产量估算

作者：张斌斌; 魏峭嵘; 尹燕斌; 李若丹; 李双玉; 张晶; 石瑛^*

来源：中国马铃薯, 2023, 37(06): 498-535.

DOI：10.19918/j.cnki.1672-3635.2023.06.003

• 马铃薯
• 无人机遥感
• 产量
• RGB指数
• 植被指数

马铃薯产量的精准预测对于保障粮食安全具有重要作用。为实现快速精准获取马铃薯产量信息，研究利用无人机搭载可见光相机和多光谱相机，分别于马铃薯现蕾期、初花期、盛花期和终花期进行无人机RGB和多光谱影像的采集，并于收获期测定马铃薯产量。基于RGB和多光谱影像特征，对马铃薯产量与RGB指数和植被指数分别进行相关性分析，结合样本数量，筛选出相关性最高的前五个光谱指数作为模型输入变量，采用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)和随机森林(Random forest,RF)2种方法构建不同生育期和全生育期的估算模型，并进行对比，筛选出马铃薯产量估算的最优模型。通过RGB指数与植被指数结合可以提高马铃薯产量的估算效果，并且多元线性回归模型的反演效果要优于随机森林模型。最终产量的估算效果从高到低分别是盛花期>全生育期>终花期>初花期>现蕾期，马铃薯产量最优估算模型为盛花期以RGB指数与植被指数结合作为模型输入变量的MLR模型。测试集R2和RMSE分别为0.77、0.64 kg/m2；验证集R2和RMSE分别为0.68、0.56 kg/m2。研究结果可为精准农业定量化研究提供技术支持。

• 单位
  东北农业大学