本文關(guān)鍵詞：基于成像高光譜儀的大豆葉面積指數(shù)反演研究

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【摘要】：高光譜遙感能連續(xù)獲取地物光譜圖像,這一技術(shù)能大大提高估算葉面積指數(shù)的水平。利用無人機(jī)搭載成像高光譜儀獲取作物光譜信息反演葉面積指數(shù)對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理意義重大。通過灰色關(guān)聯(lián)度排序、赤池信息量準(zhǔn)則和偏最小二乘法(GRA-PLS-AIC)選擇了三角植被指數(shù)(TVI)、比值植被指數(shù)(RVI)、紅邊植被指數(shù)(NDVI705)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)和重歸一化植被指數(shù)(RDVI)5種植被指數(shù),結(jié)合田間實(shí)測(cè)的葉面積指數(shù)數(shù)據(jù),采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建多指數(shù)反演模型。通過無人機(jī)為平臺(tái)同步搭載數(shù)碼相機(jī)和成像高光譜儀,在山東省嘉祥縣一帶獲取了大豆生殖生長(zhǎng)期內(nèi)的遙感影像,同時(shí)利用LAI-2200C植物冠層分析儀進(jìn)行葉面積指數(shù)測(cè)定,將獲取到的遙感影像和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行葉面積指數(shù)的反演。結(jié)果表明:在大豆生殖生長(zhǎng)期內(nèi)建多指數(shù)模型,建模結(jié)果的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的R~2和RMSE分別為0.701和0.672,驗(yàn)證結(jié)果的R~2和RMSE分別為0.695和0.534,預(yù)測(cè)模型有比較高的精度和可靠性,利用該模型來反演LAI是準(zhǔn)確的,生成的大豆LAI分布圖能反映當(dāng)?shù)禺?dāng)時(shí)大豆的真實(shí)長(zhǎng)勢(shì)情況。因此,以多旋翼無人機(jī)為平臺(tái)同步搭載高清數(shù)碼相機(jī)和成像高光譜儀組成的無人機(jī)農(nóng)情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)研究大豆葉面積指數(shù)反演是可行性,構(gòu)建的多指數(shù)模型適用于大豆生殖生長(zhǎng)期。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院;國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家大豆改良中心;
【基金】：河南省基礎(chǔ)與前沿研究項(xiàng)目(152300410098) 國(guó)家地理測(cè)繪信息局公益項(xiàng)目(201412020)
【分類號(hào)】：S565.1;S127
【正文快照】： 葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)是指單位面積上植物葉片垂直投影面積的總和與單位土地面積的比值,它可為植物冠層表面最初能量交換描述提供結(jié)構(gòu)化定量信息,是生態(tài)系統(tǒng)研究中最重要的結(jié)構(gòu)參數(shù)之一[1]。葉面積指數(shù)也是重要的植物生理參數(shù),是生態(tài)系統(tǒng)功能、凈初級(jí)生產(chǎn)力等模型

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本文編號(hào)：1222994