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基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

高林 杨贵军 李红军 李振海 冯海宽 王磊 董锦绘 贺鹏

高林, 杨贵军, 李红军, 李振海, 冯海宽, 王磊, 董锦绘, 贺鹏. 基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2016, 24(9): 1254-1264. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.151237
引用本文: 高林, 杨贵军, 李红军, 李振海, 冯海宽, 王磊, 董锦绘, 贺鹏. 基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2016, 24(9): 1254-1264. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.151237
GAO Lin, YANG Guijun, LI Hongjun, LI Zhenhai, FENG Haikuan, WANG Lei, DONG Jinhui, HE Peng. Winter wheat LAI estimation using unmanned aerial vehicle RGB-imaging[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2016, 24(9): 1254-1264. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.151237
Citation: GAO Lin, YANG Guijun, LI Hongjun, LI Zhenhai, FENG Haikuan, WANG Lei, DONG Jinhui, HE Peng. Winter wheat LAI estimation using unmanned aerial vehicle RGB-imaging[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2016, 24(9): 1254-1264. doi: 10.13930/j.cnki.cjea.151237

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

doi: 10.13930/j.cnki.cjea.151237
基金项目: 国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102303)、北京市自然科学基金项目(4141001)和河北省科技计划项目(14227423D)资助

Winter wheat LAI estimation using unmanned aerial vehicle RGB-imaging

  • 摘要: 叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一, 利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前, 数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果, 但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性, 本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源, 利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数, 并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明, 在LAI随生育期发生变化的同时, 10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化, 说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响, 也对某些数字图像特征参数有一定影响; 在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中, R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而, 研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型, 最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71, RMSE=0.8, P<0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的, 这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-11-22
  • 修回日期:  2016-03-25
  • 刊出日期:  2016-09-01

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