基于无人机多光谱遥感的滴灌单元尺度棉花生长指标反演

摘要

基于搭载RTK模块和4个波段多光谱相机的无人机遥感平台，采集棉花蕾期、花期及铃期冠层表面高程和多光谱影像数据，同时在田间实测获取滴灌单元尺度棉花株高、叶面积指数、干物质量等生长指标。构建数字表面模型用以棉花株高反演；采用偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林3种模型，建立棉花叶面积指数及干物质量反演模型，以最优模型对滴灌单元尺度作物生长指标进行预测并评估模型的准确性。结果表明：基于数字表面模型方法的棉花遥测株高与实测株高决定系数R²达0.59,随机森林模型对棉花叶面积指数和干物质量的反演效果最优，R²分别达到0.56和0.74。滴灌单元尺度株高实测值与预测值的决定系数R²达0.83;蕾期、花期及铃期叶面积指数实测值与预测值的平均差异分别为0.17、0.46、0.97,干物质量实测值与预测值的平均差异分别为0.12、1.37、3.17 t·hm^-2,数据点基本落在95%一致性界限，滴灌单元作物生长指标实测值与预测值一致性较高。

关键词

棉花 / 生长指标 / 反演模型 / 无人机多光谱遥感 / 滴灌单元