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基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测
被引:28
|作者:

陶惠林
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北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

冯海宽
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北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室
国家农业信息化工程技术研究中心 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

杨贵军
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北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室
北京市农业物联网工程技术研究中心 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

杨小冬
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北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

刘明星
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北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

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[1] 北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室
[2] 国家农业信息化工程技术研究中心
[3] 北京市农业物联网工程技术研究中心
[4] 河南理工大学测绘与国土信息工程学院
来源:
关键词:
冬小麦;
叶面积指数;
无人机;
成像光谱;
估测;
光谱参数;
D O I:
暂无
中图分类号:
S512.11 [];
S127 [遥感技术在农业上的应用];
学科分类号:
082804 ;
摘要:
利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R2分别为0. 995 9、0. 999 0和0. 996 8,UHD185光谱仪数据精度较高; 7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0. 738)、SR(r=0. 819)、NDVI×SR(r=0. 835); LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R2=0. 678 8、RMSE为0. 69、NRMSE为19. 79%,验证R2=0. 846 2、RMSE为0. 47、NRMSE为16. 04%)。
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