科研产出
基于无人机多光谱的夏玉米叶绿素含量反演研究
《山东农业科学 》 2021
摘要:以济南市济阳区夏玉米为研究对象,通过无人机(UAV)搭载多光谱相机进行叶绿素动态监测。在夏玉米3个生育时期(大喇叭口期、开花期、灌浆期),每个时期选取5块具有代表性的1 m×1 m的样地,利用无人机获取样地多光谱影像;同时从每块样地选取不同植株冠层不同部位的7片叶,用叶绿素仪测定每片叶的SPAD值,取其平均值作为该样地的SPAD实测值。利用Pix4D mapper软件对获取的多光谱影像进行拼接,然后利用伪标准地物辐射校正法进行校正,输出5个波段的反射率影像图,用ENVI对各波段进行配准组合成ENVI格式的反射率数据。选取4种光谱参数和夏玉米SPAD实测值构建反演模型并进行模型评价,结果表明:以归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、冠层叶绿素含量指数(CCCI)三种光谱参数为变量的多元线性回归(MLR)模型精度更高且更加稳定,模型检验Rv2为0.885,均方根误差(RMSE)为2.111,模型最优解参数(MOSP)为0.414。综合分析,该模型在估测玉米冠层叶绿素含量方面具有快速便捷、时效性强、准确度高等诸多优势,同时能快速、无损监测夏玉米叶绿素含量变化。
全文链接
请求原文
首页上一页1下一页尾页


