IGSNRR OpenIR
基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产
朱婉雪; 李仕冀; 张旭博; 李洋; 孙志刚
2018
Source Publication农业工程学报
ISSN1002-6819
Volume034Issue:011Pages:78
Abstract田块尺度作物快捷精准估产对规模化农业经营管理具有重要意义。因此,急需选取最优植被指数和最佳无人机遥感作业时期,建立冬小麦无人机遥感估产模型,获取及时、快速、低成本的无人机遥感估产方法。该文以山东省滨州市典型规模化农田为研究对象,利用固定翼无人机遥感平台对冬小麦进行多期遥感观测与估产。基于2016年冬小麦返青拔节期、抽穗灌浆期和成熟期的无人机遥感影像数据集,采用最小二乘法,构建了基于不同植被指数与冬小麦实测产量的9种线性模型,并结合作物实测产量进行模型评价。多时相多种类植被指数的优选分析结果显示,抽穗灌浆期估产模型R2最高,RMSE最低(n=34)。其中,模型R~2达到0.70的植被指数共6个,从高到低依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI;RMSE由低到高依次为EVI2、MSAVI2、SAVI、MTVI1、MSR和OSAVI。另外,该文进一步评价农田土壤像元对无人机遥感估产的影响,经过阈值滤波法处理后,返青拔节期估产模型的R2(n=34)从约0.20提升至0.30以上,RMSE和MRE下降;抽穗灌浆期模型的RMSE降低,R2(n=34)有所提升但不显著。综上所述,最佳无人机飞行作业时期为冬小麦抽穗灌浆期,最优植被指数为EVI2,土壤像元的滤除对抽穗灌浆期无人机遥感估产模型的影响不显著。因此,优化后的基于植被指数的无人机遥感估产模型,可以快速有效诊断和评估作物长势和产量,为规模化农业种植经营提供一种快捷高效的低空管理工具。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/92822
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
朱婉雪,李仕冀,张旭博,等. 基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产[J]. 农业工程学报,2018,034(011):78.
APA 朱婉雪,李仕冀,张旭博,李洋,&孙志刚.(2018).基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产.农业工程学报,034(011),78.
MLA 朱婉雪,et al."基于无人机遥感植被指数优选的田块尺度冬小麦估产".农业工程学报 034.011(2018):78.
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