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1.一种基于无人机多光谱影像的水稻地上部生物量估测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:通过无人机采集获取水稻冠层多光谱影像数据,同时对水稻植株进行随机破坏性取样,得到水稻植株样本;步骤2:对水稻冠层多光谱影像数据进行预处理:去除噪声、校正光晕、校正镜头畸变、校正辐射,得到水稻冠层多光谱影像反射率数据;步骤3:对水稻冠层多光谱影像反射率数据进行数据处理:提取反射率、计算纹理特征参数、计算植被指数、计算纹理指数,同时测定水稻植株样本的生物量数据;步骤3‑1:根据感兴趣区域ROI提取每个小区的反射率,其中,小区的定义为5m×6m的区域;步骤3‑2:根据步骤3‑1中的反射率计算与生物量估测相关的植被指数;步骤3‑3:在反射率影像上计算基于灰度共生矩阵的8个纹理特征参数;步骤3‑4:根据单纹理特征参数构建归一化纹理指数NDTI,NDTI=(T1‑T2)/(T1+T2),其中,T1、T2分别为任意波段的某一纹理特征参数;步骤3‑5:将水稻植株样本去根洗净,在烘箱中进行杀青、烘干,再称重,得到水稻植株样本的地上部生物量数据;步骤4:将光谱指数、单纹理特征参数、纹理指数与地上部生物量进行相关性分析,同时利用数据分析软件SPSS结合光谱指数、纹理指数进行逐步多元线性回归分析得到水稻生物量估测模型,并计算其决定系数R2,通过比较R2评定不同回归分析模型在水稻生物量估测上的表现;步骤5:根据田间试验数据,采用十字交叉验证法对水稻生物量估测模型进行精度验证,并计算相对均方根误差RMSE:其中,Pi和Oi,分别是第i个样本的预测值和实测值,n是样本总数;步骤6:通过比较不同估测模型的RMSE,得到最佳水稻地上部生物量估测模型:AGB(t ha‑1)=e(4.179×NDTI(Mean800,Mean550)–2.559×NDTI(Mean800,Mean720)+1.924×MTVI2‑0.644)其中,NDTI(Mean800,Mean550)为800nm和550nm两个波段的Mean纹理特征参数构建的纹理指数,NDTI(Mean800,Mean720)为800nm和720nm两个波段的Mean纹理特征参数构建的纹理指数,MTVI2为修正三角植被指数,AGB为水稻地上部生物量。 |