为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参...为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,主成分回归、岭回归和逐步回归3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。展开更多
文摘为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的可行性,该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机,采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数,建立SPAD值的反演模型。结果表明,当波长范围在蓝光、绿光和红光波段,冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系,而在抽穗期,二者呈正相关;当波长范围为红边及近红外波段,在整个生长期,二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法,经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优,该模型的校正决定系数为0.77,主成分回归法次之,岭回归法较差。此外,冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著,主成分回归、岭回归和逐步回归3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。
