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基于無人機高光譜成像技術的冬小麥SPAD遙感反演研究
瀏覽次數(shù)：909發(fā)布日期：2022-10-27

隨著農業(yè)遙感的興起，利用冠層光譜信息可以很好的監(jiān)測和診斷作物的葉片葉綠素含量。面對長期定位試驗條件下差異化土壤肥力的田塊，如何充分利用無人機高光譜遙感信息，構建具有較強空間適用性的冬小麥葉片葉綠素含量遙感估算模型，是精準農業(yè)的研究熱點之一。

圖1 試驗田

安徽省農業(yè)科學院楊欣老師及其團隊以蒙城馬店長期土壤定位試驗站內拔節(jié)期冬小麥冠層葉片葉綠素含量（SPAD）為研究對象，利用大疆六旋翼無人機（大疆M600PRO）搭載我司高光譜成像儀（GaiaSky-mini2）獲取田間高光譜遙感影像。此外，獲取田間實測SPAD數(shù)據(jù)，分析光譜信息（400-1000nm）和實測SPAD之間的關系，結合不同土壤肥力農田的光譜差異，提出了一種新的建模方法——聚類回歸法。根據(jù)光譜角距離（Spectral angle distance, SAD）將小麥光譜劃分為多個聚類，并對每個聚類建立小麥光譜與實測SPAD的回歸模型。這里使用K-means作為聚類方法，兩種集成學習算法，即隨機森林和**梯度提升(XGBoost)作為回歸方法。

圖2 光譜聚類結果

結果顯示：利用無人機高光譜遙感影像結合田間實測數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)對冬小麥葉綠素含量由點到面的監(jiān)測；對于土壤肥力差異較大的長期定位試驗田，可以先采用聚類算法進行光譜聚類分析，隨后進行差異化建模，反演不同田塊的冬小麥葉綠素含量，其反演效果相對于直接建模有明顯提升（18.40%）；土壤有機質和土壤全氮含量對小麥葉片葉綠素含量有所影響，土壤有機質和全氮含量數(shù)據(jù)的加入也相應的提高了反演模型的精度（14.23%）。

圖3非聚類-梯度的冬小麥葉片SPAD含量反演結果空間分布

圖4聚類-**梯度的冬小麥葉片SPAD含量反演結果空間分布

表1 RF和XGBoost模型的精度(包括土壤養(yǎng)分)

Model evaluated

 R2

RMSE

MAPE

RF (spectral only)

0.734

2.12

4.08%

XGBoost (spectral only)

0.752

2.30

4.02%

RF (spectral + OM, TN)

0.807

2.03

3.89%

XGBoost (spectral + OM, TN)

0.859

1.80

3.48%

本文采用的高光譜設備（GaiaSky-mini2）具體參數(shù)如圖5所示。

圖8 GaiaSky-mini2相機及參數(shù)
楊欣，女，安徽桐城人，理學碩士，研究實習員，第一作者簡介：

主要研究方向：1、精準農業(yè)、圖像識別、高光譜圖像處理；2、農業(yè)面源污染等。

 

參考文獻：Xin Y , Rui Y C , Yin Y , et al. Winter wheat SPAD estimation from UAV hyperspectral data using cluster-regression methods - ScienceDirect[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.