【科研应用】无人机载多光谱遥感在夏玉米长势监测中的应用

发布时间:2023-03-30

山东理工大学农业工程与食品科学学院兰玉彬团队在Agronomy发表了题为“Summer Maize Growth Estimation Based on Near-Surface Multi-Source Data”的研究论文。

此研究采用搭载长光禹辰公司自主研发的 MS600 Pro 多光谱相机的多旋翼无人机,获取了两年间夏玉米多生育期的光谱图像,利用特征筛选对LAI和SPAD敏感特征进行了提取,并采用回归方法和机器学习方法进行模型构建,最终获得了泛化性能较好的夏玉米LAI和SPAD反演模型。

玉米作为重要的粮食和饲料来源,对全球粮食安全至关重要,因此如何高效快速的进行玉米长势监测,提高玉米产量和质量,是目前研究的着力点。随着无人机技术的发展,具有高分辨率、实时性能优越的多光谱遥感设备才能够及时、准确提取玉米的LAI和SPAD特征信息,为玉米田间管理提供数据和技术支持。


本研究利用四旋翼无人机搭载MS600 Pro 多光谱相机采集了两年间玉米地块尺度的光谱影像,结合可见光、高光谱和环境数据,提取了多光谱植被指数、反射率、株高和积温等特征。基于单一数据源和多源数据,利用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘法(Partial least-squares regression,PLSR)和随机森林算法(Random forest,RF)构建了LAI和SPAD反演模型,对比各模型在不同数据源下的反演效果,分析发现多源数据下的模型较好的反演了夏玉米的LAI和SPAD,其中RF模型反演效果最佳,在测试集中,RF模型构建的LAI和SPAD模型的R2分别为0.9315和0.7767,RMSE为0.4895和2.8387。

研究表明,利用无人机多光谱影像数据,能够及时、准确提取夏玉米LAI和SPAD信息,科学有效的监测夏玉米LAI和SPAD变化,为夏玉米田间管理提供了一种有效的技术手段。

附:【1】论文信息:by Jing Zhao、Fangjiang Pan、Xiao Xiao、Lianbin Hu、Xiaoli Wang、Yu Yan、 Shuailing Zhang、Bingquan Tian、Hailin Yu、andYubin Lan,Agronomy 2023, 13(2), 532; 

       【2】论文全文链接:https://www.mdpi.com/2073-4395/13/2/532

       【3】上文图片均来源于论文
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课题研究中(部分)

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