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基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

日期: 2020-07-10
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基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算


高效的N肥使用產(chǎn)出需要平衡最小的環(huán)境污染和最大的產(chǎn)量,N素使用效率是目前精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中重要問題之一。于20176月,應(yīng)用無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)對(duì)八種不同氮處理的冬小麥進(jìn)行了高光譜圖像采集。高光譜成像儀采用美國RESONON公司的Pika-L,波段范圍400-1000nm,系統(tǒng)集成了慣導(dǎo)測量系統(tǒng)(IMU)和穩(wěn)定云臺(tái),可以獲得較高精度的光譜分辨率和空間分辨率的數(shù)據(jù)。同時(shí)在地面采集并獲得冬小麥的葉綠素含量(CHL)、葉面積(LAI),利用偏最小二乘法進(jìn)行反演估算,(RLAI?2= 0.79, RMSELAI [m2m2]?= 0.18,?R2CHL?= 0.77, RMSECHL [_g cm-2]?= 7.02),并采用多元線性回歸模型進(jìn)行了產(chǎn)量估測(R2產(chǎn)量0.88RMSEfield[dt ha-1]=4.18)。利用該模型,可以對(duì)高光譜圖像進(jìn)行像素水平的預(yù)測。結(jié)果表明,在一定施氮量以上,進(jìn)一步施肥不一定會(huì)繼續(xù)導(dǎo)致產(chǎn)量增加,為高光譜精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究提供了一定了理論支持。


1?實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)田位于德國西北部的奧斯納布呂克大學(xué),包括8個(gè)處理,6個(gè)施氮水平。氮肥水平選擇在0150 kg ha-1,如圖所示,不同顏色代表了不同的處理。

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

1研究區(qū)域

2?數(shù)據(jù)處理

高光譜傳感器采用美國RESONON公司的PikaL,無人機(jī)系統(tǒng)采用大疆無人機(jī)DJI S1000,以及SBG慣導(dǎo)系統(tǒng)和穩(wěn)定云帶裝置(圖2

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

2 高光譜機(jī)載系統(tǒng)現(xiàn)場照片

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

幾何校正前????????????幾何校正后

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

3?結(jié)果和分析

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

7?LAI偏最小二乘回歸(PLSR)模型預(yù)測值實(shí)測值比較 8?CHL偏最小二乘回歸(PLSR)模型預(yù)測值與實(shí)測值比較

利用高光譜數(shù)據(jù)采用偏最小二乘法模型進(jìn)行LAICHL的估測,模型精度分別為LAI:R2?= 0.79RMSE=0.182,CHL:R2?=0.77RMSE=7.016。整個(gè)研究區(qū)域的LAI預(yù)測如(圖9)所示,接近于零的LAI值主要出現(xiàn)在田間地塊之間的狹窄的壟帶上,由于這些相鄰像素的影響,LAI值仍然大于零。LAI估值低于1個(gè)地塊(地塊3、1721)無需額外施肥。地塊(4、914)值主要介于12之間,該區(qū)的施氮量為50 kg ha-1。含有125141千克HA1礦物和有機(jī)肥料的地塊混合料(5、7、13、15、1619號(hào)地塊)的LAI值低于純礦物施肥地塊。其他大部分地塊LAI估值在2-3之間。含有125141千克礦物和有機(jī)肥料的混合料(地塊57、1315、1619號(hào)地塊)的LAI值低于相同數(shù)量的純礦物施肥地塊。

基于高分辨率無人機(jī)的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算

不同地塊的CHL預(yù)測(10 )總體上比LAI更加獨(dú)特,并且在相同處理的地塊內(nèi)顯示出明顯的異質(zhì)性。最低CHL預(yù)測值( 0–20g·cm2?)位于地塊之間的人行道上。相鄰像素的混合光譜使得其數(shù)值大于零值。大約在2040g·cm2之間的值主要出現(xiàn)在沒有額外施肥的地塊(地塊3、1721 )和施肥量為50 kg·ha-1的地塊。施肥含量在141千克ha-1礦物和有機(jī)混合物處理下,葉綠素含量會(huì)更高( 40 - 60g·cm2?)。含有125 kg ha-1礦物和有機(jī)肥的地塊顯示出比僅含有相同量礦物肥料的地塊(地塊1、68 )更低的CHL (地塊5、713 )。125、141150 kg ha-1處理的地塊內(nèi)CHL最高( > 80g·cm2?)。具有相同處理的地塊根據(jù)它們在實(shí)驗(yàn)中的位置顯示出了細(xì)微差異(地塊11、1222 )。

4?結(jié)論

1 介紹了一種基于無人機(jī)的高光譜推掃系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠記錄高空間分辨率和光譜分辨率的數(shù)據(jù),非常適合于調(diào)查,特別是在較小的區(qū)域,如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的單一農(nóng)場。通過所展示的硬件組合,可以證明,在無人機(jī)上使用推掃式相機(jī)可以克服畸變、拼接等傳統(tǒng)問題的影響,并有效利用與快照式相機(jī)相比的高光譜分辨率和光譜分辨率的優(yōu)勢。同時(shí),應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)線校正的輻射校正顯著改善了信號(hào)質(zhì)量。

?2 基于無人機(jī)的高光譜數(shù)據(jù)的LAICHL預(yù)測具有很好的空間分辨率。通過LAICHL預(yù)測,區(qū)分不同處理的地塊??梢酝ㄟ^該技術(shù)在精確農(nóng)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行可靠的農(nóng)田參數(shù)反演。這一信息可以在施肥前用于計(jì)算所需的最佳氮量,并以精確的方式施用,從而減少環(huán)境破壞而不損失產(chǎn)量。


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