基于无人机数码影像的冬小麦氮含量反演

TP75; 准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用.利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测.该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离.对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息.按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试...

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Published in农业工程学报 Vol. 35; no. 11; pp. 75 - 85
Main Authors 刘帅兵, 杨贵军, 景海涛, 冯海宽, 李贺丽, 陈鹏, 杨文攀
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097%河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作,454000%北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097 01.06.2019
武汉大学电子信息学院,武汉430072%北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097
河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000
北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097
Subjects
无人机
主成分分析
多元线性回归
冬小麦
氮素
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2019.11.009

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Abstract TP75; 准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用.利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测.该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离.对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息.按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digital number)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量.由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性.结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致.在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体>部分>植被指数,反演效果叶氮>植株氮>茎氮.以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10％,比部分信息提取验证模型的R2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点.研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考.
AbstractList TP75; 准确、快速地获取关键生育期冬小麦氮素含量,对农业管理者进行田间氮素施肥有重要的决策作用.利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载数码相机,可以短时间内获取冬小麦长势信息,实现对冬小麦氮素含量动态监测.该研究利用2015年北京市小汤山冬小麦无人机数码影像,采用3种阈值分割方法,将田间植株作物与土壤背景分离.对比影像分割方法的时效性与准确性,最终确定可见光波段差异植被指数VDVI(visible-band difference vegetation index)提取植被信息.按照试验方案要求,在不同的氮肥与水分胁迫管理下,将冬小麦3次重复试验分成48个试验小区,依据小区边界提取小区的红、绿和蓝通道的平均DN(digital number)值,选取25个植被指数,同时与各个试验小区冬小麦不同器官氮含量进行相关性分析,筛选数码影像变量.由于植被指数之间耦合度较高,因此采用主成分分析对原始数据进行成分提取,提取特征向量参与建模,最后利用多元线性回归分析建立氮素反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标筛选出最佳模型,探究各器官氮素含量与数码变量的相关性.结果表明,实验室实测氮素含量与UAV数码影像氮素反演结果及基本一致.在反演模型构建精度方面,3种数据处理结果整体>部分>植被指数,反演效果叶氮>植株氮>茎氮.以冬小麦挑旗期为例,叶片氮含量整体信息提取验证模型的R2、RMSE和nRMSE分别为0.85、0.235和6.10％,比部分信息提取验证模型的R2高0.14,RMSE和nRMSE分别降低0.068和1.77个百分点;比植被指数信息提取验证模型的R2高0.43,RMSE和nRMSE分别降低0.141和3.67个百分点.研究表明,基于UAV数码影像利用多元线性回归构建冬小麦氮素含量反演模型,对试验小区整体提取作物信息的方式反演冬小麦叶氮含量效果最好,相比传统反演方法,模型稳定性更高,可为冬小麦田间水肥决策管理提供参考.
Author 杨文攀
李贺丽
冯海宽
陈鹏
刘帅兵
杨贵军
景海涛
AuthorAffiliation 北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097;武汉大学电子信息学院,武汉430072%北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097;国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097%河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作,454000%北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000
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Publisher 国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097%河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作,454000%北京农业信息技术研究中心,农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室,北京 100097
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