文献类型： 中文期刊

作者： 贺佳 ¹ ; 王来刚 ¹ ; 郭燕 ¹ ; 张彦 ¹ ; 杨秀忠 ¹ ; 刘婷 ¹ ; 张红利 ¹ ;

作者机构： 1.河南省农业科学院农业经济与信息研究所;农作物种植监测与预警河南省工程实验室

关键词： 无人机;多光谱;遥感;玉米;叶面积指数

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2021 年 04 期

页码： 20-28

摘要： 叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征作物生长信息的重要参数,利用无人机遥感平台获取农作物光谱信息定量反演LAI对精确监测作物生长情况具有重要意义。本文以玉米为研究对象,利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载MicaSense RedEdge-M多光谱成像仪获取玉米拔节期、抽雄期、成熟期等关键生育期内低空遥感影像,同步采集地面LAI,基于多光谱信息构建植被指数并研究其与LAI的定量关系,进一步建立玉米LAI估算模型,对比分析筛选最优植被指数与最适监测时期。实验发现在拔节期、抽雄期、成熟期玉米LAI与NDVI、OSAVI、EVI、NDRE均具有较好的相关性;在不同时期分别基于OSAVI、NDRE、NDRE建立了LAI监测模型,模型监测精度分别为0.549、0.753、0.733;验证模型精度分别为0.907、0.932、0.926,模型估算值与田间实测值间相对误差分别为8.57、8.37、9.24,均方根误差分别为0.104、0.087、0.091;基于不同生育时期LAI估算模型进行田块尺度的LAI空间分布制图,估算值与实测值的决定系数分别为0.883、0.931、0.867;相对误差分别为:9.17、8.86、9.32。结果表明基于MicaSense RedEdge-M多光谱成像仪能有效估算玉米关键生育时期LAI,可为定量实时估算田块尺度的玉米LAI提供理论依据。