文献类型： 中文期刊
作者： 徐洪刚 1 ; 陈震 1 ; 程千 1 ; 李宗鹏 1 ; 李鹏 1 ; 范永申 1 ;
作者机构： 1.中国农业科学院农田灌溉研究所/河南省节水农业重点实验室
关键词： 夏玉米;无人机遥感;多光谱植被指数;热红外图像;叶面积指数;反演模型
期刊名称： 灌溉排水学报
ISSN： 1672-3317
年卷期： 2021 年 40 卷 008 期
页码： 42-49
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： [目的]研究多源光谱反演大田夏玉米叶面积指数(LAI)的效果.[方法]以大田夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区不同生育期热红外以及多光谱影像,提取热红外冠层温度(TC)以及多光谱植被指数,结合地面实测LAI数据,分析光谱数据与实测LAI之间的相关关系,并将TC与筛选出的11种植被指数作为输入变量,LAI作为输出变量利用多元线性回归、支持向量机和随机森林3个算法模型训练学习,建立了夏玉米LAI的反演模型.[结果]多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI在P<0.0001水平上显著相关,相关系数均在0.5以上;RF算法于拔节期、喇叭口期、以及吐丝期3个生育期的LAI预测值与实测值的R2均高于MLR算法和SVM算法,对应的RMSE及NRMSE均低于MLR算法和SVM算法;融合热红外TC后的RF模型反演精度均有不同程度的提升,各生育期LAI预测值与实测值R2均大于同时期未融合TC的LAI反演模型.[结论]多光谱植被指数以及TC均与夏玉米LAI具有较强的相关性,且RF算法构建的夏玉米LAI反演模型精度优于MLR和SVM算法,同时TC的加入可以有效提升夏玉米LAI反演精度.
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