融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算
福建省农业科学院作物研究所;福州大学数字中国研究院(福建)/空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室/卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心
- 摘 要：
- [目的]研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度.[方法]利用大疆P4M无人机采集2021年2-4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据.提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R2adj的全子集分析优选特征变量.采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI.[结果]从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R2分别为0.73、0.59和0.66.[结论]本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持.
关键词：无人机;遥感影像;LAI;多光谱;纹理特征;马铃薯
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