网络首发|基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法
基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法
邵国敏1，王亚杰1，韩文霆1，2*
（1. 西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西杨凌712100；2. 西北农林科技大学 水土保持研究所，陕西杨凌712100）
摘 要：无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数 （LAI）。为研究水分胁迫条件下，利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性，本研究基于无人机多光谱遥感系统，结合同时期实地采集的夏玉米LAI，选择5种植被指数，包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数 （SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI），作为模型输入参数，使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型，并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明，在充分灌溉条件下，植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R2= 0.83）；在水分胁迫条件下，植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R2= 0.74~0.87），水分胁迫因素对该模型影响较小，且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术，使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。
关键词：无人机；叶面积指数 （LAI）；植被指数；多光谱遥感；水分胁迫；随机森林回归
引文格式
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注：TR1，TR2，TR3和TR4代表不同的水分处理
图1 试验地正射影像
Fig. 1 Orthoimage of experimental site
图2 无人机多光谱影像采集系统
Fig. 2 UAV multispectral image acquisition system
图3 无人机飞行路线
Fig. 3 Flight path of UAV
（a） 2017年6月26日（拔节期）
（b） 2017年7月19日（生长中期）
（c） 2017年8月15日（生长中期）
（d） 2017年8月28日（生长后期）
图4 实验区多光谱影像
Fig. 4 Multispectral images of experimental site
（a） NDVI
（b） SAVI
（c） EVI
（d） GNDVI
（e） VARI
图5 玉米冠层无人机多光谱植被指数提取结果
Fig. 5 Maize canopy UAV multispectral vegetation indices
图6 整个生育期不同灌溉处理下的LAI结果
Fig. 6 LAI values under different irrigation treatments throughout the growth stage
（a） TR1处理
（b） TR2处理
（c） TR3处理
（d） TR4处理
图7 整个生育期不同灌溉水平下植被指数结果
Fig. 7 VIs values under different irrigation treatments throughout the growth stage
图8 全生育期所有样本玉米LAI与植被指数的随机森林 回归模型
Fig. 8 Random forest regression model of LAI and vegetation index for all samples of maize in whole growth period
（a） 样本1
（b） 样本2
（c） 样本3
（d） 样本4
（e） 所有样本
图9 不同灌溉条件下VI-LAI随机森林回归模型输入变量的相对重要度
Fig. 9 The relative importance of the input variables of the VI-LAI random forest regression model under different irrigation conditions
图10 玉米LAI空间分布图（DAP 53）
Fig. 10 Spatial distribution map of maize LAI（DAP 53）
通讯作者简介
韩文霆 研究员
韩文霆，男，研究员、博士生导师，西北农林科技大学水土保持研究所、国家节水灌溉杨凌工程技术研究中心研究员，2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院副院长，旱区作物高效用水国家工程实验室副主任，西北农林科技大学双一流建设农业高效用水学科群农业高效用水信息智能感知技术与装备方向PI，陕西省农业信息感知和智能服务重点实验室副主任，陕西省无人机产业技术创新战略联盟专家委员会委员，广东省农业水土信息无人机采集遥感工程技术研究中心技术委员会副主任， International Journal of Agricultural and Biological Engineering （IJABE）、International Journal of Precision Agricultural Aviation（IJPAA）等国际期刊编委。
主要研究方向为农业水信息天空地一体化智能感知与精准灌溉技术及装备。在该领域主持国家“十三五”重点研发计划课题、“十二五”科技支撑计划课题、国家自然基金等国家、省部级项目10余项。发表论文200余篇，其中SCI、EI收录100余篇，授权专利40余件，软件著作权登记30余件，参编著作3部。研究成果获陕西省科技进步一等奖、节水农业科技协会农业节水科技一等奖、美国ASABE国际优秀论文奖等4项。作为指导教师完成的“固定翼无人机飞前性能自动检测装置”研究成果获“华为杯”第十二届中国研究生电子设计竞赛全国总决赛二等奖。