【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。

【目的】作物氮素营养状况是表征玉米冠层绿色程度和健康状态的关键指标，为比较玉米氮素营养估测模型中单一光谱指数模型与融合纹理信息模型精度的差异，探究基于无人机多光谱与纹理信息融合的玉米氮素营养估测模型的精准性与可靠性。【方法】采用Matrice 300 RTK多旋翼飞行器搭载MS600 Pro多光谱传感器，获取2年间6个氮素水平下玉米抽雄-吐丝期的多光谱影像数据，提取植被指数和纹理特征信息，综合分析植被指数、单纹理特征、组合纹理指数及植被指数和纹理指数融合的相关性，优选信息量最大的植被指数、归一化差值纹理指数（NDTI）及其组合信息，利用多元逐步回归（MSR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和灰狼优化的卷积神经网络（GWO-CNN）对比估测玉米叶片氮含量（LNC）、植株氮含量（PNC）、叶片氮积累（LNA）和植株氮积累（PNA）4个氮素营养参数。【结果】（1）不同氮素处理下玉米原始光谱反射率之间存在差异，红波段R（660 nm）、蓝波段B（450 nm）和近红外波段NIR（840 nm）波段差异较为显著。（2）基于无人机多光谱影像提取的植被指数（EVI、GARI、REOSAVI、SIPI和MCARI）、单纹理特征(var₄₅₀、var₆₆₀、mean₈₄₀、dis₇₂₀和hom₈₄₀)和组合纹理指数NDTI均可用于VT-R1阶段玉米LNC、PNC、LNA及PNA估测，其中基于植被指数的GWO-CNN模型对LNC、PNC、LNA和PNA的估测效果优于单纹理特征和纹理指数模型，R²分别为0.831、0.761、0.826和0.770。（3）融合植被指数和纹理指数的GWO-CNN模型对LNC、PNC、LNA和PNA估测精度明显高于植被指数和纹理指数，R²分别为0.921、0.901、0.917和0.892，较单一光谱信息最优估测模型精度R ²分别提高了9.77%、15.54%、9.92%和13.68%。【结论】融合多光谱的植被指数和纹理指数能够有效提高玉米氮素营养估测精度，较好地评估玉米氮素分布情况，为田块尺度下基于无人机平台的玉米氮肥精准管理提供新思路。

[目的]本研究旨在解决人工监测棉花脱叶催熟效果耗时、费力等问题。[方法]利用四旋翼无人机获取喷施棉花脱叶剂前后4次多光谱图像，采用Pix4Dmapper软件拼接无人机图像，计算SAVI、RVI、DVI和NDVI四种植被指数，利用最大熵阈值法和植被指数阈值法提取棉叶覆盖信息。利用支持向量机对喷施脱叶剂的棉花进行监督分类，对4次采集的多光谱图像总体分类精度均大于97%，Kappa系数均大于0.95，因此将支持向量机分类结果作为真值，对最大熵阈值法和基于植被指数阈值法提取的棉花脱叶信息进行验证。将最佳提取方法用于建立棉花脱叶效果监测模型，代替人工监测棉花脱叶效果。根据最佳脱叶效果监测模型制作第二次脱叶剂施药处方图，指导第2次脱叶剂的变量喷施。[结果]结果表明，在整个棉花脱叶过程中，基于SAVI_(840)植被指数阈值法监测棉花脱叶效果优于基于RVI_(940)最大熵阈值法，前者为最优监测棉花脱叶效果的模型，将最优监测模型提取的结果与田间调查棉叶数拟合，对数模型的R~(2)最高，为0.96，说明无人机遥感监测棉花脱叶效果可行；根据最优监测模型提取棉叶信息制作变量喷施处方图进行施药并验证，结果表明施药效果较好，与常规定量施药相比，可节约农药7.39%，最高节药率达14.61%。[结论]无人机遥感监测技术可以代替人工大面积、快速和准确地监测棉花脱叶效果，利用本文得出的遥感监测结果生成的变量施药处方图进行变量喷施，可实现减药增效。

【目的】小麦倒伏严重影响小麦光合及成熟进程，进而造成小麦减产及品质下降。为快速精确获取倒伏信息，评估无人机遥感监测小麦倒伏的能力，构建小麦倒伏监测模式，为灾情评估、保险理赔及灾后补救提供技术支持。【方法】利用近地无人机获取包含红、绿、蓝、红边和近红外5个多光谱波段图像，经过预处理飞行高度50 m的小麦冠层图像，得到分辨率为1.85(cm/像素)的数字正射影像图（DOM）和数字表面模型（DSM），从中提取光谱特征、高度特征和光谱纹理共3类特征信息；采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）2种分类器对6种不同特征集组合进行倒伏分类比较，使用准确率（Acc）、精确率（Pre）、召回率（Re）和调和平均数（F1）以确定较优的特征组合和分类器；同时使用3种不同的特征集筛选方法（套索算法Lasso、随机森林递归算法RF-RFE和Boruta算法）对优化的特征子集进行综合评价，确立适宜的倒伏分类评价方法。【结果】单一特征的光谱和纹理及其组合对小麦倒伏的分类评价结果较差，“椒盐现象”严重，在此基础上融合DSM信息的分类精度显著提高。采用随机森林分类器对光谱特征、纹理特征和高度特征进行特征集组合，小麦倒伏识别的分类准确率最高达91.48%。为减少特征集变量数量，采用3种特征优化方法，与筛选得到的全特征集、Lasso算法、RF-RFE算法相比，基于Boruta算法得到的优化特征子集分类精度更高，整体稳定性更好，从含有DSM的3种特征组合均值来看，总体分类精度和Kappa系数分别提高了0.17%和0.01（全特征集）、2.45%和0.05(Lasso)、2.87%和0.05(RF-RFE)。其中，光谱-纹理-DSM组合效果最好，总体分类精度达92.82%,Kappa系数达0.86。【结论】Boruta算法有效优化光谱-纹理-DSM组合的特征子集数量，让更少的特征参量参与分类，且获得较高的分类精度，确立了精确监测小麦倒伏的多特征组合-Boruta-RFC技术融合模式，为小麦灾情评估及补救措施制定提供参考。

【目的】叶面积指数（leaf area index,LAI）是表征作物长势、光合、蒸腾的重要指标。论文旨在研究不同生育期、多生育期无人机多光谱数据棉花LAI估测模型，明确不同生育期间棉花LAI估测模型变化规律，为实时掌握棉花长势并因地制宜进行田间科学管理提供依据。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机获取棉花现蕾期、初花期、结铃期、吐絮期多光谱图像和RGB图像。选用归一化差植被指数（NDVI）、绿度归一化差植被指数（GNDVI）、归一化差红边指数（NDRE）、叶片叶绿素指数（LCI）、优化的土壤调节植被指数（OSAVI）5种多光谱指数和修正红绿植被指数（MGRVI）、红绿植被指数（GRVI）、绿叶指数（GLA）、超红指数（EXR）、大气阻抗植被指数（VARI）5种颜色指数分别建立棉花各生育期及棉花生长多生育期数据集合，结合打孔法获取地面LAI实测数据，使用机器学习算法中偏最小二乘（PLSR）、岭回归（RR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、神经网络（BP）构建棉花LAI预测模型。【结果】覆膜棉花LAI随着生育期的变化呈现先增长后下降的趋势，现蕾期、初花期、结铃期内侧棉花叶面积指数均值均显著大于外侧（P<0.05）；选择的指数在各时期彼此间均呈显著相关（P<0.05），总体而言，多光谱指数与颜色指数间的相关性随着生育期的进行而呈现下降趋势，选择的指数在各时期均与棉花LAI相关性显著（P<0.05），多光谱指数相关系数介于0.35—0.85，颜色指数相关系数介于0.49—0.71，相关系数绝对值较大的指数多为多光谱指数，颜色指数与棉花LAI的相关系数绝对值较小；估测模型性能结果显示棉花各生育期模型中多光谱指数优于颜色指数，且各指数模型预测性能随着生育期的变化呈现一定规律性，NDVI是预测棉花LAI的最优指数。从模型结果上看，RF模型和BP模型在各生育期下获得了较高的估计精度。初花期LAI反演模型精度最高，最优模型验证集R2为0.809,MAE为0.288,NRMSE为0.120。多生育期最优模型验证集R2为0.386,MAE为0.700,NRMSE为0.198。【结论】棉花内外侧LAI在现蕾期、初花期、结铃期存在显著差异。在各生育期中，RF和BP模型是预测棉花LAI较优模型。NDVI在各指数中表现最好，是预测棉花LAI的最优指数。多生育期模型效果较单生育期明显下降，最优指数为GNDVI，最优模型为BP。本研究中预测棉花LAI的最优窗口期是初花期。研究结果可为无人机遥感监测棉花LAI提供理论依据和技术支持。

【目的】白粉病严重危害小麦生长及制约产量形成,确立实时监测小麦白粉病的多源数据融合方法,为精确防控及保证国家粮食安全提供技术支撑。【方法】在小麦开花和灌浆期,使用同时搭载多光谱仪和热成像仪的六旋翼无人机作为遥感数据获取平台,通过ENVI软件从小麦白粉病遥感影像中提取植被指数、纹理特征以及冠层温度信息,进而利用多元线性回归(MLR)、后向传播神经网络(BP)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)算法将植被指数(VIs)、纹理特征(TFs)和温度特征(T)进行结合,以构建小麦白粉病病情指数的监测模型。【结果】无论是单数据源建模,还是多数据源建模,随机森林(RF)的精度均高于其他模型;3种数据源中植被指数的RF模型(VIs-RF,R~2=0.667,RMSE=5.712,RPD=1.572)更适宜白粉病监测,其次是温度特征(T-RF,R~2=0.559,RMSE=6.563,RPD=1.430),而纹理特征(TFs-RF,R~2=0.495,RMSE=7.014,RPD=1.348)效果最差;多数据源协同建模间比较,RF协同植被指数和纹理特征的模型R~2为0.701(VIs&TFs-RF,R~2=0.701,RMSE=5.308,RPD=1.724),仅比VIs-RF模型R~2提升5.101%,RMSE降低7.073%,RPD提高9.672%,而RF协同植被指数和温度特征模型(VIs&T-RF)以及协同3种数据源模型(VIs&TFs&T-RF)的精度分别为R~2=0.750,RMSE=4.704,RPD=1.912和R~2=0.820,RMSE=4.677,RPD=1.996,较VIs-RF模型R~2分别提升12.453%和23.181%,RMSE分别降低17.640%和18.113%,RPD分别提高21.667%和26.981%。同时对不同模型进行10折交叉验证,进一步证实了RF模型在多数据源融合建模中性能稳定,估算效果最好。【结论】采用多数据源协同建模能够提升小麦白粉病遥感监测精度,研究结果为实现大面积高精度遥感监测作物病害状况提供了思路与方法。

[目的]高光谱成像技术在卫星遥感平台上由于飞行高度与技术限制等原因无法满足当前对于智慧农业与精准农业的需求,无人机平台的出现可以有效地弥补这一问题,给精细化、定量化研究农田信息提供数据支持。受平台稳定性,荷载能力等因素的制约,传统的推扫式高光谱成像仪不适用于无人机平台,而框幅式成像仪的应用前景较为广泛。但此类成像仪由于成像原理等因素的影响,获取的波段图像间存在姿态与位置差异,无法直接投入到后期应用中,在投入使用前需要进行波段配准。[方法]结合传统基于特征点的配准方法针对波段配准展开研究,对图像间灰度与位置

【目的】探索如何利用多光谱遥感对云南切梢小蠹的危害状况进行快速准确的监测。【方法】基于多光谱无人机获取研究区影像结合实地采集样方数据,应用DNN深度学习模型定量反演研究区云南切梢小蠹危害信息,分析虫害等级光谱图像发现GNRE指数和NDVI指数对虫害造成的枯稍率的相关性。【结果】将两指数应用于模型拟合,对比结果发现植被指数NDVI与云南切梢小蠹危害的枯梢率相关性为R~2=0.67696,高于GNRE的R~2=0.45331,且危害等级分类总体分类精度为71.11%,Kappa系数为0.6751,危害等级由高到低的面积占比分别为1.18%、8.60%、73.73%、16.47%。【结论】利用无人机影像结合深度学习技术,可准确得到切梢小蠹分布信息,且危害等级分布呈现出由道路以及树林密度较小区域向密度较大区域其危害性逐渐减小,可为后续大范围切梢小蠹危害云南松的监测与防治提供参考。

随着航空摄影测量技术的不断发展与进步,为提高森林资源调查的工作效率,航空影像已经成功应用到林业资源监测中,但在单木冠幅提取上,研究多考虑影像光谱信息,使得分类结果存在偏差。本文提出同时结合航空影像的纹理及光谱特征,利用面向对象的影像分割方法,通过多次实验对比结果确定最优分割尺度,同时在结合正态分布法确定各光谱及纹理特征信息范围的基础上,提取单木冠幅信息。以2012年鹫峰国家森林公园航空像片为数据源,以ENVI5.0为数据处理平台,对影像进行面向对象的分割,提取试验区域内32株树木的冠幅,并结合传统外业实测数据以及立体像对观测数据进行精度分析。试验结果表明:文章所提出的方法试验精度达到90.05...

为探究棉花冠层无人机热红外影像对根域土壤水分含量反演规律，以棉花花铃期土壤水分为研究对象，利用小区水分胁迫控制试验和模型模拟的方法，获取棉花花铃期在不同干旱胁迫天数下（灌水后第2、10和32天）的叶片含水量、根域各土层（0～10、10～20、20～30、30～40、40～50cm）土壤相对含水量（Relativesoil water content,RSWC），同步获取无人机热红外影像数据，通过将棉花冠层温度与叶片、大气温度结合构建差值温度指数（Difference temperature index,DTI），比值温度指数（Ratio temperature index,RTI）和归一化差值温度指数（Normalized difference temperature index,NDTI），选择与RSWC相关性在0.6以上的指标（冠层温度、冠-高温差、冠-均温差、DTI2、DTI3、NDTI2、NDTI3）构建不同土层水分含量估测模型，并进行验证。结果表明：1）随干旱胁迫天数的增加，棉花叶片含水量呈先升高后降低的趋势，土壤相对含水量随干旱胁迫天数的增加逐渐降低；2）冠层温度协同叶片、大气温度构建的温度指数估测根域土壤水分含量精度要优于单一使用冠层温度，具体表现为NDTI3>DTI3>DTI2>NDTI2>冠-均温差>冠-高温差>冠层温度；3）多元线性回归模型对棉花根域土壤含水量具有较高的估测精度，其中干旱胁迫第2天对10～20 cm根域土层的估测精度最高，R2为0.600,RMSE为0.388；第10天对20～30 cm根域土层的估测精度最高，R2为0.721,RMSE为0.267；第32天对30～40 cm根域土层的估测精度最高，R~2为0.918,RMSE为0.068。因此，利用无人机热成像仪获取棉花冠层温度并结合叶片及大气温度，可对作物根域土壤水分含量进行拟合估测，对发展节水灌溉等土壤水分调控与管理技术具有现实意义。

【目的】建立基于水稻冠层归一化植被指数NDVI的早稻氮素诊断模型,并利用模型指导水稻生产实践,实现水稻氮素追肥的精确定量。【方法】基于不同氮肥处理的田间试验数据,建立了水稻冠层NDVI与植株吸氮量之间的定量关系,并利用独立试验数据进行了检验,筛选出最佳的氮素光谱诊断模型。在此基础上,结合水稻高产栽培经验,对早稻的追肥用量进行了实时推荐,并和当地农户施肥模式及氮肥-产量曲线计算出的最佳氮肥用量和产量进行对比。【结果】水稻关键生育时期(苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期和灌浆期)的冠层NDVI与水稻植株吸氮量都呈显著正相关,相关性高于整个生育期,指数函数拟合效果要优于线性函数。独立试验检验结果表明,单生...

建立水稻Oryza sativa氮营养诊断模型,实时反映水稻植株氮素营养状况,对水稻田间管理至关重要。于2015年在浙江省德清市开展田间试验,选择‘甬优538’‘Yongyou 538’和‘秀水134’‘Xiushui 134’作为代表品种,设置5个施氮水平0(N0), 70.0(N1), 140.0(N2), 210.0(N3), 280.0(N4)kg·hm-2,通过研究不同施氮水平下2个水稻品种冠层叶片作物分析仪器开发值(SPAD)变化规律,探究5个不同施氮水平下植株氮质量分数的变化趋势,并利用归一化SPAD指数(INDSPAD14)估算植株氮质量分数。结果表明:顶4叶相较其他叶片更能指示水稻植株氮质量分数,归一化SPAD指数与N0～N4所有不同施氮量组别之间冠层叶片氮质量分数呈显著正相关(P<0.05),‘甬优358’水稻品种决定系数为0.69～0.96,‘秀水134’品种决定系数为0.64～0.94。该指数可以对水稻冠层叶片氮质量分数快速估测。图6表1参14

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息，在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源，探索森林蓄积量的遥感估测模型，以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象，利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等，计算各特征变量的标准地均值；筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量，采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型，以决定系数(R~2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中，随机森林的精度最高(R~2=0.89,EMA=4.69m~3·hm~(-2), ERMS=5.45m~3·hm~(-2), EMR=14.5%)，其次为支持向量机(R~2=0.74, EMA=5.27m~3·hm~(-2), ERMS=8.31m~3·hm~(-2),EMR=13.1%)，最低为多元线性回归模型(R~2=0.35,EMA=10.12 m~3·hm~(-2),ERMS=12.85 m~3·hm~(-2),EMR=28.1%);3种模型在测试集上的估测精度均有所降低，随机森林的模型表现最好，支持向量机次之，多元线性最差。(2) 3种模型在云南松林蓄积量估测中均存在一定的低值高估和高值低估现象。(3)基于无人机多光谱影像估测云南松林蓄积量，纹理特征仍是不可忽视的重要因子。【结论】基于无人机多光谱影像，在不进行单木分割的情景下，提取标准地的单波段反射率、植被指数、纹理特征均值，筛选适用于蓄积量估算的变量构建估测模型。通过对3种模型进行精度评价，随机森林为云南松林蓄积量估测的最佳模型。图2表5参27

测定了水稻、玉米、棉花 3种作物共 6个品种的冠层和主茎叶片不同生育期高光谱反射率及其对应叶片中叶绿素、类胡萝卜素含量 ,分析了它们的高光谱及其红边特征和红边参数与叶面积指数、地上生物量、鲜叶重及叶片色素含量的相关性。结果表明 :(1) 3种作物冠层高光谱反射率大小与其生育期有关。冠层和叶片光谱反射率最大值比较结果是 ,冠层光谱 :棉花 >玉米 >水稻 ;叶片光谱 :水稻 >棉花 >玉米。 (2 ) 3种作物冠层光谱的红边都具有“双峰”现象。红边幅值Dλr 和红边面积Sr 均呈增大、减少的变化规律 ,但红边位置λr 的变化范围和变化规律不同 ;冠层红边参数λr、Dλr、Sr 与其叶面积指数和鲜...