收藏本站
《中国生态农业学报》 2015年07期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

高林  杨贵军  王宝山  于海洋  徐波  冯海宽  
【摘要】:作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高林;杨贵军;王宝山;于海洋;徐波;冯海宽;;基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究[J];中国生态农业学报;2015年07期
2 田明璐;班松涛;常庆瑞;由明明;罗丹;王力;王烁;;基于低空无人机成像光谱仪影像估算棉花叶面积指数[J];农业工程学报;2016年21期
3 李冰;刘镕源;刘素红;刘强;刘峰;周公器;;基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测[J];农业工程学报;2012年13期
4 裴信彪;吴和龙;马萍;严永峰;彭程;郝亮;白越;;基于无人机遥感的不同施氮水稻光谱与植被指数分析[J];中国光学;2018年05期
5 文小莲;;无人机遥感在水土保持领域的应用探究[J];珠江水运;2019年05期
6 杜鹤娟;柳钦火;李静;杨乐;;光学与微波植被指数协同反演农作物叶面积指数的可行性分析[J];遥感学报;2013年06期
7 郑踊谦;董恒;张城芳;黄鹏;;植被指数与作物叶面积指数的相关关系研究[J];农机化研究;2019年10期
8 潘海珠;陈仲新;;无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用[J];中国农业资源与区划;2018年03期
9 李宁;付晓晨;于涵;;无人机遥感在农业中的运用浅析[J];现代化农业;2015年09期
10 方利胜;解利荣;袁笑甜;;陕西省2014~2016年秋季旱情遥感监测研究[J];西部大开发(土地开发工程研究);2017年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 付卓;王锦地;施建成;宋金玲;靳华安;张立新;张钟军;赵少杰;陈柏松;;微波植被指数与光学植被指数在地面尺度上的关系研究[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年
2 陈文峰;杨升辉;陈文新;王素阁;高新勇;;大豆根瘤菌剂研发技术提升与大田应用推进策略[A];第十届全国大豆学术讨论会论文摘要集[C];2017年
3 洪超;翟园;李武龙;杨恒博;刘丽娟;;沈阳地区旱田植被指数变化与产量关系的研究[A];第32届中国气象学会年会S15 提升气象为农服务能力,保障农业提质增效[C];2015年
4 周晓双;姚霞;田永超;程涛;朱艳;曹卫星;;基于高光谱的稻麦叶面积指数监测研究[A];2014年中国作物学会学术年会论文集[C];2014年
5 方晓阳;;大豆起源研究思路之探讨[A];The Influence of Agriculture Origin on Formation of Chinese Civilization--Proceedings of CCAST (World Laboratory) Workshop[C];2001年
6 陈雪洋;蒙继华;吴炳方;朱建军;纽立明;杜鑫;;基于环境星高光谱数据红边参数的冬小麦叶面积指数反演[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年
7 姚霞;刘勇;王妮;程涛;田永超;曹卫星;朱艳;;基于无人机遥感的小麦氮素营养和生长监测[A];2014年中国作物学会学术年会论文集[C];2014年
8 辛景峰;付俊娥;;农业旱情遥感监测研究[A];全国旱情监测技术与抗旱减灾措施论文集[C];2009年
9 韩晖;杨勇;;几种遥感干旱监测指标在西藏的适用性分析[A];中国气象学会2008年年会干旱与减灾——第六届干旱气候变化与减灾学术研讨会分会场论文集[C];2008年
10 吕金莹;龚振平;;不同秸秆还田与耕作方式对土壤水热条件及大豆产量的影响[A];中国农学会耕作制度分会2018年度学术年会论文摘要集[C];2018年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 实习生 孔媛媛 中国青年报·中国青年网记者 王聪聪;遥感测控“飞”进麦田[N];中国青年报;2019年
2 记者 张梅 通讯员 鲁建伟;无人机高光谱遥感技术在我省取得重大突破[N];陕西日报;2015年
3 吴殿峰 记者 温婧璐;卫星无人机联手监控秸秆焚烧[N];哈尔滨日报;2014年
4 特约通讯员 孙超 本报记者 董欣;水土保持业务如虎添翼[N];中国能源报;2016年
5 赵国新;3架无人机查勘农作物灾情[N];中国保险报;2015年
6 中华粮网 孙开源;巴西中西部干旱或持续 大豆产量存在下调由头[N];期货日报;2019年
7 本报记者 李亚玲;大豆专家田间地头查旱情[N];农民日报;2009年
8 记者 张兆军;遥感预报农情成为省政府的千里眼[N];科技日报;2000年
9 许继刚 本报记者 陈方耀;“无人机”空中巡视 物联网远程“种”山药[N];成都日报;2015年
10 农业部大豆专家指导组 国家大豆产业技术体系;南方地区大豆灾后恢复生产技术指导意见[N];农民日报;2016年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 蔡庆空;基于小波变换的冬小麦叶面积指数与叶绿素含量遥感反演[D];中国矿业大学(北京);2015年
2 柏军华;棉田管理信息的遥感提取研究[D];中国农业科学院;2009年
3 林杰;基于植被结构特征的土壤侵蚀遥感定量反演[D];南京林业大学;2011年
4 陈雪丽;黑土区连作大豆根际微生物群落特征研究[D];中国科学院研究生院(东北地理与农业生态研究所);2015年
5 连腾祥;大豆光合碳在黑土中的转化过程及细菌群落特征[D];中国科学院研究生院(东北地理与农业生态研究所);2016年
6 秦占飞;西北地区水稻长势遥感监测研究[D];西北农林科技大学;2016年
7 谢巧云;考虑红边特性的多平台遥感数据叶面积指数反演方法研究[D];中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所);2017年
8 冷伟锋;小麦条锈病遥感监测及网络信息平台构建[D];中国农业大学;2015年
9 张艳超;农田信息低空遥感中图像采集与处理的关键技术研究[D];浙江大学;2016年
10 葛慧玲;水分处理对大豆物质积累的影响及土壤水分模型构建[D];东北农业大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李广;基于无人机遥感技术的玉米种植分布信息提取方法研究[D];西北农林科技大学;2016年
2 李旭杰;基于遥感信息与作物模型结合的江苏省水稻估产研究[D];南京信息工程大学;2012年
3 郑东东;河南省冬小麦农田环境参数反演及系统设计[D];郑州大学;2016年
4 马波;大豆对坡面土壤侵蚀的影响研究[D];西北农林科技大学;2008年
5 杨昕;不同遥感植被指数组合模式监测小麦主要苗情参数研究[D];扬州大学;2015年
6 郭剑;基于无人机高光谱的冬小麦叶面积指数反演[D];西安科技大学;2017年
7 郭聪聪;基于无人机遥感的灌区土地利用类型分类方法研究[D];西北农林科技大学;2016年
8 周洪奎;黄淮海平原典型区夏玉米叶面积指数遥感估算研究[D];南京大学;2013年
9 宋富冉;基于新构建植被指数的叶面积指数反演与装置设计[D];安徽大学;2018年
10 陶言祺;基于遥感光谱数据的油菜生育期识别[D];武汉大学;2018年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026