無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)高粱生長(zhǎng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)研究

0引 言

高粱是世界第五大農(nóng)作物，是釀造業(yè)和飼料業(yè)的基礎(chǔ)原料，在我國(guó)種植廣泛且近幾年的對(duì)外依存度較高。全面并準(zhǔn)確地獲取高粱的生長(zhǎng)狀態(tài)信息對(duì)指導(dǎo)高粱的生產(chǎn)、精確的預(yù)測(cè)產(chǎn)量、評(píng)價(jià)生產(chǎn)耗能等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。然而在無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)高粱生長(zhǎng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)研究方面還未有大量研究。本文以南通市農(nóng)業(yè)研究實(shí)驗(yàn)基地種植的高粱為研究對(duì)象，選取可反應(yīng)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)的葉面積指數(shù)(LAI)、植被覆蓋度(FVC)為高粱生長(zhǎng)參數(shù)的指標(biāo)，通過(guò)多旋翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)獲取高粱不同生長(zhǎng)階段的遙感圖像，在建立4種典型植被指數(shù)和高粱生長(zhǎng)參數(shù) LAI 和FVC 的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)回歸模型，確定適用于反應(yīng)高粱長(zhǎng)勢(shì)的最優(yōu)植被指數(shù);然后，對(duì)比實(shí)測(cè)和通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感圖像獲得的 LAI 和FVC 值，評(píng)估無(wú)人機(jī)遙感評(píng)價(jià)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)的準(zhǔn)確性。

1材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)于南通市農(nóng)業(yè)研究實(shí)驗(yàn)基地進(jìn)行，基地地勢(shì)平坦，土壤類型草甸黑土，土壤質(zhì)地黏重，前茬大豆，秋整地。高粱品種為紅糯 16，每公頃的保苗株數(shù)為25萬(wàn)株，播種同時(shí)施入種肥300kg/hm2(氮∶磷∶鉀=23:10:12)。施肥、防蟲滅草等均按當(dāng)?shù)厣a(chǎn)進(jìn)行，播種及各項(xiàng)農(nóng)事活動(dòng)均在同一天內(nèi)完成。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)

本研究采用無(wú)人機(jī)5通道多光譜相機(jī)。相機(jī)在120m 的飛行高度時(shí)，分辨率( GDS )為8cm，可采集藍(lán)、綠、紅、紅邊、近紅外5個(gè)光譜波段。在高粱播種到成熟的過(guò)程中，選取3個(gè)主要生育期開展無(wú)人機(jī)遙感作業(yè)，選擇太陽(yáng)光強(qiáng)度穩(wěn)定、天氣晴朗無(wú)云的天氣，10:00～14:00獲取遙感圖像，試驗(yàn)日期與對(duì)應(yīng)的生育期如表1所示。3 次 無(wú) 人 機(jī) 作 業(yè) 時(shí) 采 取 同 一 航 線，飛 行 時(shí) 間 約 為20min，飛行高度為120m。

表1無(wú)人機(jī)遙感圖像獲取時(shí)間及對(duì)應(yīng)的生育期

1.2.2 地面數(shù)據(jù)采集

地面數(shù)據(jù)采集工作與無(wú)人機(jī)空中作業(yè)在同一天同一時(shí)間段開展，利用植物冠層分析儀，完成研究區(qū)域內(nèi)的高粱葉面積指 數(shù) LAI 的測(cè)量。同時(shí)，將數(shù)碼相機(jī)安裝在桿子上，在距離地面約3m 的高度俯拍高粱冠層的圖片，每個(gè)拍攝點(diǎn)至少拍攝3張照片。

1.3 數(shù)據(jù)處理

對(duì)無(wú)人機(jī)采集的多光譜圖像，首先采用圖像軟件將單個(gè)圖像拼接成研究區(qū)域整體的圖像。再使用 ENVI 遙感圖像處理軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)，采用偽標(biāo)準(zhǔn)地物輻射糾正法，通過(guò)建立地面實(shí)測(cè)反射率和地面實(shí)際反射系數(shù)之間的線性關(guān)系來(lái)實(shí)現(xiàn)輻射定標(biāo)。在試驗(yàn)田周邊布置兩個(gè)標(biāo)稱反射率為0.03和0.22的3m×3m 航拍實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)反射率參考板。使用 ENVI 軟件從無(wú)人機(jī)圖像中提取與標(biāo)準(zhǔn)參考板相對(duì)應(yīng)的DN 值。利用各光譜波段的參考板DN 值和已知的校準(zhǔn)參考板反射率值建立了線性回歸方程，將無(wú)人機(jī)圖像的 DN 值轉(zhuǎn)換為輻射定標(biāo)后的反射率

式中：ρ(x , y , i )—光譜帶i中像素( x , y )的輻射定標(biāo)后的反射率;DN(x , y , i )—光譜帶i中像素( x , y )的 DN 值;ai、bi—光 譜 帶i 的 線 性 回 歸 模 型 的 斜 率 和截距。無(wú)人機(jī)多光譜影像的輻射定標(biāo)需要單獨(dú)提取綠、紅、紅邊和近紅外波段影像的白色參考板DN值，依次分別進(jìn)行單波段影像的輻射校正。最后，對(duì)經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)的綠、紅、紅邊和近紅外波段影像進(jìn)行波段合成處理，得到多光譜影像合成數(shù)據(jù)。對(duì)于地面采集的圖像，在采用 AdobePhoto shop 軟件處理高粱冠層圖片后，將照片導(dǎo)入 ENVI 軟件以估算植被覆蓋度FVC 值。具體的計(jì)算過(guò)程為：首先利用“maximumlikehood ”函數(shù)，將每幅圖像分為有植被和無(wú)植被兩類。然后，使用“quick stats”函數(shù)確定植被區(qū)域中的像素?cái)?shù)。將植被部分的像素?cái)?shù)除以圖像的像素總數(shù)，估算出每幅植被圖像的 FVC 值。

1.4 植被指數(shù)的選取

在輻射定標(biāo)后，結(jié)合無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，如表2所示，選擇4種常用的植被指數(shù)用于高粱LAI和 FVC反演模型的構(gòu)建，利用ENVI軟件中的自帶函數(shù)計(jì)算植被指數(shù)。

表2選取的植被指數(shù)和計(jì)算公式

1.5 統(tǒng)計(jì)分析

使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集分析回歸模型的準(zhǔn)確性，選用評(píng)價(jià)指標(biāo)：決定系數(shù)R2、均方根誤差 RMSE、平均絕對(duì)誤差MAPE評(píng)價(jià)回歸模型的精度。此外，使用T檢驗(yàn)確定估測(cè)模型是否能夠以合理的精度預(yù)測(cè)高粱 的 FVC 和 LAI ，如果斜率值與1無(wú)顯著性差異，截距值與0無(wú)顯著性差異，則可以得出回歸模型與直線y=x無(wú)顯著性差異的結(jié)論，即估測(cè)模型可以實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)。

2結(jié)果與分析

2.1 最優(yōu)估測(cè)植被指數(shù)

通過(guò)對(duì)比分析 NDVI 、綠色 NDVI 、RVI 和 WDR-V I 植被指數(shù)和高粱的 LAI 和 FVC 相關(guān)性，確定最優(yōu)的估測(cè)植被指數(shù)。從 50 幅無(wú)人機(jī)圖像中提取數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集，隨機(jī)選擇2/3的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集與多光譜反射率影像建模，選擇指數(shù)回歸和線性 回 歸分別構(gòu)建高粱 LAI 和 FVC 的估測(cè)模型。剩余的1/3樣本數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，評(píng)價(jià)回歸模型的性能，得到的 LAI 和 FVC 的4種植被指數(shù)的最佳擬合函數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)分別如表3和表4所示。

表3 植被指數(shù)和葉面積指數(shù)的回歸模型

表4 植被指數(shù)與植被覆蓋度的回歸模型

從表3和表4可得，NDVI 構(gòu)建 LAI 和 FVC 的估算模型的精度和效果要優(yōu)于其他植被指數(shù)。相比于其他3 種植被指數(shù)，LAI-NDVI 和 FVC-NDVI 估算模型的決定系數(shù) R2 值最高(0.91，0.88)且均方根誤差 RMSE(0.28，0.06)和平均絕對(duì)誤差MAPE(11%，8%)最低。WDRVI 的表現(xiàn)優(yōu)于綠色NDVI 和 RVI ，但該指數(shù)的R2較低，RMSE和MAPE 較高，與其他植被指數(shù)相比 RVI 顯示準(zhǔn)確性最低。由于NDVI 與高粱作物的LAI 和 FVC 的相關(guān)性最大，所以選擇 ND-VI 指數(shù)進(jìn)行下一步的詳細(xì)研究。

2.2 無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)測(cè)LAI 精度評(píng)價(jià)

根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集繪制 NDVI 和 LAI 之間的函數(shù)關(guān)系如圖1所示。

圖1植被指數(shù) NDVI 與葉面積指數(shù)的函數(shù)關(guān)系

由圖1 可以看出，在圖像采 集期間，高粱 的 LAI 值集中在 0.2～3.0 的 范 圍內(nèi)。但 當(dāng) LAI >2.5 時(shí)，NDVI 不會(huì)發(fā)生明顯的變化，保持在 0.9 左右。該結(jié)果與其他學(xué)者的研究結(jié)果較為一致：LAI 的繼續(xù)增大不會(huì)顯著影響植物紅光波段吸收和反射，所以 NDVI 不會(huì)隨著高粱葉面積的增大而變化。該現(xiàn)象的主要原因是：對(duì)于多數(shù)農(nóng)作物，在 LAI ≥ 2.5，吸收峰高于95%時(shí)，紅光波段的冠層反射率小于5%。為了評(píng)估根據(jù)無(wú)人機(jī)遙感圖像 得到的 NDVI 與LAI 經(jīng)驗(yàn)關(guān)系的可行性和準(zhǔn)確性，對(duì)實(shí)測(cè)的 LAI 數(shù)據(jù)和通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)得到的 LAI 的預(yù)測(cè)回歸模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，得到的結(jié)果如圖2所示。圖2中虛線為函數(shù)y=x，實(shí)線為葉面積指數(shù)實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的最小二乘線性回歸方程。

圖2 無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)測(cè)葉面積指數(shù)效果圖

由圖2可以看出，根據(jù)無(wú)人機(jī)圖像得到的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè) LAI 值之間具有較好的擬合性，決定系數(shù) R2=0.94 ，RMSE =0.16 ，MAPE=13 %。通過(guò)最小二乘法得到的回歸方程y=0.95x+0.06 與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的方差為 0.95 。T 檢驗(yàn)結(jié)果顯示：回歸方程的斜率與1無(wú)顯 著 性 差 異 (p=0.14 )，截 距 與 0 無(wú) 顯 著 性 差 異(p=0.15)，即回歸方程與方程y=x 沒(méi)有顯著差異。統(tǒng)計(jì)分析表明，根據(jù)遙感圖像構(gòu)建 NDVI 和 LAI 的線性模型 LAI=0.14e3.4 ×NDVI 能夠?qū)Ω吡坏娜~面積指數(shù) LAI 進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

2.3 無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)測(cè) FVC 精度評(píng)價(jià)

繪制訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的 NDVI 和 FVC 之間的函數(shù)關(guān)系，如圖3所示。

圖3植被指數(shù) NDVI 與植被覆蓋度的函數(shù)關(guān)系

根 據(jù) 圖 3 可 得，與 NDVI 和 LAI 關(guān) 系 不 同，NDVI 和 FVC 呈現(xiàn)線性關(guān)系(R 2=0.90)，F(xiàn)VC 集中的分布在 0.6～0.9 之間。與前文的分析方法相同，使用 NDVI-FVC 的回歸模型對(duì)實(shí)測(cè)的 FVC 和根據(jù)無(wú)人機(jī)遙感圖像推算得到的 FVC 進(jìn)行交叉驗(yàn)證，得到驗(yàn)證結(jié)果如圖4所示。圖4中虛線為函數(shù)y=x，實(shí)線為植被覆蓋度實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之 間的最小二乘線性回歸方程。

圖4無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)測(cè)植被覆蓋度效果

由圖4可以看出，根據(jù)無(wú)人機(jī)圖像得到的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè) FVC 值之間具有較好的擬合性，決定系數(shù)R 2=0.90 ，RMSE =0.05 ，MAPE=4%。T 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，回歸方程的斜率與1無(wú)顯著性差異(p=0.07)，截距與0無(wú)顯著性差異(p=0.05)，即 回歸方 程與方 程y=x沒(méi)有顯 著 差 異。統(tǒng) 計(jì) 分 析 表 明，根 據(jù) 遙 感 圖 像 構(gòu) 建NDVI和FVC 的線性模型FVC=1.07NDVI-0.16 能夠?qū)Ω吡坏闹脖桓采w度 FVC 進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。2.4 無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)測(cè) LAI-FVC 之間的關(guān)系根據(jù) FVC 和 LAI 的實(shí)測(cè)值，繪制兩者的函數(shù)關(guān)系如圖5所示。

圖5LAI-FVC 實(shí)測(cè)值函數(shù)關(guān)系

從圖5可以看出，LAI-FVC 之間呈現(xiàn)曲線相關(guān)，在 LAI <1.5 時(shí)，如圖 5 中虛線所示，LAI-FVC 之間呈現(xiàn)線性的關(guān)系;當(dāng) LAI>1.5時(shí)，LAI-FVC 之間的曲線關(guān)系較為明顯。當(dāng)高粱冠層的 LAI 值達(dá)到約 2.5 時(shí)，植被覆蓋了約70%的地面面積。在 LAI 大于 2.5 后，葉面積的繼續(xù)增大，并沒(méi)有引起植被覆蓋度的變化。因此，當(dāng)?shù)貕K的植被覆蓋度較高時(shí)，雖然 LAI 仍可能增加，但其 NDVI 值基本不變。

3結(jié) 論

本研究利用無(wú)人機(jī)多光譜遙感系統(tǒng)建立了植被指數(shù)和高粱 LAI 、FVC 之間的回歸模型，并預(yù)測(cè)其精度，結(jié)果表明，通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可以精確、可靠地預(yù)測(cè)高粱作物的生長(zhǎng)狀態(tài)。1)歸一化差異植被指數(shù) NDVI 為反應(yīng)高粱長(zhǎng)勢(shì)最優(yōu)的植被指數(shù)，通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感圖像得到的 NDVI 值估計(jì)高粱的 LAI 和 FVC 的 魯 棒 性 較 好。LAI -NDVI 和 FVC-NDVI 估 算 模 型 的 R2值 最 高 (0.91，0.88)，且 RMSE(0.28，0.06)和 MAPE(11%，8%)最低。2)根據(jù)遙感圖像分別構(gòu)建 NDVI 和LAI及 FVC的線性模型 LAI =0.14e3.4×NDVI和 FVC=1.07NDVI-0.16 能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)高粱的 LAI 值和 FVC值。3)在高粱生長(zhǎng)季的后期 LAI >2.5 時(shí)，由于 ND-VI 飽和度問(wèn)題會(huì)降低其對(duì) LAI 預(yù)測(cè)效果。

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審核編輯：湯梓紅