农业机械学报

作者：牛亚晓,张立元,韩文霆,邵国敏

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：冬小麦;植被覆盖度;无人机;多光谱遥感影像;植被指数;监督分类

基金：国家重点研发计划项目（2017YFC0403203）、新疆维吾尔自治区科技支疆项目(2016E02105)、旱区作物需水无人机遥感与精准灌溉技术及装备研发平台项目（2017-C03）和陕西省水利科技项目（2017SLKJ-7）

基于开源飞控Pixhawk开发了一套集成稳定云台、位置与姿态系统（Position and orientation system，POS）数据采集模块的无人机多光谱遥感图像采集系统，同步采集520~920nm范围内的红、绿和近红外波段信息。以冬小麦为例，分别在越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期进行飞行实验，飞行高度55m，多光谱影像地面分辨率2.2cm。采用监督分类与植被指数统计直方图相结合的方式，提出了一种田间尺度小麦覆盖度快速提取的方法，给出归一化植被指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）、土壤调节植被指数（Soil-adjusted vegetation index，SAVI）及修正土壤调节植被指数（Modified soil-adjusted vegetation index，MSAVI）对应的植被像元与土壤像元的分类阈值，分别为0.4756、0.7056和0.6350。同时利用基于同步采集的地面分辨率可达0.8cm的高清可见光遥感图像提取了相应时期的冬小麦覆盖度参考值。结果表明，基于无人机多光谱遥感技术及植被指数法可以较好地提取冬小麦越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期的植被覆盖度信息。与SAVI、MSAVI相比，基于NDVI分类阈值的提取效果最好，绝对误差最小。

来源：2018年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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