农业机械学报

作者：陶惠林，徐良骥，冯海宽，杨贵军，杨小冬，牛亚超

单位：北京农业信息技术研究中心,安徽理工大学,北京农业信息技术研究中心;国家农业信息化工程技术研究中心,北京农业信息技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,安徽理工大学,

关键词：冬小麦;产量;无人机高光谱;遥感;估算;偏最小二乘

基金：国家自然科学基金项目（41601346、41871333）和广东省重点领域研发计划项目（2019B020214002）

为了准确和高效地预测作物产量，以冬小麦为研究对象，利用无人机遥感平台搭载高光谱相机，获取了冬小麦各生育期的无人机影像。根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点，选取了9种植被指数和5种红边参数。首先，分析植被指数和红边参数与产量的相关性，优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型；然后，构建了不同生育期的3种产量估算模型：单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型；最后利用3种模型分别估算冬小麦产量。结果表明：4个生育期内，大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性；拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI；利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度，以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果（优于以植被指数为因子构建的产量模型）。本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考。

来源：2020年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2020年第7期