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利用無人機(UAV)遙感估算不同水稻品種整個生長季的葉面積指數(shù)

更新時間:2024-08-30      點擊次數(shù):351

利用無人機(UAV)遙感估算不同水稻品種整個生長季的葉面積指數(shù)

 水稻是重要的糧食作物之一。葉面積指數(shù)(LAI)的準確動態(tài)監(jiān)測為評價水稻生長和產(chǎn)量提供了重要信息。

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通過無人機成像在整個生長季節(jié)遠程估計各種水稻品種的葉面積指數(shù)。在研究地點種植了48種不同的水稻品種,每周進行一次田間活動。

對于每個活動,從12波段無人機圖像獲得的冠層反射率計算幾個廣泛使用的植被指數(shù),從無人機RGB圖像獲得冠層高度,

通過植物取樣破壞性地測量葉面積指數(shù)。

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水稻全生育期的葉面積指數(shù)與葉面積指數(shù)的相關性較弱,水稻抽穗前和抽穗后的葉面積指數(shù)與葉面積指數(shù)的關系均存在明顯的滯后現(xiàn)象。

基于植被指數(shù)和冠層高度乘積的模型可以減少這種滯后現(xiàn)象,估算水稻全季葉面積指數(shù),估算誤差在24%以下,不需要對不同物候期進行算法重新參數(shù)化。

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用a MTCI、b CIgreen、c CIred edge、d NDRE、e WDRVI、f NDVI、g OSAVI 和 h EVI2 繪制了整個生長季水稻葉面積指數(shù)的變化。

在所有測試的VIs中,抽穗后(HD后)階段的樣本偏離了抽穗前(Pre-HD)階段的LAI與VI關系

物候的變化會影響作物的葉面積指數(shù)與葉面積指數(shù)的關系,特別是對于穗外露后冠層光譜和結(jié)構差異較大的水稻。

因此,僅利用VI估算水稻葉面積指數(shù)的模型具有物候特異性,對抽穗后階段具有很高的不確定性。

本研究開發(fā)的模型結(jié)合了遙感的冠層高度和植被指數(shù)信息,大大提高了水稻抽穗期前后葉面積指數(shù)的估算。

該方法無需水稻物候?qū)W和品種知識,可在無人機平臺上方便、高效地實現(xiàn)水稻品種在整個生長季的檢測,

在大規(guī)模協(xié)助水稻育種和田間管理研究方面具有巨大潛力。


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