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基于无人机遥感数据的大田玉米面积及长势参数提取方法研究

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基于无人机遥感数据的大田玉米面积及长势参数提取方法研究

作者：谢凡中北大学

学位级别：硕士

玉米是世界上最广泛种植的三种谷物之一,也是我国长久以来的一项主要粮食作物,作为我国华北地区的主要农作物之一,大约占全国粮食总产量的1/3。随着时代的发展,我国提出了农作物种植现代化、精准化、信息化发展的要求,这对农作物的信息... 详细信息

玉米是世界上最广泛种植的三种谷物之一,也是我国长久以来的一项主要粮食作物,作为我国华北地区的主要农作物之一,大约占全国粮食总产量的1/3。随着时代的发展,我国提出了农作物种植现代化、精准化、信息化发展的要求,这对农作物的信息提取也提出了更高的要求。玉米种植面积及长势参数可以为玉米长势评估和产量估计等农业事务提供数据支持,对玉米种植面积统计及长势评估也是宏观调控粮食价格、加强农业生产管理进而促进精准农业发展的重要前提。目前常用的植株信息提取方法为劳动力消耗大且效率低下的人工测量,范围广阔但数据精度较差的卫星遥感以及精度很高但范围较小的地面基站测量,无法适用于大田尺度下作物信息精确提取要求。针对这一问题,本文选用无人机遥感来进行大田玉米信息精确提取方法研究。利用图像处理技术、点云处理技术和深度学习技术来完成大田玉米的种植面积和株高、株数这两项长势参数的精确提取。具体研究内容如下:（1）数据获取:利用无人机遥感平台采集大田玉米的可见光数据和激光雷达数据,并结合基站坐标对两种数据进行解算,生成含有地理坐标信息的可见光正射影像图片和激光雷达点云数据。（2）种植面积提取:首先对采集的数据进行预处理,主要包括点云数据抽稀、点云数据去噪、多源数据匹配裁剪、数字表面模型生成;其次提出了一种基于特征分割的目标提取方法,引入了植被指数和局部熵特征对数据进行特征计算和阈值分割;最后不仅在采集的大田玉米数据上对本文方法进行了评价,而且利用标准数据集对本文方法进行了评价,综合验证该方法的有效性。（3）玉米长势参数提取:首先对点云数据进行后处理,主要包括两期点云数据坐标配准与点云赋色;其次对大田点云数据进行地块分割,利用地面点滤波算法提取出玉米大田的行垄信息,剔除此部分数据并结合点云分割算法对大田进行行垄地块分割;最后对田块尺度的玉米株高与株数这两种长势参数进行提取,其一以裸地期田块高度为基准,利用高度种子点提取算法得到田块中玉米最高点坐标集合,获取田块尺度的玉米株高信息;其二利用yolox网络对可见光数据处理得到田块尺度的玉米株数,利用点云数据提取出高度变化模型,根据高度变化获取出田块尺度的玉米株数。无人机遥感具有灵活便捷、探测数据精度高等优势,本文利用无人机遥感获取的大田玉米数据,实现了种植面积的精确提取和田块尺度下的株数、株高两项长势参数的提取。

关键词：大田玉米无人机遥感点云数据田块分割长势参数

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基于遥感光谱的油菜长势参数反演及估产研究

基于遥感光谱的油菜长势参数反演及估产研究

作者：仝春艳武汉大学

学位级别：硕士

油菜是我国主要的经济作物之一,种植范围广,具有很大的观赏价值和经济价值。及时准确地获取油菜长势参数信息和预测产量有助于农民制定合理的农田管理方案,对保障农作物正常发育生长以及国家粮食安全等具有重要意义。遥感技术可以实现... 详细信息

油菜是我国主要的经济作物之一,种植范围广,具有很大的观赏价值和经济价值。及时准确地获取油菜长势参数信息和预测产量有助于农民制定合理的农田管理方案,对保障农作物正常发育生长以及国家粮食安全等具有重要意义。遥感技术可以实现实时、准确、大面积的进行作物长势监测和估产,节省人力和物力。而高光谱遥感数据由于具有更高光谱分辨率,使得作物光谱分析有更多的波段选择,为深入开展作物关键农情参数定量反演提供了丰富信息源。本文以湖北省不同种植方式、不同氮水平冬油菜为研究对象,基于实测的地面高光谱数据,建立油菜全生育期典型长势参数统一反演模型,并建立油菜最佳估产生育期估产模型和综合估产模型,提前实现油菜产量预估。本文的研究内容和结论主要有以下几点:(1)建立油菜叶期等效水厚度(EWT)反演模型。通过分析不同EWT下的油菜叶片光谱特征,发现以1450 nm和1930 nm为中心的夹角是油菜叶片EWT的良好指标。本文提出的ASI＿1450和ANI＿1450改进型角度指数,相比已有角度指数和常用植被水分指数提高了油菜叶期EWT的反演精度,其验证RP均为0.81,RMSEP均为0.0049g/cm,也证明波段之间的波长关系与波段的反射率值一样重要。(2)建立油菜全生育期叶面积指数(LAI)和地上生物量(AGB)反演模型。利用相关系数法、主成分分析、连续投影算法和偏角光谱检索算法4种波段选择方法选出的光谱特征变量结合5种建模回归方法(一元线性回归、多元逐步回归、K-近邻、支持向量机、随机森林)对油菜全生育期LAI和AGB进行反演,并将反演精度与全波段反演精度进行对比分析。在LAI反演中,偏角光谱检索算法选出的特征光谱偏角和支持向量机组合(DABSR＿angle+SVM模型)预测精度最高,验证RP为0.80,RMSEP为0.37。在AGB反演中,偏角光谱检索算法选出的特征光谱偏角和K-近邻算法组合(DABSR＿angle+KNN模型)预测精度最高,验证RP为0.81,RMSEP为1320.49 kg/hm。证明了偏角光谱检索算法波段选择方法在油菜长势参数反演中的有效性。(3)确定油菜最佳估产生育期。通过将油菜产量与不同生育期的5种长势参数进行相关性分析发现,在十叶期油菜产量与各长势参数综合相关性最大所以确定十叶期为油菜最佳估产时期。(4)利用植被指数建立油菜十叶期估产模型。对于直播油菜,对不同氮水平油菜统一估产时,NDRE的一元二次模型效果最好,验证RP为0.96,RMSEP为151.16 kg/hm,高氮水平油菜产量高估;NDRE仅对低氮和中氮水平油菜的估产模型为一元线性模型,且验证精度(RP=0.99,RMSEP=106.92kg/hm)大大提高,故可分氮水平对直播油菜进行估产。对于移栽油菜,可利用CIred edge对不同氮水平移栽油菜统一估产,验证RP为0.90,RMSEP为220.95kg/hm。对于不区分种植方式对直播&移栽油菜整体估产,MTCI预测精度最高,验证RP为0.75,RMSEP为380.83kg/hm,但低于对直播、移栽油菜分别进行估产的精度。(5)建立油菜综合估产模型。利用十叶期的MTCI指数和八叶期的MTCI、EVI2指数建立的综合估产模型可提高十叶期直播&移栽油菜整体估产精度,其验证RP为0.91,RMSEP为239.78kg/hm。

关键词：高光谱油菜波段选择长势参数估产

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多尺度分割的作物长势参数反演研究

多尺度分割的作物长势参数反演研究

作者：程千辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

为实现区域尺度上对作物整体长势的实时、无损监测,本文以2012年6月-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的CASI航空观测数据及地面实测数据为主要数据源,以eCognition影像处理软件为平台,利用多尺度分割技术对高光谱遥感... 详细信息

为实现区域尺度上对作物整体长势的实时、无损监测,本文以2012年6月-7月在黑河流域开展的大型星-机-地遥感综合试验获取的CASI航空观测数据及地面实测数据为主要数据源,以eCognition影像处理软件为平台,利用多尺度分割技术对高光谱遥感影像进行信息提取,进而对长势参数LAI、Cab、N进行反演研究,旨在探讨和分析面向对象的多尺度分割对高光谱遥感作物长势参数反演的影响,以求从理论和方法上获得有关高光谱数据农业应用的一点新成果和经验。本文主要围绕以下三点进行深入探讨研究：首先,基于面向对象的多尺度分割技术,结合目视解译和逐步试错法,并在相对区域重叠度的评价指标下筛选出最优分割尺度参数,即各个波段的权重因子为1,形状因子权重为0.4,紧密度为0.5,分割尺度大小为70。其次,在综合考虑CASI影像特征和以往研究的基础上,对作物长势参数与植被指数进行统计描述及相关性分析,建立由反演能力及其稳定性均较好的植被指数组成的多元线性遥感估测模型。最后,根据面向对象多尺度分割后影像的特点,结合符合研究区实际情况的作物长势参数反演模型,对研究区以两种实验方案即影像的先分割再反演方法和先反演再分割方法进行对比分析研究,实现了区域尺度上作物整体长势的遥感监测。研究结果表明：先分割后反演的结果优于先反演后分割方法,其LAI、Cab、N的模型估测精度不仅都达到了80%以上,而且决定系数R2也均通过了0.95可靠性水平的显著性检验,充分展示了面向对象多尺度分割技术应用于作物参数反演的独特优势,使得针对整体大田作物的反演结果更加客观、准确,具有普适性,实现了高光谱遥感影像对于大面积大区域的作物长势信息的有效提取。

关键词：高光谱面向对象多尺度分割长势参数反演

基于时空序列的小麦冠层氮素营养诊断及长势参数监测研究

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基于时空序列的小麦冠层氮素营养诊断及长势参数监测研究

作者：唐强石河子大学

学位级别：硕士

目的：氮素营养对作物产量和品质有重要作用,不适宜的施用氮素还会造成资源浪费和生态环境问题。小麦的优质高效生产是我国农业发展的迫切需要,其中氮素是影响小麦产量和品质的重要因素。适时精准快速监测小麦氮素营养的时间和空间变化... 详细信息

目的：氮素营养对作物产量和品质有重要作用,不适宜的施用氮素还会造成资源浪费和生态环境问题。小麦的优质高效生产是我国农业发展的迫切需要,其中氮素是影响小麦产量和品质的重要因素。适时精准快速监测小麦氮素营养的时间和空间变化特点是实现小麦精确氮素管理的基础。高光谱遥感技术在农田作物水、肥、营养和长势的监测方面表现出强大的优势,是实现精准农业所要求的定时定量监测作物生长状况的主要途径。目前,利用高光谱监测作物氮素营养和长势状况也开展了大量的研究,确定了氮素营养光谱监测的敏感波段和构建出氮素监测的光谱参量和光谱模型。然而,冠层光谱是小麦群体各个器官的“混合光谱”,不同生育期叶片氮素含量不同,在空间结构上也表现出一定的分布规律。本文依据小麦冠层氮素分布的时间和空间特点,研究小麦在不同时间和空间变化的冠层光谱与群体氮素含量和长势参数的相关性,筛选适宜的特征参数和植被指数,建立小麦氮素营养诊断和长势监测模型。提高小麦氮素和长势的遥感估测水平,为更好地应用卫星成像光谱数据进行作物监测提供依据。方法：通过对不同小麦品种和氮素水平冠层光谱测定,利用生物统计分析、光谱分析方法定量分析了小麦冠层光谱反射特征、微分光谱特征差异,及农学指标与冠层光谱之间的相关性,建立相应的回归模型;并同步进行模型验证和精度检验。结果：研究结果表明,根据氮素营养与干物质之间关系,构建氮素营养指数（NAI）,不同氮素水平下,小麦中前期的植株冠层光谱与NAI之间有很好的相关性,其中光谱指数红边拐点（REP）表现最好。氮素丰度（NR）是反映小麦群体氮素和长势状况综合指标,小麦中后期冠层光谱与氮素丰度的相关性均达到了极显著水平（a=0.01）,其中光谱指数RVI和VD672表现最佳。因此,NR和NAI能很好的反应小麦氮素和长势状况,与其植株冠层光谱间有很好的相关性,可以建立基于植株冠层光谱的小麦前期、中期和后期氮素营养诊断和长势的监测模型。对于长势参数监测方面,叶绿素、叶干重和叶面积是对小麦基于田间长势状况的综合反映。所选的光谱参量相关性较好的都集中在红边附近,在特征波段苗期到分蘖期间的小麦冠层光谱反射率与叶绿素含量、叶面积指数和叶干重相关性较差,拔节期到灌浆期相关性较好,红边附近的两个光谱参数VOG2和RVI可以对冬小麦拔节到灌浆期间的长势进行监测。基于空间变化的小麦叶片氮素含量监测方面,测定小麦整个生长发育中期冠层多角度光谱,光谱参量RVI在观测角度（0°）下与叶片氮素含量相关性较高。因此,采用观测视角（0°）测定冠层光谱可以很好预测叶片氮素含量。

关键词：小麦高光谱时空变化氮素营养长势参数模型

不同遥感变量组合模式监测小麦关键长势参数研究

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不同遥感变量组合模式监测小麦关键长势参数研究

作者：马昌扬州大学

学位级别：硕士

国内外利用卫星遥感技术在监测小麦长势及预测籽粒产量和品质方面已有广泛的研究,并在生产实践中应用取得一定的成果。本研究以江苏泰兴、姜堰、兴化和高邮地区稻茬小麦为研究对象,获取小麦拔节期、孕穗期、开花期和花后15天LAI、生物... 详细信息

国内外利用卫星遥感技术在监测小麦长势及预测籽粒产量和品质方面已有广泛的研究,并在生产实践中应用取得一定的成果。本研究以江苏泰兴、姜堰、兴化和高邮地区稻茬小麦为研究对象,获取小麦拔节期、孕穗期、开花期和花后15天LAI、生物量、叶片含氮量、SPAD等关键长势参数数据,由对应的环境减灾卫星HJ-1A/1B影像提取相应的遥感变量,并对其进行四类不同组合,对这些遥感变量及其组合与农学数据进行分析,建立更优的小麦关键长势参数遥感监测模型,并对模型进行评价。探讨不同遥感变量组合模式对小麦关键长势参数遥感监测的可行性,主要研究结果如下：(1)分析小麦关键生育期长势参数与遥感变量及其差值组合之间的关系,发现拔节期利用遥感变量差值组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与差值组合B-C、PAD与差值组合A-D和LNC(%)与差值组合C-D的监测模型相比较它们与单个变量监测模型的精度分别提高了16.5%、13.8%和16.5%。孕穗期利用遥感变量差值组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与差值组合C-D、SPAD与差值组合B-D、LNC(%)与差值组合B-D的监测模型相比较它们与单个变量监测模型的精度分别提高了31.6%、17.7%和6.5%。开花期利用遥感变量差值组合来监测相应的LAI、SPAD、LNC(%)和生物量是可行的且优于利用单个变量监测,其中LAI与差值组合A-C、SPAD与差值组合A-B、生物量与差值组合B-C和LNC(%)与差值组合A-B的监测模型相比较它们与单个变量监测模型的精度分别提高了6.8%、17%、41%和31.8%。花后15天利用遥感变量差值组合来监测相应的LAI、SPAD和生物量是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与差值组合B-F、SPAD与差值组合A-B和生物量与差值组合E-F的监测模型相比较他们与单个变量监测模型的精度分别提高了14.6%、15.9%和43.6%。(2)分析小麦关键生育期长势参数与遥感变量及其比值组合之间的关系,发现拔节期利用遥感变量比值组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与比值组合C/F、SPAD与比值组合D/F和LNC(%)与比值组合E/F的监测模型相比较它们与单个变量监测模型的精度分别提高了25.3%、7.98%和43.5%。孕穗期利用遥感变量比值组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的,且LAI和SPAD的比值组合监测模型要优于单个变量监测模型。其中LAI与比值组合D/F和SPAD与比值组合D/F的监测模型相比较单个变量监测模型精度提高了26.8%和15%;LNC(%)与比值组合C/D的监测模型相比较单个变量监测模型精度降低了4.1%。开花期利用遥感变量比值组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的,且LAI和生物量的比值组合监测模型要优于单个变量监测模型。其中LAI与比值组合B/C、生物量与比值组合D/F和LNC(%)与比值组合D/F的监测模型相比较单个变量监测模型精度提高了24.4%、41.8%和1.9%;SPAD与比值组合D/E的监测模型相比较单个变量监测模型精度降低了16.5%。花后15天利用遥感变量比值组合来监测相应的LAI、SPAD和生物量是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与比值组合A/F、SPAD与比值组合A/F和生物量与比值组合A/E的监测模型相比较单个变量监测模型的精度分别提高了20.2%、32.4%和37.5%。(3)分析小麦关键生育期长势参数与遥感变量及其归一化组合之间的关系,发现拔节期利用遥感变量归一化组合来监测相应的LAI、SPAD和LNC(%)是可行的且优于利用单个变量监测。其中LAI与归一化组合(C-F)/(C+F)、SPAD与归一化组合(D-F)/(D+F)和LNC(%)与归一化组合(A-F)/(A+F)的监测模型相比较单个变量监测模型的精度分别提高了35.2%、40.2%和34.8%;孕穗期利用遥感变量归一化组合来监测相应的SPAD、LAI、LNC(%)和生物量是可行的且要优于利用单个遥感变量。其中LAI与归一化组合(D-F)/(D+F)、SPAD与归一化组合(A-D)/(B+D)\LNC(%)与归一化组合(A-D)/(A+D)和生物量与归一化组合(A-F)/(A+F)的监测模型相比较单个变量监测模型的精度分别提高了61.9%、11.2%、26.9%和35.6%;开花期利用遥感变量归一化组合来监测相应的SPAD、LAI、生物量和LNC(%)是可行的且除了SPAD,其他三个长势参数监测模型要优于利用单个遥感变量的监测模型。其中LAI与归一化组合(B-C)/(B+C)、生物

关键词：小麦遥感 HJ-1A/1B 遥感变量组合长势参数

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油菜简缩极化参数响应及其长势参数反演

江苏农业科学 2018年第15期46卷 170-175页

作者：张亚红张王菲姬永杰舒清态杨浩西南林业大学林学院云南昆明650224 北京农业信息技术研究所/北京市农林科学院农业科技信息研究所北京100097

简缩极化技术是为简化全极化SAR提出的一种新技术,它较全面地保持了全极化SAR信息,同时有效降低了对SAR系统复杂度及数据下传速率的要求。研究以全极化Radarsat-2数据为基础,模拟了简缩极化数据。利用覆盖整个油菜生长期的5景时间序列... 详细信息

简缩极化技术是为简化全极化SAR提出的一种新技术,它较全面地保持了全极化SAR信息,同时有效降低了对SAR系统复杂度及数据下传速率的要求。研究以全极化Radarsat-2数据为基础,模拟了简缩极化数据。利用覆盖整个油菜生长期的5景时间序列简缩极化数据,分别对每期数据提取21个简缩极化参数,在对比分析这21个极化参数与油菜生物量、株高和叶面积指数3个主要长势参数随油菜生长期动态变化规律的基础上,采用单因子经验回归模型法对油菜的3个长势参数进行了反演。研究发现,简缩极化体散射分量、圆极化度、圆极化比、2个简缩极化后向散射系数及Stokes参数的g0分量对油菜长势参数敏感,在长势参数反演中具有极大的潜力。同时对比了线性、二次多项式、乘幂、指数和对5种常见的回归反演模型,结果表明,二次多项式模型在3个油菜长势参数反演中具有更高的相关性及估测精度。在生物量单因子反演模型中,g3模型拟合效果最好,r2为0.765,而g0具有最高的估测精度,其估测结果 RMSE为52.95 g/m^2。在株高单因子反演模型中,圆极化比和圆极化度呈现出最高的相关性,r2为0.923,而体散射分量反演结果的RMSE最小,为13.52 cm。叶面积指数反演中,圆极化比和圆极化度同样呈现出高相关性,r2为0.857,而体散射呈现低RMSE值,为0.52。研究结果表明,简缩极化参数在油菜长势监测中具有很大潜力,而单因子经验回归模型为高精度的油菜长势参数反演提供了一种简单、快速、有效的手段。

关键词：简缩极化油菜长势参数生物量株高叶面积指数

基于无人机和地面图像的田间水稻冠层参数估测与评价

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作物学报 2022年第5期48卷 1248-1261页

作者：王泽周钦阳刘聪穆悦郭威丁艳锋二宫正士南京农业大学作物表型组学交叉研究中心/南京农业大学前沿交叉研究院/江苏省现代作物生产协同创新中心/现代作物生产省部共建协同创新中心东京大学农学生命科学研究院生态调和农学机构/国际田间作物表型研究实验室

田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状,对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象,估测并评价了水稻冠层的主要表型参数,以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环... 详细信息

田间水稻表型监测可用于分析水稻产量相关性状,对指导水稻栽培管理以及产量预测具有重要意义。本研究以3种氮肥处理下6个不同栽培品种的水稻为研究对象,估测并评价了水稻冠层的主要表型参数,以探讨利用图像分析方法评价多品种及栽培环境下田间水稻长势的适用性。基于无人机和田间固定相机图像,本研究通过图像处理、三维建模和机器学习自动测算出田间水稻冠层覆盖度、株高、穗数,并结合实际测量结果进行了精度评价。结果表明:(1)基于无人机图像使用决策树分类模型提取的水稻冠层图像与人工勾绘结果一致性较好(Qseg均值为0.75,方差为0.08),由此计算的冠层覆盖度与人工勾绘计算的冠层覆盖度相关性较高(R~2=0.83,RMSE=5.36%);(2)使用冠层高度模型估测的各小区水稻株高均值与田间实测高度均值相关性较高(R~2=0.81, RMSE=9.81 cm),但整体呈现低估;(3)基于地面图像使用决策树分类和形态参数过滤得到的穗数计数结果与实测穗数相关性较高(R~2=0.83,RMSE=10.99)。总体而言,结合图像分析算法,应用低空无人机遥感技术高通量自动化估测水稻冠层覆盖度、株高的精度较高,而应用地面平台进行稻穗精确识别的潜力很大,可用于分析氮肥施用量对水稻长势指标的影响及不同品种对氮肥的响应情况,对田间水稻表型信息的深入挖掘及实际产量预测具有重要意义。

关键词：水稻表型表型平台长势参数株高冠层覆盖度穗数计数

来源：博看期刊

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基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测

农机化研究 2022年第5期44卷 193-197页

作者：李强唐山工业职业技术学院河北唐山063299

随着精准农业的发展,农作物长势监测越来越重要。传统的小麦长势监测主要依靠人工采样进行,作业效率低、监测范围小、耗费人力物力大。为有效提高小麦长势监测效率,引入无人机影像技术,以曹妃甸地区的小麦为研究对象,利用无人机影像技... 详细信息

随着精准农业的发展,农作物长势监测越来越重要。传统的小麦长势监测主要依靠人工采样进行,作业效率低、监测范围小、耗费人力物力大。为有效提高小麦长势监测效率,引入无人机影像技术,以曹妃甸地区的小麦为研究对象,利用无人机影像技术和高光谱影像采集传感器完成对曹妃甸地区小麦叶面积指数、叶片生物量、叶绿素含量及叶片氮含量等长势参数的测定,构建小麦长势参数的PLSR模型,并采用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对PLSR模型进行综合评价和验证。最后,比对小麦长势参数CGMI的实测值和小麦长势参数PLSR模型的预测值,结果表明:基于无人机影像技术的小麦长势遥感监测具有较高的监测精度,对实现精细农业、提高农业生产效率具有十分重要的现实意义。

关键词：无人机遥感监测长势参数 CGMI PLSR