基于無人機(jī)高光譜和數(shù)碼影像數(shù)據(jù)的冬小麥生物量反演

李天馳 馮海寬 朱貝貝 范園園 金麗妍 成倩 李倩雨

摘要 ? ?生物量是作物生長過程中重要的生物參數(shù)之一，能較好地反映作物長勢情況。本研究獲取了冬小麥開花期數(shù)碼影像數(shù)據(jù)、高光譜數(shù)據(jù)和實(shí)測生物量數(shù)據(jù)，運(yùn)用相關(guān)性分析篩選出對(duì)冬小麥生物量相關(guān)性高的數(shù)碼影像指數(shù)和植被指數(shù)，分別使用多元線性回歸分析和逐步回歸分析法建立生物量反演估算模型，最后將最優(yōu)模型估算結(jié)果進(jìn)行可視化空間分析。結(jié)果表明，與冬小麥生物量相關(guān)性高的數(shù)碼影像指數(shù)有VARI、MGRVI、b等，植被指數(shù)有NDVI、SR、LCI、OSAVI等。建立的冬小麥生物量反演模型估算效果較好，其中精度最高的模型為高光譜數(shù)據(jù)多元線性回歸模型，其驗(yàn)證模型均方根誤差為0.904 1 t/hm2?？梢暬幚斫Y(jié)果能直觀地顯示試驗(yàn)區(qū)冬小麥生物量分布情況，為生長監(jiān)測及種植管理提供有效依據(jù)。

關(guān)鍵詞 ? ?無人機(jī);冬小麥;生物量;植被指數(shù)

中圖分類號(hào) ? ?S129 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ? ?A

文章編號(hào) ? 1007-5739（2020）20-0001-05 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

Abstract ? ?Biomass is one of the important biological parameters in the process of crop growth， which can better reflect the growth of crops. Digital image data， hyperspectral data and measured biomass data of winter wheat at flowering stage were obtained in this study， and correlation analysis was used to select the biomass parameters that are important to the growth of the crop. Multiple linear regression analysis and stepwise regression analysis was used respectively to establish the estimation model of biomass inversion， and finally the results of the optimal model estimation were analyzed by visual spatial analysis. The results showed that the digital image indexes with high correlation with winter wheat biomass were VARI， MGRVI， b， etc.， and the vegetation indexes were NDVI， SR， LCI， OSAVI， etc. The established winter wheat biomass inversion model has a good estimation effect， and the hyperspectral data multiple linear regression model has the highest accuracy， and the root mean square error of the verification model is 0.904 1 t/hm2. The visualized processing results can intuitively display the winter wheat biomass distribution in the test area， which provides an effective basis for growth monitoring and planting management.

Keywords ? ?UAV; winter wheat; biomass; vegetation index

作物在生長過程中易受到環(huán)境、水分、氮素等因素影響，進(jìn)而對(duì)作物長勢及最終產(chǎn)量造成影響，因而可以根據(jù)植株生物量和氮含量等農(nóng)學(xué)參數(shù)對(duì)作物生長狀況進(jìn)行監(jiān)測[1]，為必要的田間管理、病蟲害監(jiān)測及農(nóng)肥施用提供重要依據(jù)[2]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，相關(guān)學(xué)者將其應(yīng)用于農(nóng)作物監(jiān)測方面。賈玉秋等[3]利用高分1號(hào)衛(wèi)星和Landsat-8衛(wèi)星獲取了許昌地區(qū)遙感影像，并選取數(shù)個(gè)監(jiān)測指標(biāo)，建立玉米葉面積指數(shù)反演模型。結(jié)果表明，高分1號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立的反演模型精度要高于Landsat-8衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立的模型。趙曉慶等[4]利用無人機(jī)搭載的高光譜傳感器獲取了大豆不同生育期數(shù)據(jù)，首先建立了多個(gè)植被指數(shù)，并對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行方差分析，隨后采用偏最小二乘法建立不同采樣空間尺度的大豆產(chǎn)量估算模型。通過驗(yàn)證模型發(fā)現(xiàn)，當(dāng)采樣區(qū)域面積為9.03～10.3 m2時(shí)產(chǎn)量估算精度最高。孫小香等[5]獲取了水稻冠層光譜反射率及葉片全氮濃度數(shù)據(jù)，通過分析植被指數(shù)與葉片全氮濃度的相關(guān)性篩選出敏感參數(shù)，并使用多元線性回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建葉片全氮濃度估算模型。結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)水稻氮素含量具有較好的估算能力。

基于現(xiàn)有研究，本文利用無人機(jī)同步搭載高光譜成像儀和數(shù)碼相機(jī)，獲取了冬小麥高光譜數(shù)據(jù)和數(shù)碼影像數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建了數(shù)碼影像指數(shù)和植被指數(shù)。通過分析數(shù)碼影像指數(shù)和植被指數(shù)與冬小麥生物量的相關(guān)性，篩選出相關(guān)性高的指數(shù)，利用多元線性回歸分析和逐步回歸分析法構(gòu)建生物量反演估算模型，探究最優(yōu)冬小麥生物量估算模型，以期為監(jiān)測冬小麥長勢提供技術(shù)支持。

1 ? ?材料與方法

1.1 ? ?研究區(qū)概述

試驗(yàn)于2014—2015年在北京市昌平區(qū)小湯山國家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究示范基地進(jìn)行，該基地地處北緯40°00′～40°21′，東經(jīng)116°34′～117°00′，平均海拔36 m。試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案如圖1所示，將選取的試驗(yàn)區(qū)域劃分為48個(gè)小區(qū)，16個(gè)小區(qū)一組，共3組。其中，32個(gè)小區(qū)用于建立生物量反演模型，16個(gè)小區(qū)用于模型驗(yàn)證。

1.2 ? ?試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 ? ?數(shù)碼影像數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。試驗(yàn)于冬小麥開花期（2015年5月13日）獲取數(shù)據(jù)。無人機(jī)數(shù)碼影像由八旋翼無人機(jī)航拍獲取，相機(jī)為Canon PowerShot G16，使用CMOS傳感器，當(dāng)無人機(jī)飛行高度為50 m時(shí)，地面分辨率為0.016 dpi。為避免外界環(huán)境對(duì)數(shù)據(jù)獲取造成影響，選擇晴朗天氣于12：00—13：00對(duì)試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行影像拍攝。獲取數(shù)碼影像數(shù)據(jù)后使用Agisoft PhotoScan Professional軟件進(jìn)行拼接等預(yù)處理，包括建立紋理、生成試驗(yàn)區(qū)正射影像圖和數(shù)字地形圖等。同時(shí)，無人機(jī)同步搭載Cubert UHD185 Firefly型高光譜成像儀，其光譜范圍為450～950 nm，光譜分辨率為8nm@532nm，通道數(shù)為125，采樣間隔為4 nm。

1.2.2 ? ?冬小麥生物量獲取。在固定尺寸的試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)，選取20株冬小麥植株作為樣本，經(jīng)過器官分離、稱定質(zhì)量等操作后放入紙袋中，置于烘箱內(nèi)以105 ℃殺青30 min，隨后設(shè)置75 ℃烘干，直至質(zhì)量恒定（48 h以上），最終計(jì)算單位面積的冬小麥生物量。

1.3 ? ?試驗(yàn)指數(shù)選取

對(duì)于無人機(jī)數(shù)碼影像數(shù)據(jù)，利用影像紅、綠、藍(lán)通道的像元值進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，同時(shí)根據(jù)現(xiàn)有研究成果，選取10個(gè)數(shù)碼影像指數(shù)對(duì)冬小麥生物量進(jìn)行反演估算，具體見表1。

對(duì)于高光譜數(shù)據(jù)，通過對(duì)不同波長的反射率進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算，并參考現(xiàn)有研究，選取16個(gè)植被指數(shù)對(duì)冬小麥生物量進(jìn)行反演估算，具體見表2。

1.4 ? ?研究方法

1.4.1 ? ?多元線性回歸。在回歸分析中多元線性回歸一般用于包含2個(gè)或2個(gè)以上的自變量的模型中。通常情況下因變量會(huì)受到多個(gè)因素的影響，而且各個(gè)因素的影響程度并不相同。此時(shí)使用單一因素對(duì)因變量進(jìn)行反演預(yù)測，可能會(huì)產(chǎn)生預(yù)測不準(zhǔn)確的現(xiàn)象，而使用多個(gè)自變量的最優(yōu)組合對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測會(huì)更有效且符合實(shí)際。

1.4.2 ? ?逐步回歸分析。逐步回歸分析作為一種選取回歸模型自變量的方法，能較好地保留對(duì)因變量解釋能力較強(qiáng)的變量，同時(shí)不存在嚴(yán)重的多重共線性。其主要思想是將自變量逐個(gè)引入所建立的模型，引入一個(gè)自變量后對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)，同時(shí)對(duì)已經(jīng)引入的自變量進(jìn)行t檢驗(yàn)。當(dāng)前期引入的自變量變得不再顯著時(shí)將其剔除，以確?；貧w模型中的自變量是顯著的。

1.4.3 ? ?精度評(píng)定。本文選擇決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）2個(gè)精度指標(biāo)對(duì)冬小麥生物量反演模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，公式如下：

式中，xi為實(shí)測冬小麥生物量，yi為預(yù)測冬小麥生物量，x、y分別為冬小麥實(shí)測和預(yù)測生物量的平均值，n為樣本總數(shù)。決定系數(shù)R2表示了模型擬合效果，RMSE反映了預(yù)測值和實(shí)測值之間的偏離程度。一般R2越高，RMSE越低，模型擬合效果就越好。

2 ? ?結(jié)果與分析

2.1 ? ?數(shù)碼影像指數(shù)與冬小麥生物量相關(guān)性分析

將選取的數(shù)碼影像指數(shù)與冬小麥生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3?？梢钥闯觯x取的數(shù)碼影像指數(shù)與冬小麥生物量均存在極顯著相關(guān)（P<0.01），相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值在0.545～0.725范圍內(nèi)。其中，與生物量相關(guān)性最高的數(shù)碼影像指數(shù)是r，其相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.725;與生物量相關(guān)性較差的數(shù)碼影像指數(shù)是b，其相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.545。

2.2 ? ?植被指數(shù)與冬小麥生物量相關(guān)性分析

將選取的植被指數(shù)與冬小麥生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表4。可以看出，所有植被指數(shù)與生物量均存在極顯著相關(guān)（P<0.01），相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值在0.722～0.815范圍內(nèi)。其中，VOGa與生物量相關(guān)性最高，其相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.815;與生物量相關(guān)性較差的是DCNI，其相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.722。

2.3 ? ?冬小麥生物量反演

2.3.1 ? ?冬小麥生物量反演模型建立。根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，選取數(shù)碼影像指數(shù)VARI、MGRVI和r+b等用于構(gòu)建生物量反演模型，選取植被指數(shù)SR、NDRE、VOGa和SRPIa等用于建立冬小麥生物量反演估算模型，具體模型建立及精度評(píng)價(jià)見表5。分析可得，基于數(shù)碼影像數(shù)據(jù)建立冬小麥生物量反演估算模型精度要低于由高光譜數(shù)據(jù)建立的反演估算模型。其中，建模精度最高的是基于高光譜數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸模型，其決定系數(shù)R2為0.757 9，RMSE為1.010 3 t/hm2;基于數(shù)碼影像數(shù)據(jù)的逐步回歸模型精度最低，其決定系數(shù)R2為0.533 5，RMSE為1.402 5 t/hm2。

2.3.2 ? ?冬小麥生物量反演模型驗(yàn)證及可視化分析。將已建立的反演模型應(yīng)用于小區(qū)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，其模型驗(yàn)證精度結(jié)果見表6和圖2。由表6和圖2綜合分析，大部分模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)的實(shí)測值與估算值分布在1∶1線附近，有少量生物量被低估。其中，高光譜數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸模型驗(yàn)證精度最高，其RMSE為0.904 1 t/hm2;數(shù)碼影像數(shù)據(jù)建立的逐步回歸模型驗(yàn)證精度最低，其RMSE為1.421 0 t/hm2。

選取模型驗(yàn)證精度最高的高光譜數(shù)據(jù)多元線性回歸模型應(yīng)用于無人機(jī)數(shù)碼影像上，得到生物量估算值空間分布圖（圖3）。由圖3可知，大部分試驗(yàn)小區(qū)的估算生物量高于5.6 t/hm2，而且由驗(yàn)證結(jié)果可知實(shí)測值與估算值較為均勻地分布在1∶1線附近。反演填圖結(jié)果表明，利用高光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建的多元線性回歸模型能較為準(zhǔn)確直觀地反映試驗(yàn)區(qū)內(nèi)冬小麥生物量分布情況，為種植管理提供依據(jù)。

3 ? ?結(jié)論與討論

本研究通過篩選出與冬小麥生物量相關(guān)性高的數(shù)碼影像指數(shù)或植被指數(shù)，使用多元線性回歸和逐步回歸分析法建立生物量反演估算模型，研究主要結(jié)論如下：①根據(jù)相關(guān)性分析選取數(shù)碼影像指數(shù)VARI、MGRVI、b和（r+b）用于構(gòu)建生物量反演模型，選取植被指數(shù)NDVI、SR、LCI、OSAVI、SPVI、MTCI、GNDVI、NDRE、PSDNa、VOGa、SRPIa、SPRIc、PSDNc和MTVI2用于建立冬小麥生物量反演估算模型。②在建立的生物量反演模型中，基于高光譜數(shù)據(jù)建立的多元線性回歸模型精度最高，其驗(yàn)證模型R2為0.785 2，RMSE為0.904 1 t/hm2。同時(shí)，將該模型應(yīng)用于無人機(jī)數(shù)碼影像上，能直觀地顯示各試驗(yàn)小區(qū)冬小麥生物量分布空間狀況。

目前，利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行作物生物量反演的研究較多。賀 ?佳等[24]獲取了不同生育期冬小麥冠層反射率數(shù)據(jù)，通過相關(guān)性分析、回歸分析等處理，建立了基于不同植被指數(shù)的冬小麥生物量分段遙感監(jiān)測模型，結(jié)果表明，模型驗(yàn)證精度均高于0.9，反演估算效果較好。范云豹等[25]使用高光譜輻射儀獲取了蘆葦和香蒲2種植物的冠層高光譜數(shù)據(jù)，利用一元線性回歸、逐步多元回歸和偏最小二乘法等建立反演估算模型，經(jīng)過交叉檢驗(yàn)，結(jié)果表明，反演模型估測精度高于90%。本研究使用無人機(jī)數(shù)碼影像數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)對(duì)冬小麥生物量進(jìn)行反演估算，結(jié)果顯示，基于高光譜數(shù)據(jù)建立的模型效果優(yōu)于數(shù)碼影像數(shù)據(jù)，這與高光譜數(shù)據(jù)中所包含的光譜信息較多有關(guān)，同時(shí)經(jīng)過多個(gè)植被指數(shù)最優(yōu)組合進(jìn)行回歸模型構(gòu)建，能較好地對(duì)生物量進(jìn)行估測。同時(shí)，本研究僅使用了一期冬小麥生物量數(shù)據(jù)，未來應(yīng)對(duì)不同年限不同生育期的生物量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究。

4 ? ?參考文獻(xiàn)

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