文献类型： 中文期刊
作者： 牛庆林;张合兵;邓炯;冯海宽;李长春;杨贵军;陈志超
作者机构：
关键词： 无人机;夏玉米;数码影像;PROSAIL模型;叶面积指数;随机森林
期刊名称：光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2025 年 45 卷 08 期
页码：
收录情况： SCIE（2025版） ; ; EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）
摘要： 叶面积指数（LAI）是反映不同玉米特性的重要长势指标，可有效辅助玉米新品种的选育。快速、无损和精准地获取玉米LAI,对玉米育种具有重要的指导意义。目前，无人机可见光遥感技术因具有快速、无损和高通量地获取田间作物空间信息的优点，在作物LAI等表型信息获取应用中得到快速发展；然而，其存在的光谱饱和现象以及缺乏光谱参数与LAI之间的响应机理信息，限制了LAI等表型信息估算模型精度的进一步提高；显然，PROSAIL辐射传输模型具有模拟作物理化参数与光谱指标参数之间响应机理的优点，可有效提升作物理化参数反演的潜力。为此，结合无人机数码影像与PROSAIL模型反演夏玉米LAI,以期进一步提高LAI反演模型的精度。以玉米育种试验田的夏玉米为研究对象，利用无人机遥感系统获取拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像，并结合PROSAIL模型，采用偏最小二乘回归（LSR）、随机森林回归（RFR）和卷积神经网络（CNN）回归方法，构建夏玉米LAI的反演模型。结果表明：（1）基于无人机高清数码影像，采用PLSR回归方法构建的模型精度最优，估算模型和验证模型的R2、 RMSE和nRMSE分别为0.69, 0.37, 24.28%和0.73, 0.35, 23.26%;（2）基于PROSAIL模型，采用RFR回归方法构建的模型精度最优，估算模型和验证模型的R2、 RMSE和nRMSE分别为0.98, 0.28, 6.88%和0.87, 0.64, 15.97%;（3）结合无人机高清数码影像与PROSAIL模型，RFR回归方法构建的模型精度最优，估算模型和验证模型的R2、 RMSE和nRMSE分别为0.98, 0.27, 7.07%和0.87, 0.65, 16.35%,与仅用无人机高清数码影像相比，最优估算模型和验证模型的nRMSE分别降低17.21%和6.91%。研究表明，结合无人机数码影像与PROSAIL模型，有效提高夏玉米LAI反演模型的精度和稳定性，为辅助玉米新品种的选育提供理论指导。
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