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融合无人机多源遥感数据的冬小麦株高估测

文献类型： 中文期刊

作者： 承达瑜;武择鹏;付春晓;赵安周;王建东;何伟德

作者机构：

关键词： 冬小麦;株高估测;多源遥感数据

期刊名称：江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2025 年 41 卷 11 期

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 及时、高效地获取冬小麦株高信息对优化其生产管理方案具有重要参考作用。为提高小麦株高反演效果,本研究利用多光谱影像数据提取的植被指数、纹理特征参数及正射影像提取的冬小麦株高数据,结合随机森林(Random forest,RF)、支持向量机(Support vector regression,SVR)和偏最小二乘回归(Partial least squares regre-ssion,PLSR)等算法,提出一种融合无人机多源遥感数据的冬小麦株高估测方法。首先利用正射影像数据提取数字表面模型(DSM),计算不同生长期的冬小麦株高(Winter wheat plant height,WWPH)数据；再基于多光谱影像数据和地面实测株高数据,经过相关性分析,筛选出适用于建立估测模型的植被指数和纹理特征参数；然后,基于植被指数+纹理特征+WWPH数据和植被指数+WWPH数据等不同输入数据组合,利用RF算法、SVR算法和PLSR算法构建小麦株高估测模型,根据模型性能的比较,筛选出小麦株高估测适宜的特征数据输入组合和算法,最后根据适宜的特征数据组合和算法进行试验区域小麦株高的估测。结果表明:基于植被指数+WWPH数据+纹理特征组合,利用RF算法构建的小麦株高估算模型对拔节期和抽穗期小麦株高的估测精度均最高,测试集的决定系数(R^(2))分别为0.872和0.887,均方根差(RMSE)分别为1.731 cm和1.335 cm。利用适宜的特征数据组合和算法估测得到研究区域拔节期冬小麦株高为40.46~52.61 cm,试验区域内小麦株高差异较大,而抽穗期小麦株高为60.32~71.94 cm,试验区域内小麦株高总体较均匀,估测结果与田间实测结果基本一致。

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