基于无人机多光谱影像的春小麦SPAD值估测研究OACSTPCD

【目的】探究无人机遥感技术对春小麦SPAD值的无损估测,建立小田块尺度上的春小麦SPAD值估测模型。【方法】利用多光谱无人机获取2022年内蒙古河套地区春小麦冠层多光谱数据,并提取5种植被指数,通过分析植被指数与植株SPAD值的相关性,结合支持向量机回归(SVR)、偏最小二乘回归(PLSR)和随机森林回归(RFR)构建春小麦关键生育时期SPAD值估测模型,并筛选各时期SPAD值最优估测模型。【结果】通过与5种植被指数配对来确定最佳模型,在春小麦的拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期,这15种组合方法均可对SPAD值进行估测。对3种建模方法的最优模型进行比较发现,NDVI+RFR模型在估测春小麦SPAD值方面具有最高的准确性和良好的鲁棒性,其R^(2)=0.96,RMSE=0.19。【结论】利用无人机估测春小麦的SPAD值是可行的,最优模型为NDVI+RFR模型。