基于无人机影像阴影去除的苹果树冠层氮素含量遥感反演

摘要：

[目的]去除无人机多光谱遥感影像中的阴影,以提高苹果树冠层氮素含量反演模型精度.[方法]以山东省栖霞市苹果园为试验区,利用2019年6月采集的无人机多光谱影像,分别基于归一化阴影指数(normalized shaded vegetation index, NSVI)和归一化冠层阴影指数(normalized difference canopy shadow index, NDCSI)去除果树冠层多光谱影像中的阴影,提取非阴影区域果树冠层光谱信息;通过相关性分析方法,将基于原始光谱影像和基于NSVI、NDCSI去除阴影后提取的光谱数据与实测叶片氮素含量进行相关性分析,分别筛选氮素含量的敏感波段并构建光谱参量;采用偏最小二乘(partial least square,PLS)及支持向量机(support vector machine,SVM)方法构建果树冠层氮素含量反演模型并进行精度检验.[结果]绿光波段和红光波段为果树冠层氮素含量反演的敏感波段;阴影削弱了果树冠层的光谱信息,去除阴影前后,冠层多光谱各波段光谱差异较大,在红边波段及近红外波段尤为明显;基于2个阴影指数去除阴影后构建的氮素反演模型精度均有提升,最优模型为基于NDCSI去除阴影后构建的支持向量机氮素含量反演模型,该模型建模集R2和RPD分别为0.774、1.828;验证集R2和RPD分别为0.723、1.819.[结论]基于NDCSI可有效去除无人机多光谱果树冠层影像中的阴影,提高氮素含量反演精度,为果园氮素精准管理提供了有效参考.

关键词：冠层阴影、阴影植被指数、无人机、多光谱、遥感

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.41;P231;TP79

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;科技创新工程项目;山东省泰山学者攀登计划;山东省双一流资助项目

在线出版日期：2021-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2084-2094