ALTUM-PT多光谱相机融合光谱和纹理特征的玉米产量预测研究_分析方法_技术文章

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ALTUM-PT多光谱相机融合光谱和纹理特征的玉米产量预测研究

点击次数：2681 发布时间：2024/5/23 10:39:55

ALTUM-PT多光谱相机融合光谱和纹理特征的玉米产量预测研究

摘要：本研究采集夏玉米拔节、抽雄、灌浆和成熟4个时期的无人机可见光和多光谱影像，提取和筛选植被指数与纹理特征参数，构建植被指数与纹理特征融合变量，采用反向传播神经网络、随机森林和基于支持向量机种机器学习方法构建玉米产量预测模型。结果表明：相较于单一类型参数，融合植被指数和纹理特征进行产量预测模型精度更高；3种机器学习方法以随机森林构建的玉米产量预测模型效果，且最佳预测时期为灌浆期（籽粒水泡期）；综合评价建模和验证结果，基于多光谱影像植被指数与纹理特征融合变量和随机森林方法构建的模型玉米产量预测效果最佳。遥感信息的多特征融合与机器学习方法的搭配能够挖掘和利用更多信息并提高产量预测的精度和鲁棒性。

关键字：玉米；无人机遥感；可见光；多光谱；植被指数；纹理特征；产量

玉米作为三大谷物之首，是当今全球种植范围广泛、产量最大的谷类作物，同时也是重要的粮食、经济和饲料兼用作物。近年来，中国玉米的播种面积和产量总体呈稳定增长的态势，及时准确地获得玉米产量信息，对于保障国家粮食安全以及农业结构的优化有着重要意

由于受到地理环境、自然气候、品种和生产技术差异等因素影响，作物产量高效、准确估测是一项具有挑战性的任务。

无人机数据获取与处理

1、无人机影像获取与处理本研究使用大疆经纬 M350 RTK 无人机搭载 Altum-PT多光谱镜头采集 2022 年夏玉米拔节期（V6，7 月 24 日）、抽雄期（VT，8 月 10 日）、灌浆期（籽粒水泡期 R2，9 月 1 日）和成熟期（R6，9 月 28 日）4 个时期的遥感数据，该相机包含 1 200 万像素的全色 RGB 镜头、320 万像素的多光谱镜头和 320 x 256 像素的热红外镜头。可获得 RGB 影像和五个单波段影像，即蓝（475nm，带宽 32nm）、绿（560nm，带宽 27nm）、红（668nm，带宽 14nm）、红边（717nm，带宽 12nm）和近红外（842nm，带宽 57nm）。

利用 DJI Pilot APP 规划航线，制定飞行任务。每次拍摄在晴朗无云天气 10:00—12:00 进行，无人机飞行高度设定为 20 m，航向重叠率为 80%，旁向重叠率为 75%，每个生育时期的飞行计划和相机设置保持一致。飞行前拍摄校准反射面板，用于无人机影像的辐射校正。

使用 Pix4D mapper 软件对航拍获得的影像进行辐射校正和图像拼接。采用 ArcGIS 软件对合成后的可见光（RGB）影像和多光谱（Multi-spectral，MS）影像依次进行试验区的选择、地图代数运算和以表格显示分区统计处理。

2、产量数据获取与处理在玉米成熟期，每个小区选取 3 行 5 m 长势均匀的玉米统计果穗数量计算单位面积穗数，在行内连续选取 10 株均匀果穗，测定穗行数和行粒数计算穗粒数，同时测定果穗风干前后质量计算含水量，选取均匀籽粒计算千粒重，籽粒含水量按

14%折算，计算单位面积产量[35]，取平均值作为该小区的实际产量数据。成熟期共获取样本统一按小区统计产量数据

QQ截图20221216103019.png

产量计算公式如下：

产量=穗数×穗粒数×千粒重×106×（1―含水量）/（1―14%）

ALTUM-PT多光谱相机融合光谱和纹理特征的玉米产量预测研究

原创作者：深圳市鹏锦科技有限公司

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