基于无人机载高光谱空间尺度优化的大豆育种产量估算

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文章编号：１００２ — ６８１９（２０１７）一０１ — ０１１０－０７
赵晓庆，杨贵军，刘建刚，张小燕，徐
波，王艳杰，赵春江，盖钧镒．基于无人机载高光谱空间尺度优化的大豆育种产ｄｏｉ：１０．１１９７５￣．ｉｓｓｎ．１００２ — ６８１９．２０１７．０１．０１５ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｃｓａｅ．ｏｒｇ
物表型信息解析和估产提供参考。关键词：无人机；遥感；传感器；无人机成像光谱仪：采样范围；大豆育种ｄｏｉ：１０．１１９７５￣．ｉｓｓｎ．１００２－６８１９．２０１７．０１．０１５中图分类号：￥２５２＋．９文献标志码：Ａ
第３３卷第１期１１０２０１７年１月
农业工程学报
ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｏｆＡｇｉｃｒｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖ＿ｏ１＿３３ＮＯ．１Ｊａｎ．２０１７
基于无人机载高光谱空间尺度优化的大豆育种产量估算
赵晓庆，杨贵军，，刘建刚１，２，张小燕，徐波，
王艳杰，一，赵春江，盖钧镒
（１．北京农业信息技术研究中心，北京１０００９７；２．国家农业信息化工程技术研究中心，北京１０００９７
３．南京农业大学大豆研究所／）摘要：为探讨无人机载高光谱空间尺度对大豆产量预测精度的影响，该文以山东嘉祥圣丰大豆为研究对象，设计以多旋翼无人机为平台搭载ＣｕｂｅｒｔＵＨＤ１８５成像高光谱传感器的无人机遥感农情监测系统，获取了大豆多个生育期的无人机高光谱数据。首先，该研究利用盛荚期．始粒期（Ｒ４一Ｒ５期）的高光谱影像，由２１个不同光谱空间尺度提取的高光谱数据构建植被指数，通过植被指数方差分析结果可知所选冠层植被指数与不同品种大豆植株的生长状况密切相关，但是不同空间尺度下的Ｆ值仍存在较为明显的差异；其次，采用偏最ｄｘＺ．乘回归建立产量与不同空间尺度的植被指数之间的回归模型，通过模型方程估算精度的曲线变化趋势进一步将最优空间尺度面积确认至９．０３～１０．１３ｍ，即当采样空问尺度区域长、宽与小区总长、宽比例介于４．２５：５和４．５：５时，所得到的冠层光谱能够尽可能准确地估测大豆产量，此时估算产量和实测产量呈极显著相关（相关系数ｒ＝０．８１１７，参与建模的样本个数２７０）。该研究可为使用高、低空高光谱影像进行作
量估算［Ｊ］．农业工程学报，２０１７，３３（１）：１１Ｏ一１１６．
ＺｈａｏＸｉａｏｑｉｎｇ，ＹａｎｇＧｕＯｕｎ，ＬｉｕＪｉａｎｇａｎｇ，ＺｈａｎｇＸｉａｏｙａｎ，ＸｕＢｏ，ＷａｎｇＹａｎｊｉｅ，ＺｈａｏＣｈｕｎｊｉｎｇａ，ＧａｉＪｕｎｙｉ．ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｏｙｂｅａｎｂｒｅｅｄｉｎｇｙｉｅｌｄｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｓｃａｌｅｏｆＵＡＶｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＳｏｃｉｅｙｔｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ），２０１７，３３（１）：１１０ —１１６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｉｔｈＥｎｇｌｉｓｈａｂｓｔｒａｃｔ）ｄｏｉ：１０．１１９７５￣．ｉｓｓｎ．１００２ — ６８１９．２０１７．０１．０１５ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｃｓａｅ．ｏｒｇ
０引言
大豆是世界上最重要的粮食作物之一，最常用来做豆制品、榨取豆油、酿造酱油和提取蛋白质＿１］。而近年来，中国的大豆进口量逐年增加，从侧面反映了中国的大豆目前仍具有较大的高产潜力。利用高光谱技术可以进行作物生长监测和产量估测，为实现简单、快速、高效和无损地估产及监测作物生长提供了有效的途径［２］。国内外很多学者分别利用不同的方法，从不同的角度进行大豆产量、叶面积指数（１ｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘ，ＬＡＩ）和地上生物量等遥感反演研究，并取得了一定的进展［２，７－１５］。Ｍａ等［２】使用冠层光谱反射率估测大豆产量，发现大豆产量与５００￣６５０ｎｍ波段反射率表现为负相关（相关系数０．７０～一０．９０），与７００￣８００ｎｍ波段反射率表现为正