作者：赵晓阳; 张建; 张东彦; 周新根; 刘小辉; ...多光谱传感器可见光传感器低空遥感水稻纹枯病病害等级评估植被指数
摘要：高效无损地评估农作物病害等级,对于实际农业生产和研究都具有重要意义。研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性,分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响,并定量对比两种传感器的病害监测效果。实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成,每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台,分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdgeTM多光谱传感器获取遥感影像。同时,通过植保专家现场调查的方式识别病害等级,并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。基于影像拼接、波段叠合、辐射校正后的预处理结果,对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数,即NDI(normalized difference index), ExG(excess green), ExR(excess red), ExG-ExR, B*, G*, R*,多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index)和NDWI(normalized difference water Index)三种多光谱植被指数。将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析,以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。相关性分析结果表明,基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高,接种区R2为0.914, RMSE为0.024,侵染区R2为0.863, RMSE为0.024。对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好,接种区R2为0.875, RMSE为0.011,侵染区R2为0.703, RMSE为0.014。比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性,除B*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G*, ExG, R*与实测NDVI基本属于高度相关,在病害严重的接种区,两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近,但在病害相对较轻的侵染区,多光谱传感器的监测
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