基于多光谱无人机的冬小麦拔节期叶面积指数反演

来源：江苏农业科学杂志2026年第第4期北京时间：

作者：徐婧;阎旭东;卢相义;冯珺珩;滕霄;牛翠云;薛文;曹平平;肖宇

单位：沧州市农林科学院，河北沧州 061001

摘要：针对冬小麦拔节期叶面积指数(LAI)快速大范围监测需求，探究高分辨率无人机多光谱影像在作物长势指标反演中的潜力，为精准农业提供技术支撑，利用大疆Mavic 3M无人机(飞行高度12 m，厘米级精确度)获取拔节期多光谱影像，同步实地测量96个样点的LAI(范围1.11~4.86)，划分为训练集(64个)与验证集(32个)，计算12种植被指数，筛选最优指数构建一元线性回归(ULR)、多元线性回归(MLR)及偏最小二乘回归(PLSR)模型，结合空间反演验证模型精度。结果显示：归一化红边指数(NDRE)与LAI相关性最强(相关系数绝对值|r|=0.933，P<0.01)。基于NDRE的ULR模型精度最优，训练集与验证集均方根误差(RMSE)分别为0.353和0.302，归一化均方根误差(nRMSE)分别为1028%和9.52%；MLR模型虽训练集确定系数(R2)略高(0.864)，但结合空间反演显示非植被区出现LAI异常高值(>6)。NDRE-ULR模型反演的LAI空间分布与作物长势高度一致，且非植被区LAI趋近于0。NDRE单指数线性模型兼具高精度与强鲁棒性，为冬小麦拔节期LAI大范围精准监测提供了技术支撑。

关键词：多光谱无人机;冬小麦;叶面积指数;拔节期;遥感监测