融合无人机多光谱和纹理特征的玉米LAI估测模型

来源：江苏农业科学杂志2025年第第20期北京时间：

作者：孙哲;颜安;张振飞;侯正清;袁川;曲佐昊;刘鹏

单位：1.新疆农业大学资源与环境学院，新疆乌鲁木齐 830052； 2.新疆农业大学草业学院，新疆乌鲁木齐 830052； 3.新疆农业大学网络与信息技术中心，新疆乌鲁木齐 830052

摘要：利用无人机快速、准确地估测玉米叶面积指数(LAI)对玉米大田栽培管理具有重要意义。为构建基于无人机遥感的玉米LAI估测模型，本研究在新疆维吾尔自治区和田地区策勒县开展玉米有机肥替代氮肥田间试验，设置9个不同施肥处理，利用无人机多光谱遥感监测拔节期、抽雄期、灌浆期和成熟期的玉米冠层影像，分析植被指数和图像纹理特征值与玉米LAI的相关性，分别挑选各生育期相关性较好的4种变量，以优选的植被指数和主成分波段图像纹理特征值为输入变量，通过梯度提升(GBM)回归、支持向量机(SVM)回归、随机森林(RF)回归3种算法建立各生育期的玉米LAI估测模型，并结合实测值评价模型精度。结果表明：玉米灌浆期、抽雄期、拔节期、成熟期的LAI估测模型的精度由高依次降低，利用植被指数和主成分波段图像纹理特征值组合作为输入变量可有效提高LAI估测模型的精度。在灌浆期使用植被指数和主成分波段图像纹理特征值组合输入变量建立的估测模型的精度最佳，其决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.86、0.40、0.28。

关键词：玉米;无人机多光谱;纹理特征值;叶面积指数估测模型;机器学习