无人机多光谱遥感反演冬小麦SPAD值

来源：农业工程学报杂志2020年第20期北京时间：

作者：周敏姑,邵国敏,张立元,姚小敏,韩文霆,

摘要：为研究无人机多光谱遥感5个波段光谱反射率反演冬小麦SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值的可行性，该研究采用六旋翼无人机搭载五波段多光谱相机，采集冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期的冠层光谱影像并提取反射率特征参数，建立SPAD值的反演模型。结果表明，当波长范围在蓝光、绿光和红光波段，冬小麦拔节期、孕穗期和开花期的无人机多光谱影像反射率参数与SPAD值呈负相关关系，而在抽穗期，二者呈正相关；当波长范围为红边及近红外波段，在整个生长期，二者均呈现正相关关系。该研究构建冬小麦SPAD值反演模型采用了主成分回归、逐步回归和岭回归法，经对比发现基于逐步回归法构建的模型效果最优，该模型的校正决定系数为0.77，主成分回归法次之，岭回归法较差。此外，冬小麦抽穗期多光谱反射率反演SPAD值效果最显著，主成分回归、岭回归和逐步回归3种回归模型的校正决定系数分别为0.72、0.74和0.77。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。

关键词：无人机, 遥感, 冬小麦, 多光谱影像, 回归模型, SPAD