基于低空遥感光谱与纹理信息的冬马铃薯冠层等效水厚度反演

来源：农业机械学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：陈绍民，徐芝霖，高嘉晨，普秋雨，李加念，胡传旺，谭帅

单位：昆明理工大学;云南省农业水资源高效利用与智慧管控重点实验室,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学,昆明理工大学;云南省智能农业工程技术与装备国际联合实验室,湖南理工学院,昆明理工大学;云南省农业水资源高效利用与智慧管控重点实验室,

摘要：作物冠层水分状态监测对优化灌溉策略具有重要意义。本研究应用无人机低空遥感技术实现冬马铃薯冠层等效水厚度（Canopy equivalent water thickness, CEWT）反演，通过田间试验，采用无人机搭载多光谱相机获取不同灌水处理下各生育期冬马铃薯遥感影像，并同时测定3种水分指标：叶片含水率（Leaf water content, LWC）、叶片等效水厚度（Leaf equivalent water thickness, LEWT）和CEWT。对多光谱遥感影像剔除土壤背景，获取平均反射率（Average spectral reflectance, ASR）、植被指数（Vegetation indices, VIs）和纹理信息（Textures），基于相关系数分析降低自变量共线性构建数据集，结合偏最小二乘回归（Partial least squares regression, PLSR）、随机森林（Random forest, RF）和极限学习机（Extreme learning machine, ELM）构建定量反演模型，并获得试验区冬马铃薯CEWT空间分布信息。结果表明，冬马铃薯冠层水分指标随灌溉量增加呈上升趋势，各生育阶段ASR随着波长增加呈现先降低后上升特征。相对于LWC和LEWT，CEWT与ASR、VIs、Textures的相关性更优。基于ASR+VIs+Textures的RF模型表现最佳，预测能力较强，校正集、预测集决定系数分别为0.875和0.771，均方根误差分别为0.062、0.065mm，RPD为2.055。研究表明多变量融合可显著提高冬马铃薯CEWT反演准确性，为冬马铃薯冠层水分状态评估提供了参考。

关键词：冬马铃薯;冠层等效水厚度;无人机;多光谱;随机森林

基金资助：国家自然科学基金项目（52209056）、云南省基础研究计划项目（202501AT070378）、云南省兴滇英才支持计划项目（KKXX202523082）、云南省科技厅重大专项（202302AE090024）、湖南省教育厅一般项目（22C0360）和云南省大学生创新创业训练计划项目（S202410674184）