基于无人机多光谱影像的冬小麦SPAD值和氮素值估测研究

来源：中国农机化学报杂志2025年第1期北京时间：

作者：刘冰杰, 苑东豪, 丁力, 李昱岐, 徐一高, 王万章

单位：河南农业大学，郑州市，450053

摘要：探究无人机多光谱反演冬小麦SPAD值和氮素值含量的模型估算潜力，采用大疆精灵4多光谱版一体化无人机获得冬小麦返青期与拔节期30m和60m两个高度下的多光谱影像。利用ENVI和ArcGIS软件对图像进行分析处理，与地面采集的叶绿素含量和氮含量进行回归分析。采用线性、非线性、二元、逐步回归、BP神经网络、随机森林回归的方法对植被指数与SPAD值、氮含量建立拟合模型以对叶绿素含量和氮含量进行估测，综合比较返青期与拔节期的数据。研究表明，拔节期数据拟合精度明显高于返青期，30m高度下的植被指数与SPAD值和氮含量通过线性与非线性方法获得的模型拟合精度优于60m，最优模型的决定系数R2分别为0.825和0.813。60m高度下，二元回归分析、逐步回归分析、BP神经网络以及随机森林回归模型中的拟合精度均优于30m，对应两个生长时期的最优模型决定系数R2分别为0.882和0.852、0.891和0.895、0.952和0.949、0.924和0.946。

关键词：冬小麦,氮含量,无人机,SPAD值,BP神经网络

基金资助：国家现代农业产业技术体系建设专项（CARS—03）；河南省科技攻关项目（232102211087）；河南省科技研发计划联合基金（应用攻关类）（232103810020）