基于无人机光谱图像多数据融合的大豆地上生物量估测研究

来源：中国农机化学报杂志2025年第1期北京时间：

作者：张庆, 李金阳, 石文强, 亓立强, 张伟,

单位：1. 黑龙江八一农垦大学工程学院，黑龙江大庆，163319；2. 农业农村部大豆机械化生产重点实验室，黑龙江大庆，163319

摘要：为提高大豆地上生物量（AGB）估测精度，提出基于无人机遥感技术的多数据融合估测AGB方法。使用多光谱无人机获取大豆始花期、始粒期冠层光谱图像，利用9种植被指数分别构建基于偏最小二乘回归（PLSR）和Lasso回归的叶面积指数（LAI）估测模型，并通过数字表面模型（DSM）估测大豆株高。将株高、LAI和9种植被指数作为模型参数，构建大豆AGB估测模型，分别对比PLSR与Lasso在始花期与始粒期的模型精度，确定最优AGB估测模型。结果表明：株高估测模型始花期R2=0.81，始粒期R2=087，株高拟合效果良好；LAI估测模型PLSR方法优于Lasso方法，始花期R2=0.81，始粒期R2=0.82；利用PLSR和Lasso回归两种方法构建AGB估测模型，通过对比分析PLSR的估测精度高于Lasso回归，始花期R2=0.65，始粒期R2=0.66；通过相关性分析，株高、LAI和植被指数与AGB呈现显著水平，在不同时期利用PLSR方法估测AGB的效果均优于Lasso方法，始花期和始粒期的R2、RMSE分别为0.80、0.17和0.82、1.26；利用不同时期估测模型验证不同大豆品种AGB精度均为85%以上。

关键词：大豆,地上生物量,多光谱,植被指数,株高,叶面积指数

基金资助：国家现代农业产业技术体系专项（CARS—04—PS30）；北方寒地机械化保护性耕作技术创新研究团队（TDJH201808）