无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法及系统，利用无人机搭载的5通道多光谱相机和激光雷达获取棉花种植区的遥感影像，以及样方棉花叶面积指数地面实测值；对遥感影像进行处理获得各样方植被指数及结构参数；分别提取植被指数和结构参数与地面实测叶面积指数相关系数最高的3个特征数据，将其作为输入，实测叶面积指数作为输出，利用支持向量机的机器学习算法通过训练建立棉花种植区叶面积指数估测模型，并用训练好的模型进行棉花叶面积指数估测。本发明专利技术的方法相对于利用单一因素对叶面积指数进行反演具有更好的适用性和更高的反演精度。的适用性和更高的反演精度。的适用性和更高的反演精度。

【技术实现步骤摘要】
无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法及系统


[0001]本专利技术涉及精准农业领域，尤其涉及一种无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法及系统。

技术介绍

[0002]叶面积指数是反映作物群体长势特征的关键指标，已非常广泛地应用于作物长势监测，它通常被定义为单位地表面积上的叶片的面积之和，与作物光合作用、呼吸作用和水分利用等过程密切相关，通过实时准确监测叶面积指数对指导田间管理有着重要意义。传统农作物叶面积指数主要通过地面取样和仪器测量，地面取样实测费时费力且具有破坏性，而仪器测量难以获得较大范围的叶面积指数分布。
[0003]近年来随着无人机遥感的兴起，有学者就叶面积指数的反演进行了研究，但在反演时大多使用单一遥感数据，导致反演精度及适用性较低，同时多基于统计回归或随机森林算法进行预测，针对超越训练集数据范围的预测精度差。

技术实现思路

[0004]为了提高棉花叶面积指数反演的适用性及精度，一方面，本专利技术提出一种无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，包括以下步骤：
[0005]S1：利用无人机所搭载的5通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，包括以下步骤：S1：利用无人机所搭载的5通道多光谱相机和激光雷达获取棉花种植区的遥感影像，同时获取棉花种植区样方棉花叶面积指数地面实测值；S2：对5通道多光谱相机获取的遥感影像进行灰板校正和拼接处理，得到5个反射率影像，随后通过波段运算计算各样方植被指数；S3：对激光雷达所获点云数据进行去噪、分类、插值、生成数字高程模型DEM操作，并基于DEM对点云数据进行归一化处理以提取各样方内的结构参数；S4：分析植被指数和结构参数与地面实测叶面积指数间关系，并分别提取相关系数最高的3个特征数据；S5：将特征数据作为输入，实测叶面积指数作为输出，利用支持向量机的机器学习算法通过训练建立棉花种植区叶面积指数估测模型；S6：利用训练好的叶面积指数估测模型对棉花种植区的棉花叶面积指数进行估测。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，其特征在于，所述步骤S1中，选择晴朗无云无风的正午进行无人机遥感影像获取。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，其特征在于，所述无人机的飞行高度为50m，飞行速度控制在4
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5m/s，航向和旁向的重叠度均为85％。4.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对影像进行灰板校正后拼接，得到包括B、G、R、RE、NIR在内的5个反射率影像。5.根据权利要求1所述的一种基于无人机多源遥感预测棉花叶面积指数的方法，其特征在于，所述步骤S3包括中，基于自适应半径滤波去除...

【专利技术属性】
技术研发人员：康绍忠，颜谱臣，冯杨明，王璐，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：