基于无人机多光谱影像的苎麻光合参数反演
焦鑫伟
岳云开
赵亮
陈建福
许明志
廖澳
崔国贤
佘玮
湖南农业大学农学院,湖南长沙 410128
摘要：光合参数是反映植物光合作用状况的重要指标.为探究无人机多光谱影像反演苎麻光合参数的可行性,本研究利用多光谱无人机平台采集不同施氮水平和追肥时期下的苎麻苗期、封行期、旺长期和成熟期多光谱图像,并同步测定苎麻叶片净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、胞间CO2浓度(Ci)和蒸腾速率(Tr).通过相关性分析选取与4种光合参数相关性较高的7种植被指数(NDVI、GNDVI、RVI、SIPI、WDRVI、MSR、MCARI),利用3种机器学习模型——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)对光合参数进行反演,并进行模型验证及建模精度比较.结果表明,基于无人机多光谱影像反演苎麻Pn、Gs、Ci和Tr的最佳模型分别为成熟期、成熟期、苗期、成熟期的RF模型,决定系数(R2)分别为0.640、0.790、0.790、0.720,均方根误差(RMSE)分别为1.040、0.070、9.190、1.380.因此,无人机多光谱影像结合RF模型可较好反演苎麻叶片光合参数.
关键词：苎麻光合参数无人机多光谱影像植被指数机器学习
分类号：S563.1:S126(经济作物)
资助基金：现代农业产业技术体系(CARS-16-E11)湖南省教育厅重点项目(23A0178)
论文发表日期：2025-08-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 160-167 )
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