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于丰华, 许童羽, 郭忠辉, 杜文, 王定康, 曹英丽. 基于红边优化植被指数的寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(1): 77-86.
Yu Fenghua, Xu Tongyu, Guo Zhonghui, Du Wen, Wang Dingkang, Cao Yingli. Remote sensing inversion of chlorophyll content in rice leaves in cold region based on Optimizing Red-edge Vegetation Index (ORVI)[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(1): 77-86. (in Chinese with English abstract)
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基于红边优化植被指数的寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究
于丰华1, 2，许童羽1, 2*，郭忠辉1，杜 文1, 2，王定康1，曹英丽1,2
（1. 沈阳农业大学信息与电气工程学院，辽宁沈阳110866；2.辽宁省农业信息化工程技术研究中心，辽宁沈阳110866）
摘 要：水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有695、507和465nm3个高光谱特征波段的红边优化指数（ORVI）。与Index Data base数据 库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括ND528，587、SR440，690、CARI、MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明：IDB数据库中的已有4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数R2分别为0.672、0.630、0.595和0.574；ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数R2为0.726，均方根误差RMSE为2.68，精度高于其他植被指数，说明了ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。
关键词：植被指数；叶绿素反演；水稻叶片；高光谱遥感；红边优化指数ORVI
文章图片
图1 试验地点区位图
Fig. 1 Location map of test site
图2 基于GA优化ELM的流程图
Fig.2 Flow chart of optimizing ELM based on GA
图3 PROSPECT模型叶绿素吸收系数
Fig. 3 Chlorophyll absorption coefficient of PROSAIL model
图4 不同波段与叶绿素的相关性
Fig. 4 Correlation between different bands and chlorophyll
图5 两个波段区间的共线性关系
Fig. 5 The collinearity between two bands
图6 SPA特征波段选择
Fig. 6 SPAfeature band selection
图7 红边优化植被指数反演结果
Fig.7 Inversion results of ORVI
来源：《智慧农业（中英文）》2020年第1期
转载请联系编辑部授权
通讯作者简介
许童羽 教授
许童羽，男，1967年11月生人，博士，教授，博士研究生导师。现任沈阳农业大学信息与电气工程学院院长，兼任辽宁省农业信息化工程技术研究中心主任、中国农业工程学会理事、中国农业工程学会农业航空分会副主任委员。长期从事农村电力信息化与农业信息化领域教学与科研工作，在农村电力信息化领域主要开展农村配电网络地理信息系统、无人机电力巡线系统研发工作；在农业信息化领域主要开展无人机低空遥感农情监测、植保无人机精准作业、农业科技信息大数据分析等研究工作。近年主要面向精准农业航空领域，带领农业航空团队开展无人机低空遥感作物表型信息获取与分析处理、东北地区主要农作物生长信息无人机低空遥感快速诊断、植保无人机精准喷施等关键技术方法研究。目前主持“十三五”国家重点研发项目计划子题2项、辽宁省重点研发计划项目1项、负责辽宁省重大专项任务1项。曾主持获得辽宁省政府科技进步三等奖1项，参加获得辽宁省政府科技进步三等奖1项、沈阳市科技进步一等奖1项、二等奖1项。主持获得辽宁省教学成果二等奖1项，入选沈阳市领军人才。
本期支持单位
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京蓝云智物联网技术有限公司
北京农信通科技有限责任公司
北京中农信达信息技术有限公司
● 徐凌翔、陈佳玮等：室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望（2020年第1期）
● 杨成海：机载遥感系统在精准农业中的应用（2020年第1期）
● 刘园等：基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析（2020年第1期）
● 万亮等：基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测（2020年第1期）
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