使用无人机衍生的RGB植被指数和生长参数来估计成熟大米生物量
Mengguang Liao1,2, Yun Wang2, Nan Chu2
1Sanya Institute of Hunan University of Science and Technology, Sanya 572024, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|May 14, 2025
概括
使用支持载体回归和RGB植被指数准确估计成熟大米生物质,提高了粮食安全. 这种方法将树冠图像与生长数据集成,提供可靠的大面积生物质和产量预测.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 准确估计成熟大米生物质对于粮食安全和可持续农业至关重要.
- 目前的生物质估计方法需要提高成熟大米的精度.
- 基于无人机的遥感为加强农业监测提供了潜力.
研究的目的:
- 为成熟大米开发精确的生物质估计模型.
- 从树冠图像中整合RGB植被指数与生长参数.
- 为了验证模型对大面积生物质估计的可靠性.
主要方法:
- 用于生物质建模的雇员支持向量回归 (SVR).
- 综合RGB植被指数 (例如g,RGBVI) 和生长参数 (植物高度,水分含量).
- 利用基于无人机的遥感来获取大米树冠图像.
主要成果:
- 综合模型实现了高估计精度 (R2 = 0.78,RMSE = 0.32 公斤/米2).
- 估计的生物质与产量有很强的相关性 (R2 = 0.86).
- 模型证明了对大面积成熟大米生物质估计的可靠性.
结论:
- 整合RGB植被指数和生长参数为成熟大米生物质估计提供了一种有效的方法.
- 该模型作为有效收益率估计的宝贵参考.
- 米的成熟度和沉积是影响模型精度的关键因素.
