基于無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像的坐果期棗樹冠層SPAD值估算

王永東 尼格拉·吐?tīng)栠d 鄭江華 巴日斯 王蕾

摘要：以坐果期棗樹為研究對(duì)象，利用無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像，對(duì)田間尺度的棗樹冠層SPAD值進(jìn)行監(jiān)測(cè)，基于14種植被指數(shù)與棗樹冠層實(shí)測(cè)SPAD值的相關(guān)性，優(yōu)選植被指數(shù)構(gòu)建單變量回歸、多元逐步回歸和隨機(jī)森林回歸的棗樹冠層SPAD值估算模型，以期探討無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光遙感影像估算棗樹冠層SPAD值的可行性。通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，紅綠比值指數(shù)（RGRI）、超綠指數(shù)（EXG）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性極顯著，其中EXG與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.578。基于棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性極顯著的5種植被指數(shù)構(gòu)建的單變量反演模型的r²在0.111～0.604之間，RMSE在1.936～3.085之間。其中，以EXG構(gòu)建的線性模型為單變量反演模型中效果最優(yōu)的模型，r²達(dá)到0.604，RMSE為1.936。基于RGRI、MGRVI、EXG協(xié)同構(gòu)建的多元逐步回歸模型效果優(yōu)于任何單一植被指數(shù)構(gòu)建的單變量反演模型，R²達(dá)到0.635。與使用單變量構(gòu)建的線性或非線性模型相比，基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建的棗樹冠層SPAD值反演模型效果最佳，其r²達(dá)到0.804，RMSE為1.317。基于隨機(jī)森林算法的棗樹冠層SPAD值反演模型表現(xiàn)出了對(duì)實(shí)測(cè)值較高的擬合能力和較優(yōu)的模型預(yù)測(cè)能力，表現(xiàn)出了對(duì)棗樹特殊種植結(jié)構(gòu)比較健壯的反演能力，以及對(duì)土壤等背景因素的抗干擾能力。研究結(jié)果為低空遙感監(jiān)測(cè)林果長(zhǎng)勢(shì)和健康評(píng)估提供了技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；棗樹冠層；可見(jiàn)光；SPAD值；植被指數(shù)；反演模型；隨機(jī)森林算法

中圖分類號(hào)：S127? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2024）06-0206-09

收稿日期：2023-05-22

基金項(xiàng)目：新疆大學(xué)橫向科研項(xiàng)目（編號(hào)：2020670007）。

作者簡(jiǎn)介：王永東（1997—），男，甘肅定西人，碩士研究生，主要從事遙感技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)遙感研究。E-mail：wyd1997@stu.xju.edu.cn。

通信作者：鄭江華，博士，教授，主要從事干旱區(qū)環(huán)境遙感與生態(tài)評(píng)價(jià)研究。E-mail：zheng _ jianghua@126.com。

一般而言，作物越健康，其葉綠素含量越高^[1-2]。通過(guò)探測(cè)作物葉片中的葉綠素含量可獲知其健康情況^[3]。在無(wú)損獲取待測(cè)作物葉片葉綠素含量方面，手持式葉綠素計(jì)（SPAD-502Plus）因其攜帶便捷、測(cè)量速度快、測(cè)量準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)作為越來(lái)越多相關(guān)研究的測(cè)定儀器，并且其測(cè)量的作物葉片的SPAD值與化學(xué)等方法獲取的作物葉片葉綠素含量具有顯著相關(guān)性，可以使用SPAD值表征作物葉綠素含量^[4-6]。

近年來(lái)，隨著無(wú)人機(jī)的普遍應(yīng)用^[7-9]，攜帶高光譜、多光譜及數(shù)碼相機(jī)的低空遙感平臺(tái)在對(duì)于田間尺度或特定農(nóng)作物的葉綠素相對(duì)含量獲取方面的研究和應(yīng)用越來(lái)越廣泛^[10-13]，已有研究多數(shù)集中于冬小麥、玉米、水稻等農(nóng)作物^[14-15]。如馬明洋等以東北粳稻為研究對(duì)象，對(duì)使用無(wú)人機(jī)獲取的高清數(shù)字影像反演 SPAD值的可行性和方法展開(kāi)了研究^[16]。Schirrmann等應(yīng)用無(wú)人機(jī)獲取的RGB圖像對(duì)小麥冠層葉綠素相對(duì)含量等生物和化學(xué)指標(biāo)進(jìn)行了研究，并建立各指標(biāo)含量與光譜指數(shù)的回歸模型^[17]。孟沌超等使用無(wú)人機(jī)拍攝的不同生育期的玉米R(shí)GB 影像，對(duì)植被指數(shù)以及紋理特征分別做了針對(duì)性研究，定量分析了玉米 SPAD值^[18]。賀英等同樣以玉米為研究對(duì)象，基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼相機(jī)獲取的RGB影像進(jìn)行冠層SPAD值反演模型構(gòu)建，結(jié)果表明隨機(jī)森林回歸模型效果較好^[19]。王麗愛(ài)等同樣使用隨機(jī)森林回歸算法，研究確認(rèn)該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥葉片SPAD值的遙感估算^[20]。這些研究為本研究提供了技術(shù)參考。

與此同時(shí)，少有研究關(guān)注林果等作物，就監(jiān)測(cè)層面而言，冬小麥、玉米、水稻等農(nóng)作物密植，與之不同的是，棗樹植株高大且具有較大種植間距，棗樹植株之間，甚至枝條之間，間雜裸土，這種監(jiān)測(cè)對(duì)象的種植結(jié)構(gòu)方面的差異是否會(huì)對(duì)監(jiān)測(cè)產(chǎn)生干擾，有必要進(jìn)行研究。同時(shí)在受到裸土等背景因素的干擾后基于植被指數(shù)的單變量、多變量、隨機(jī)森林算法能否有效地反演棗樹冠層的SPAD值，有待進(jìn)一步研究。因此，本研究關(guān)注新疆若羌棗樹，探討利用無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光遙感影像監(jiān)測(cè)并反演棗樹冠層SPAD值的可行性，以期實(shí)現(xiàn)基于可見(jiàn)光影像的棗樹冠層SPAD值的快速、初步監(jiān)測(cè)，為后續(xù)特色林果種植業(yè)冠層SPAD值更精確地反演和試驗(yàn)設(shè)計(jì)提供前期探索和借鑒。

1? 研究區(qū)概況與研究方法

1.1? 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處新疆若羌縣（86°45′～93°45′E，36°00′～41°23′N），屬暖溫帶大陸性荒漠干旱氣候^[6]，年平均氣溫12 ℃，年平均降水量約37 mm，歷史上的“樓蘭古國(guó)”曾位于此，夏季常有揚(yáng)塵或沙塵暴發(fā)生^[21]。研究區(qū)位于若羌縣鐵干里克鄉(xiāng)一塊典型的棗樹示范種植園（圖1）。

1.2? 無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)獲取與處理

本研究中所用無(wú)人機(jī)為大疆PHANTOM4 Pro v2.0四旋翼，攜帶一體式云臺(tái)相機(jī)，相機(jī)使用1英寸CMOS圖像傳感器，鏡頭焦距8.8 mm。無(wú)人機(jī)獲取數(shù)據(jù)的日期為2021年7月，選擇晴朗、微風(fēng)的天氣進(jìn)行，拍攝時(shí)間在北京時(shí)間11：30—12：30之間，航高50 m，無(wú)人機(jī)設(shè)定為自動(dòng)巡航模式，航向重疊度為 80%，旁向重疊度為 75%，設(shè)置飛行航線4條，對(duì)整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行了全覆蓋航拍。在無(wú)人機(jī)獲取航拍數(shù)據(jù)的同時(shí)在地面同步開(kāi)展棗樹冠層SPAD值測(cè)量工作。對(duì)獲取的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)使用PIX4D軟件進(jìn)行影像拼接處理，生成研究區(qū)正射影像圖。

1.3? 棗樹冠層SPAD值獲取與樣區(qū)設(shè)置

棗樹冠層SPAD值獲取日期為2021年7月（坐果期），無(wú)人機(jī)航拍的同時(shí)，在地面使用SPAD-502Plus葉綠素計(jì)測(cè)量棗樹冠層葉片中的SPAD值。在研究區(qū)劃分出60個(gè)采樣區(qū)，每個(gè)采樣區(qū)為10 m×10 m，在每個(gè)采樣區(qū)的四角與中心共選取5棵棗樹測(cè)量其冠層SPAD值，在每棵棗樹冠層的東南西北及中心頂部，共5個(gè)方向，每個(gè)方向摘取2張冠層葉片，1棵棗樹共摘取10張冠層葉片。對(duì)于每片棗樹冠層葉片，SPAD-502Plus葉綠素計(jì)測(cè)量的面積只有6 mm²（2 mm×3 mm），測(cè)量中心線指示棗樹冠層葉片測(cè)量區(qū)域的中心，將需要測(cè)量的棗樹冠層葉片插入測(cè)量探頭的樣品槽，確保葉片完全遮蓋接收窗口，測(cè)量時(shí)避開(kāi)葉脈等極厚的部位。每張冠層葉片測(cè)量5次，取其平均值作為該葉片的SPAD值。

最后取10張棗樹冠層葉片的實(shí)測(cè)SPAD值的平均值作為該棵棗樹冠層的實(shí)測(cè)SPAD值，然后將每個(gè)樣區(qū)中5棵棗樹冠層SPAD值的平均值作為該樣區(qū)的SPAD值，將60個(gè)采樣區(qū)進(jìn)行隨機(jī)劃分，40個(gè)采樣區(qū)為訓(xùn)練集，20個(gè)采樣區(qū)為驗(yàn)證集（表1）。

1.4? 研究方法

1.4.1? 植被指數(shù)

本研究選擇了14種可見(jiàn)光影像中常用的植被指數(shù)（表2），以無(wú)人機(jī)獲取的研究區(qū)可見(jiàn)光影像的紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段進(jìn)行運(yùn)算，構(gòu)建14種可見(jiàn)光植被指數(shù)，進(jìn)行與棗樹冠層實(shí)測(cè)SPAD值的相關(guān)性計(jì)算和模型構(gòu)建。

1.4.2? 單變量回歸模型和多元逐步回歸模型

在單變量的回歸模型構(gòu)建中，使用單一植被指數(shù)的線性、對(duì)數(shù)、反比、二項(xiàng)式形式，以實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值為因變量進(jìn)行擬合，構(gòu)建基于某一可見(jiàn)光植被指數(shù)的單變量棗樹冠層SPAD值反演模型。

在多元逐步回歸模型中，優(yōu)選與棗樹冠層實(shí)測(cè)SPAD值相關(guān)性顯著的植被指數(shù)，在SPSS中首先用單個(gè)植被指數(shù)作為自變量與地面實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值作因變量進(jìn)行回歸，依據(jù)植被指數(shù)作為自變量所對(duì)應(yīng)的F統(tǒng)計(jì)量值，先找到第1個(gè)變量，若此時(shí)F統(tǒng)計(jì)量值較大（或者F的概率較小），則引入另外一個(gè)F統(tǒng)計(jì)量值較高（或者F的概率較低）的植被指數(shù)作為變量進(jìn)行二元線性回歸，以此類推。若F統(tǒng)計(jì)量值大于臨界值，就將其引入；如果小于臨界值，就將其排除，直到所有適合的植被指數(shù)變量都被引入，或者所有不滿足條件的植被指數(shù)變量都被排除^[35]。

1.4.3? 基于隨機(jī)森林算法的回歸模型

隨機(jī)森林是基于眾多決策樹組成的集成模型，通過(guò)對(duì)每個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)求平均實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)，同時(shí)，隨機(jī)森林模型也是決策樹模型的集合^[36]。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)棗樹冠層SPAD值數(shù)據(jù)回歸建模，以植被指數(shù)為特征變量，棗樹冠層SPAD值為目標(biāo)變量，基于由訓(xùn)練集訓(xùn)練完成的模型，再使用驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而得出實(shí)現(xiàn)棗樹冠層SPAD值反演的預(yù)測(cè)模型。

通過(guò)相關(guān)性分析，對(duì)可見(jiàn)光植被指數(shù)進(jìn)行篩選，選擇與棗樹冠層SPAD值相關(guān)性顯著的植被指數(shù)作為特征變量，進(jìn)行特征重要性評(píng)價(jià)，植被指數(shù)的重要性得分高則進(jìn)入模型訓(xùn)練，模型經(jīng)多次訓(xùn)練，進(jìn)行SPAD值的估算并制圖。

1.4.4? 建模效果評(píng)價(jià)及驗(yàn)證

選擇決定系數(shù)（r²）、均方根誤差（RMSE）共同作為所構(gòu)建模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，模型的對(duì)比與驗(yàn)證中使用r²。其中，r²取值在 0～1之間，取值越接近0，表示所構(gòu)建模型的擬合及預(yù)測(cè)能力越弱或誤差越大；取值越接近1，表示所構(gòu)建模型的擬合及預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)或誤差越小，精度越高。對(duì)于RMSE，其取值越小，表示模型的預(yù)測(cè)能力越好。決定系數(shù)與均方根誤差的計(jì)算公式如下：

式中：y＾_i為預(yù)測(cè)值；y_i為觀測(cè)值；y為樣本觀測(cè)值的平均值；n為總的樣本數(shù)；i為樣本編號(hào)。

2? 結(jié)果與分析

2.1? 可見(jiàn)光植被指數(shù)與棗樹冠層實(shí)測(cè)SPAD值的相關(guān)性分析

計(jì)算實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值與14種可見(jiàn)光植被指數(shù)間的相關(guān)性，依據(jù)0.01與0.05顯著水平下的相關(guān)系數(shù)臨界值（0.05顯著水平的檢驗(yàn)臨界值為0.324，0.01顯著水平的檢驗(yàn)臨界值為0.418），對(duì)計(jì)算的14種可見(jiàn)光波段植被指數(shù)進(jìn)行篩選。由表3可知，綠紅比值指數(shù) （GRRI）、歸一化綠紅差異指數(shù)（NGRDI）、土壤調(diào)整植被指數(shù)（SAVI）與實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值的相關(guān)系數(shù)大于0.05顯著水平下的檢驗(yàn)臨界值，通過(guò)了0.05顯著水平檢驗(yàn)，表明這3種植被指數(shù)與實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性較為顯著。進(jìn)一步篩選發(fā)現(xiàn)，紅綠比值指數(shù)（RGRI）、超綠指數(shù)（EXG）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）與實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.01顯著水平下的檢驗(yàn)臨界值，通過(guò)了0.01顯著水平檢驗(yàn)，表明與實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性極顯著，適宜后續(xù)建模。

通過(guò)0.05或0.01顯著水平檢驗(yàn)的植被指數(shù)中，紅綠比值指數(shù)（RGRI）、超綠指數(shù)（EXG）、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）與棗樹冠層SPAD值呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系，綠紅比值指數(shù)（GRRI）、歸一化綠紅差異指數(shù)（NGRDI）、土壤調(diào)整植被指數(shù)（SAVI）、可見(jiàn)大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）與棗樹冠層SPAD值呈正向相關(guān)關(guān)系，其中紅綠比值指數(shù)（RGRI）、超綠指數(shù)（EXG）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均大于0.5，表明其與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性較高，與其余的植被指數(shù)相比，超綠指數(shù)（EXG）與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性最強(qiáng)（圖2）。

此外，藍(lán)綠比值指數(shù)（BGRI）、藍(lán)紅比值指數(shù)（BRRI）、歸一化葉綠素比值植被指數(shù)（NPCI）、歸一化綠藍(lán)差異指數(shù)（NGBDI）、差值植被指數(shù)（DVI）、紅綠藍(lán)植被指數(shù)（RGBVI）均未通過(guò)0.05或0.01顯著性水平檢驗(yàn)，表明其與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性并不顯著。

2.2? 基于優(yōu)選相關(guān)性顯著的植被指數(shù)構(gòu)建單變量棗樹冠層SPAD值預(yù)測(cè)模型

通過(guò)相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，在0.01顯著水平下，紅綠比值指數(shù)（RGRI）、超綠指數(shù)（EXG）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）與棗樹冠層SPAD值的相關(guān)性極顯著，構(gòu)建基于上述5種優(yōu)選的植被指數(shù)的線性形式、對(duì)數(shù)形式、反比形式、二次多項(xiàng)式形式等4種模型與棗樹冠層SPAD值的單變量回歸模型。建模結(jié)果（表4）顯示，基于棗樹冠層SPAD值相關(guān)性顯著的5種植被指數(shù)構(gòu)建的各模型的決定系數(shù)（r²）在0.111～0.604之間，RMSE在1.936～3.085之間。在每一種植被指數(shù)構(gòu)建的線性、對(duì)數(shù)、反比、二次多項(xiàng)式之間進(jìn)行建模效果對(duì)比，基于紅綠比值指數(shù)（RGRI）構(gòu)建的單變量反演模型r²在0.469～0.515之間，RMSE在2.101～2.185之間，基于紅綠比值指數(shù)（RGRI）構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型最優(yōu)，二項(xiàng)式模型效果最差；基于超綠指數(shù)（EXG）構(gòu)建的單變量反演模型r²在0.554～0.604之間，RMSE在1.936～2.057之間，基于超綠指數(shù)（EXG）構(gòu)建的線性模型最優(yōu)，反比模型效果最差；基于改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）構(gòu)建的單變量反演模型r²在0.153～0.481之間，RMSE在2.284～3.085之間，基于改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）構(gòu)建的線性模型最優(yōu)，反比模型效果最差；基于可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）構(gòu)建的單變量反演模型r²在0.508～0.597之間，RMSE在1.964～2.192之間，基于可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型最優(yōu)，反比模型效果最差；基于可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）構(gòu)建的單變量反演模型r²在0.111～0.459之間，RMSE在2.341～2.962之間，基于可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）構(gòu)建的二次多項(xiàng)式模型最優(yōu)，反比模型效果最差。

綜合建模效果而言，基于超綠指數(shù)（EXG）構(gòu)建的單變量反演的各項(xiàng)模型效果較優(yōu)，其次為可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）和紅綠比值指數(shù)（RGRI），基于5種與棗樹冠層SPAD值相關(guān)性極顯著的植被指數(shù)構(gòu)建的線性、對(duì)數(shù)、反比、二次多項(xiàng)式模型中，以超綠指數(shù)（EXG）構(gòu)建的線性模型為單變量反演模型中效果最優(yōu)的模型，r²達(dá)到0.604，RMSE為1.936。

2.3? 多元逐步回歸模型

基于優(yōu)選相關(guān)性極顯著的植被指數(shù)構(gòu)建多變量棗樹冠層SPAD值反演模型，以紅綠比值指數(shù)、超綠指數(shù)、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)為自變量，采用多元逐步回歸，在模型構(gòu)建中，在設(shè)定的90%置信水平下逐步加入不同自變量進(jìn)行回歸，依據(jù)與棗樹冠層SPAD值相關(guān)性絕對(duì)值的大小順序，先引入超綠指數(shù)進(jìn)行一元回歸，在此基礎(chǔ)上引入紅綠比值指數(shù)多元逐步回歸，依次進(jìn)行，直到最后引入可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)。逐步回歸的過(guò)程中，使用共線性診斷，在變量取舍中剔除可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)，最終得到反演棗樹冠層SPAD值的多變量回歸模型（表5），模型R²為0.635，RMSE為1.869，表現(xiàn)優(yōu)于基于植被指數(shù)的單變量反演模型。

2.4? 基于隨機(jī)森林回歸算法的棗樹冠層SPAD值反演模型

以RGRI、EXG、MGRVI、VDVI、ARVI等5種與棗樹冠層SPAD值相關(guān)性極顯著的植被指數(shù)為自變量，進(jìn)行特征重要性評(píng)價(jià)，5種植被指數(shù)的重要性得分均較高，以棗樹冠層實(shí)測(cè)SPAD值為目標(biāo)變量，進(jìn)行隨機(jī)森林算法的回歸，使用隨機(jī)森林算法回歸的訓(xùn)練集結(jié)果如圖3所示，基于隨機(jī)森林算法的棗樹冠層SPAD值反演模型結(jié)果表明，訓(xùn)練集的r²達(dá)到0.804，RMSE為1.317。使用訓(xùn)練集樣本構(gòu)建的模型回歸效果優(yōu)異，表明應(yīng)用隨機(jī)森林算法對(duì)棗樹冠層SPAD值的回歸擬合能力強(qiáng)。綜合考慮，與使用單變量構(gòu)建的線性或非線性模型相比，基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建的棗樹冠層SPAD值反演模型較優(yōu)，同時(shí)也優(yōu)于多元逐步回歸模型，基于隨機(jī)森林算法的棗樹冠層SPAD值反演模型表現(xiàn)出了對(duì)實(shí)測(cè)值較高的擬合能力和較優(yōu)的模型預(yù)測(cè)能力。

2.5? 模型對(duì)比與驗(yàn)證

根據(jù)植被指數(shù)的單變量反演模型、多元逐步回歸模型以及隨機(jī)森林算法回歸模型的建模效果，選擇單變量回歸模型基于紅綠比值指數(shù)（RGRI）構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型、超綠指數(shù)（EXG）構(gòu)建的線性模型、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）構(gòu)建的線性模型、可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)（VDVI）構(gòu)建的對(duì)數(shù)模型、可見(jiàn)光大氣阻抗植被指數(shù)（ARVI）構(gòu)建的二次多項(xiàng)式模型、多元逐步回歸模型[自變量分別為紅綠比值植被指數(shù)（RGRI）、改進(jìn)型綠紅植被指數(shù)（MGRVI）、超綠指數(shù)（EXG）]、隨機(jī)森林回歸模型進(jìn)行基于驗(yàn)證集樣本的精度驗(yàn)證，結(jié)果（圖4）顯示，7種模型的r²在0.38～0.79之間。以植被指數(shù)構(gòu)建的單變量反演模型中，基于EXG的驗(yàn)證精度最高，驗(yàn)證r²達(dá)到0.61。基于RGRI、MGRVI、EXG的多元逐步回歸模型效果優(yōu)于任何單一植被指數(shù)構(gòu)建的單變量反演模型，r²達(dá)到0.64。以RGRI、EXG、MGRVI、VDVI、ARVI為特征變量構(gòu)建的隨機(jī)森林算法回歸模型驗(yàn)證精度r²達(dá)到0.79，效果最優(yōu)。

2.6? 研究區(qū)SPAD值制圖

根據(jù)“2.5”節(jié)中構(gòu)建的模型的精度對(duì)比，基于獲取的研究區(qū)可見(jiàn)光影像，應(yīng)用隨機(jī)森林模型得到基于無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像的棗樹冠層 SPAD值分布圖（圖5）。基于無(wú)人機(jī)最優(yōu)反演模型的反演結(jié)果顯示，研究區(qū)中部東、西兩側(cè)分布區(qū)域的棗樹SPAD值較高，其余大部分區(qū)域棗樹SPAD值在39.7～44.1之間，與地面實(shí)測(cè)SPAD值的平均值為40.1較為吻合。研究區(qū)中部東側(cè)區(qū)域棗樹SPAD值較高，同時(shí)在研究區(qū)中部西側(cè)也有較高的棗樹SPAD值區(qū)域分布，其余區(qū)域的棗樹SPAD值較低，符合實(shí)際調(diào)查情況。

3? 討論

葉綠素相對(duì)含量（SPAD值）表示所測(cè)作物葉片中葉綠素的相對(duì)含量，在農(nóng)業(yè)方面的相關(guān)研究已經(jīng)越來(lái)越多，尤其是在稻谷、玉米、棉花、番茄、冬小麥等作物方面^{[16，18，29，37-39]}。棗樹不同于小麥、水稻等農(nóng)作物，它植株較為高大，株與株之間的間距過(guò)大，導(dǎo)致土壤背景對(duì)棗樹SPAD值反演模型有影響，同時(shí)本研究的結(jié)果顯示，隨機(jī)森林模型展現(xiàn)了優(yōu)良的反演能力，表明該模型在反演棗樹冠層SPAD值時(shí)同樣具有很好的抗干擾能力，而這也同隨機(jī)森林模型在其他作物的SPAD值反演中表現(xiàn)出很好的抗噪能力^[19-20]一致。

坐果期作為棗樹生長(zhǎng)的一個(gè)關(guān)鍵生育期，采集在坐果期拍攝的棗樹冠層無(wú)人機(jī)影像，研究在棗樹生長(zhǎng)的典型生育期冠層的SPAD值，可以為棗樹果實(shí)生長(zhǎng)進(jìn)行針對(duì)性施肥提供調(diào)控根據(jù)，因此本研究重點(diǎn)探究了利用搭載在無(wú)人機(jī)上的傳感器獲取的RGB影像，提取植被指數(shù)，反演坐果期棗樹冠層 SPAD 值的可行性，未對(duì)棗樹其他生育期的SPAD值的反演進(jìn)行研究，所以本研究構(gòu)建的反演模型能否應(yīng)用于棗樹其他生育期反演冠層SPAD值有待進(jìn)一步探究與驗(yàn)證。

本研究將棗樹冠層坐果期采集的無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像，基于可見(jiàn)光紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段構(gòu)建14種植被指數(shù)，以植被指數(shù)為自變量，實(shí)測(cè)棗樹冠層SPAD值作因變量，構(gòu)建基于植被指數(shù)的單變量、多元逐步回歸模型和隨機(jī)森林算法的回歸模型，未來(lái)可探索基于“衛(wèi)星影像-無(wú)人機(jī)低空-地面高光譜”的聯(lián)合反演，即“天—空—地”協(xié)同反演，來(lái)更精確地反演棗樹冠層SPAD值，基于不同尺度數(shù)據(jù)的協(xié)同反演構(gòu)建更精確的反演模型。本研究作為對(duì)棗樹冠層SPAD值反演的前期探索，可以給后續(xù)更多反演模型的構(gòu)建提供借鑒。同時(shí)本研究也在棗樹作物冠層SPAD值反演上結(jié)合無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像做出了探索，后續(xù)可結(jié)合多源數(shù)據(jù)與不同生育期進(jìn)一步提高構(gòu)建的棗樹冠層模型在反演時(shí)的精度與準(zhǔn)確性。

4? 結(jié)論

本研究通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)獲取研究區(qū)可見(jiàn)光影像，同時(shí)在地面開(kāi)展棗樹冠層SPAD值實(shí)測(cè)，基于優(yōu)選的植被指數(shù)構(gòu)建了單變量回歸、多元逐步回歸和隨機(jī)森林回歸的SPAD值估算模型，得出以下結(jié)論：RGRI、EXG、VDVI、MGRVI與棗樹冠層SPAD值呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系，GRRI、NGRDI、SAVI與棗樹冠層SPAD值呈正向相關(guān)關(guān)系，EXG與棗樹冠層SPAD值相關(guān)性最強(qiáng)。基于EXG構(gòu)建的線性模型為單變量反演模型中效果最優(yōu)的模型。基于RGRI、MGRVI、EXG的多元逐步回歸模型效果優(yōu)于任何單一植被指數(shù)構(gòu)建的單變量反演模型。以RGRI、EXG、MGRVI、VDVI、ARVI為特征變量構(gòu)建的隨機(jī)森林算法回歸模型，在各模型中效果最優(yōu)。研究區(qū)中部東側(cè)區(qū)域棗樹SPAD值較高，同時(shí)在研究區(qū)中部西側(cè)也有較高的棗樹SPAD值區(qū)域分布，其余區(qū)域的棗樹SPAD值較低。基于隨機(jī)森林算法的棗樹冠層SPAD值反演模型表現(xiàn)出了對(duì)實(shí)測(cè)值較強(qiáng)的擬合能力，隨機(jī)森林回歸模型在本研究中反演棗樹冠層SPAD值時(shí)展現(xiàn)了優(yōu)良的反演能力。

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