申请/专利权人：中科禾信遥感科技(苏州)有限公司;苏州市农业技术推广中心;中国科学院地理科学与资源研究所

申请日：2021-09-02

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN113655003B

主分类号：G01N21/27

分类号：G01N21/27;B64U20/87;B64U101/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.12#授权;2021.12.03#实质审查的生效;2021.11.16#公开

摘要：本发明公开了一种利用无人机照片估算冬小麦返青期土壤墒情的方法，涉及定量遥感应用领域，基于无人机多光谱图片来对冬小麦返青期土壤墒情的估算。通过无人机获取目标区冬小麦返青期的多光谱照片，利用共线性诊断、分析土壤墒情与多光谱照片光谱反射率植被指数的定量关系，通过反演模型的筛选，保证了土壤墒情估算的准确性，提高了无人机图片对土壤墒情反演的可靠性。

主权项：1.一种利用无人机照片估算冬小麦返青期土壤墒情的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集某区域特定时间内的无人机图片；S2、实地测定土壤墒情值,提取无人机图片的反射率信息及植被指数信息；S3、对S2提取的反射率信息及植被指数信息，结合实测的土壤墒情数据，进行共线性诊断分析；S4、以不同的回归方法分析反射率信息及植被指数信息与实测的土壤墒情数据的耦合关系，建立估算模型；S5、对S4中建立的不同的估算模型，利用验证数据筛选不同深度土壤墒情的最佳估算模型；S6、利用筛选出的估算模型进行监测区域的土壤墒情估算；实际测量的特定时间为冬小麦返青期，获取的无人机图片包含蓝、绿、红、红边和近红外五个谱段；S2步骤中，实地测定土壤墒情值，包括以下步骤：以土壤质量含水率作为土壤墒情实测值；采用取土烘干法，在采集完无人机多光谱数据后，在农田根据选取的采样点，利用土钻采集10cm和20cm深度的土样，计算土壤质量含水率ω：式中，W1为湿土加铝盒质量；W2为干土加铝盒质量；W3为空铝盒质量；S2步骤中，提取无人机照片的反射率信息，包括以下步骤：影像的拼接、波段融合、地理配置以及通过白板辐射较正，分别计算包含蓝光、绿光、红光、红边和近红外五个谱段位置的反射率；S2步骤中，计算植被指数，包括归一化植被指数NDVI，增强型植被指数EVI，垂直干旱指数PDI，式中，Rblue为蓝波段反射率；Rred为红波段反射率；Rnir为近红外波段反射率；M为土壤线斜率；S3步骤中，具体步骤为：在土壤墒情实测点，提取无人机图片的Rgreen值、Rblue值、Rred值、Rnir值、R值、NDVI值、EVI值、PDI值；采用方差膨胀因子VIF来表征提取值共线的严重性，式中，Ri为自变量χi对其余自变量作回归分析的负相关系数；当VIF大于10时就表明变量之间存在很强的共线性问题；根据实测土壤墒情数据，分为建模样本和验证样本，结合建模样点的Rgreen值、Rblue值、Rred值、Rnir值、Rrededge值、NDVI值、EVI值、PDI值进行回归建模分析，得到反演估算模型；其中，回归方式选用逐步回归法、岭回归法或偏最小二乘法。

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