基于无人机影像的采煤沉陷区玉米生物量反演与分析

为了探索运用无人机多光谱遥感技术监测高潜水位矿区采煤扰动下原有生态系统破坏及地表耕地损毁程度的方法,以高潜水位矿区开采沉陷导致地面积水所引起的农作物渍害影响为例,基于无人机多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入红边波段进行扩展,优选了22种植被指数,结合田间同步实测生物量数据,采用经验模型法分别构建了一元回归、基于最小二乘法的多元逐步回归（Multivariable linear regression,MLR）、反向传播神经网络（Back propagation neural networks,BPNN）的生物量反演模型,通过决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和估测精度（EA）3个指标筛选出最佳模型。最后,基于最佳模型进行研究区玉米生物量的空间分布反演和分析,结果显示,所选的植被指数均与生物量显著相关,其中,BP神经网络模型的估算精度最高,其决定系数R2为0.83,比其他模型增加了0.10～0.17,预测均方根误差RMSE为178.72 g/m2,比其他模型减少了29.65～60.23 g/m2,估测精度EA可达到79.4%,比其他模型提高了3.3%7.1%。这说明红边波段更适于采煤沉陷区作物生物量的估算,引入红边波段构建生物量反演模型,可以显著提高采煤沉陷影响下玉米生物量无人机遥感反演模型的精度。研究结果表明:采煤沉陷盆地内玉米生物量主要分布于592～1 050 g/m2,其面积占研究区的74.4%,地表生物量低于352 g/m2的作物面积达到14.1%,玉米整体长势受采煤扰动影响较为严重,玉米生物量呈现从沉陷盆地边缘往中心逐渐降低的趋势。本文研究为同类型其他高潜水位矿区土地损毁监测与评价、土地复垦与生态修复等提供基础数据与理论支撑。