基于无人机成像光谱仪数据的棉花叶绿素含量反演

以棉花为目标作物,使用低空无人机平台的成像光谱仪获取地表农作物高光谱影像,利用无人机影像光谱分辨率高的特点,提取27个光谱参数,构建棉花叶片叶绿素相对含量(SPAD)的反演模型,并制作棉花叶片SPAD分布图。结果表明:在影像上,不同叶片SPAD的棉花冠层反射率有显著差异。光谱参数中,与SPAD相关性最高的为DR526、DR578、SDy和Db,相关系数绝对值都在0.8以上。在各光谱参数参与建立的SPAD反演模型中,使用多元逐步回归和偏最小二乘回归方法的模型精度最高。对高光谱影像结合各模型制作的SPAD分布图进行精度分析,结果表明,使用SPAD-PLSR模型得到的分布图具有最佳预测效果,可以作为棉花叶片SPAD遥感监测的技术手段。