关键词:
冬小麦
GF-6/WFV卫星遥感
神经网络
叶片氮素含量
估测模型
摘要:
为对大田冬小麦叶片氮素含量(LNC)进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率(REDref)、近红外波段反射率(NIR,ref)和计算的十个光谱指数(RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI)基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,优选出与LNC相关性较好的5个遥感光谱指标(NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI)作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型,并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好(相关系数不低于0.65)。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型(LNC-BPEM),模型的估测精度r2=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%(长势正常)的种植面积为29 693.3hm2,占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。