基于无人机遥感数据的智能态势感知技术应用
河南省科学院空天信息研究所 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 交通运输部公路科学研究院 河南中天高新智能科技股份有限公司
2025-04-15
低空遥感 多光谱影像 植被指数 无人机 叶面积指数
智能态势感知技术是一种利用多种传感器和人工智能算法，对环境状态进行实时监测、分析和预测的技术。它能够帮助用户在复杂多变的环境中快速准确地掌握当前态势，为决策提供支持。研究基于无人机多光谱遥感技术，旨在探索一种高效、准确的水稻叶面积指数（LAI）估测方法。在湖北省武汉市的田间试验中，选取27个田块，涵盖3个水稻品种及3种氮肥梯度，于水稻分蘖期、拔节期、孕穗期和抽穗期采集多光谱影像与实测LAI数据。利用MCA-12多光谱相机获取12个波段的冠层反射率信息，经辐射定标处理后，结合LAI-2200C植物冠层分析仪实测数据，采用随机森林回归算法构建水稻LAI估测模型。通过相关性分析筛选出与LAI相关性较高的光谱参数（包括冠层反射率和植被指数）作为模型输入变量。结果表明，经过变量筛选后，模型验证精度的决定系数R2=0.89，均方根误差RMSE=0.83，相对均方根误差RRMSE=15.80%，且模型鲁棒性显著增强。研究为水稻生长监测和精准农业管理提供了有力的技术支持。
