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作物杂志,2023, 第2期: 245–252 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2023.02.035

• 农业信息技术 • 上一篇    

基于RF和SPA的无人机高光谱估算棉花叶片全氮含量

易翔1(), 吕新1(), 张立福1,3, 田敏2, 张泽1, 范向龙1   

  1. 1石河子大学农学院/新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室，832003，新疆石河子
    2石河子大学机械电气工程学院，832003，新疆石河子
    3中国科学院空天信息创新研究院/遥感科学国家重点实验室，100094，北京
  • 收稿日期:2021-09-22 修回日期:2021-10-23 出版日期:2023-04-15 发布日期:2023-04-11
  • 通讯作者: 吕新，主要从事农业生产精准管理与设备、作物生长模拟与管理决策和农业大数据与综合服务等研究，E-mail：lxshz@126.com
  • 作者简介:易翔，主要研究方向为农业信息技术与智慧农业，E-mail：20192012003@stu.shzu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61962053);新疆生产建设兵团棉花生产大数据关键技术及农业大数据平台研发应用(2018AA004)

Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Estimation of Nitrogen Content in Cotton Leaves Based on RF and SPA

Yi Xiang1(), Lü Xin1(), Zhang Lifu1,3, Tian Min2, Zhang Ze1, Fan Xianglong1   

  1. 1Agriculture College of Shihezi University/Key Laboratory of Oasis Eco-Agriculture, Xinjiang Production and Construction Corps, Shihezi 832003, Xinjiang, China
    2College of Mechanical and Electrical Engineering, Shihezi University, Shihezi 832003, Xinjiang, China
    3Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences/State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Beijing 100094, China
  • Received:2021-09-22 Revised:2021-10-23 Online:2023-04-15 Published:2023-04-11

RichHTML

8

PDF (PC)

115

摘要：

为分析棉花叶片全氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系，实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确和无损监测，以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础，选用多元散射校正、SG平滑算法、变量标准化校正和一阶导数4种方法分别对棉花冠层原始光谱进行预处理，使用随机蛙跳（random frog，RF）和连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）筛选特征波长并结合偏最小二乘回归法建立棉花LNC光谱估算模型。RF和SPA算法从棉花冠层398~1000nm的光谱中优选5组LNC的敏感特征波段，波段数目下降了93.0%~96.3%，有效降低了光谱的冗余信息；基于SPA算法筛选的敏感波段构建的LNC偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.52和2.55，模型验证的决定系数和均方根误差分别为0.70和2.37，模型具有较好的精度和稳定性，可作为棉花LNC的无人机高光谱估算方法。

关键词: 棉花, 无人机, 高光谱, 随机蛙跳, 连续投影算法, 偏最小二乘回归

Abstract:

In order to analysis the relationship between cotton leaf nitrogen content (LNC) and canopy spectral reflection characteristics, and achieve rapid, accurate and nondestructive monitoring of nitrogen level in the process of crop growth, based on the cotton plot experiment in Xinjiang Shihezi University Teaching and Experimental Ground in 2019, multiplicative scatter correction, smoothing algorithm, standard normal variate and first derivative were used to pretreat the original spectra of the cotton canopy. Random frog (RF) algorithm and successive projections algorithm (SPA) were used to select characteristic wavelengths and combine with partial least squares regression to establish a spectral prediction model of nitrogen content in cotton leaves. RF and SPA algorithms selected five sensitive characteristic bands of LNC from the cotton canopy spectra of 398-1000nm, and the number of bands decreased by 93.0%-96.3%, which effectively reduced the spectral redundancy information. The determination coefficient and root mean square error of partial least squares regression of LNC constructed based on SPA algorithm screening sensitive band were 0.52 and 2.55, respectively, and the determination coefficient and root mean square error of model verification were 0.70 and 2.37, respectively. The model had good accuracy and stability. It can be used as a method to estimate nitrogen content in cotton leaves by unmanned aerial vehicle.

Key words: Cotton, Unmanned aerial vehicle (UAV), Hyperspectral, Random frog, Successive projections algorithm, Partial least squares regression

图1

不同氮素水平下高光谱反射率

图2

棉花冠层光谱反射率与LNC相关性

图3

RF与SPA算法特征波长筛选结果

表1

对光谱样本提取的敏感特征波长

预处理方法
Pretreatment		 提取算法
Extraction
algorithm		 特征波长数量
Number of characteristic
wavelengths		 特征波长
Characteristic wavelength (nm)
原始光谱Original spectrum RF 10 400、445、516、520、556、669、700、705、722、898
SPA 10 403、414、676、762、953、967、971、980、996、1000
MSC RF 10 518、705、707、722、856、862、898、907、918、598
SPA
 18
 400、518、538、589、629、662、762、791、862、916、924、947、956、962、964、971、976、987
SG RF 10 400、485、516、669、691、700、705、722、845、598
SPA
 19
 398、403、407、412、414、427、516、556、669、720、938、964、967、971、976、980、993、996、1000
SNV RF 10 503、520、536、556、598、705、747、827、860、913
SPA 10 498、762、940、942、953、962、967、982、993、1000
FD RF 10 467、491、511、556、558、583、600、609、622、463
SPA
 17
 733、736、760、933、936、942、949、953、962、969、978、980、982、989、991、993、998

表2

PLSR对棉花LNC估算效果分析

处理
Treatment		 训练集Train set 验证集Test set
R2 RMSE R2 RMSE
原始-RF Origin-RF 0.57 2.73 0.47 2.78
原始-SPA Origin-SPA 0.42 2.87 0.56 2.80
MSC-RF 0.53 2.59 0.57 2.73
MSC-SPA 0.46 2.81 0.60 2.57
SG-RF 0.48 2.72 0.61 2.55
SG-SPA 0.50 2.67 0.55 2.76
SNV-RF 0.54 2.56 0.58 2.67
SNV-SPA 0.41 2.90 0.52 2.85
FD-RF 0.53 2.78 0.68 2.67
FD-SPA 0.52 2.55 0.70 2.37

图4

不同预处理下RF-PLSR模型实测值与估算值的比较

图5

不同预处理下SPA-PLSR模型实测值与估算值的比较

图6

棉花田块高光谱影像及LNC反演分布图

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