【摘 要】
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近年来,遥感技术飞速发展,遥感因其动态、及时、准确的优点,已经成为获取农作物生化参数的有效手段,特别是地面近景遥感和低空遥感数据更多地被应用于农业监测中以实现精细化农业管理。水稻是我国乃至世界上重要的粮食作物之一,及时准确地获取水稻长势情况对粮食供需平衡、农业政策制定和宏观经济计划都有重大的意义。叶面积指数（LAI）与作物的色素含量、碳循环、生物量和物候密切相关,是表征作物生长状况、冠层结构、预测
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近年来,遥感技术飞速发展,遥感因其动态、及时、准确的优点,已经成为获取农作物生化参数的有效手段,特别是地面近景遥感和低空遥感数据更多地被应用于农业监测中以实现精细化农业管理。水稻是我国乃至世界上重要的粮食作物之一,及时准确地获取水稻长势情况对粮食供需平衡、农业政策制定和宏观经济计划都有重大的意义。叶面积指数（LAI）与作物的色素含量、碳循环、生物量和物候密切相关,是表征作物生长状况、冠层结构、预测作物产量的重要农学参数,因此利用遥感手段实现水稻LAI的准确预估可以为各级政府提供及时、准确的农情信息,为水稻产量预估提供依据。本文以湖北地区和海南地区水稻为研究对象,利用实测的地面高光谱数据和无人机多光谱数据两种不同尺度遥感数据,对多品种杂交水稻进行LAI估算研究,主要研究结论包括:（1）分析水稻冠层光谱与叶面积指数（LAI）间的关系,地面高光谱数据、无人机多光谱数据均在近红外波段、红边波段与LAI显著相关。（2）地面高光谱建模,对比分析植被指数法、红边参数法、基于光谱特征的偏最小二乘回归法、多元逐步线性回归法、偏角光谱检索逐步回归法、支持向量机回归法6种方法进行水稻LAI的估算的精度,利用偏角光谱检索逐步回归法估算LAI时精度最高（R~2=0.70,CV=25.2%）。每种方法的最优模型均是由红边波段参与构成,说明红边波段在水稻LAI反演中起着重要的作用。（3）无人机多光谱建模,对比分析植被指数法、偏最小二乘回归法、多元逐步线性回归法、偏角逐步回归法、支持向量机回归法5种方法进行水稻LAI的估算的精度,利用支持向量机回归法估算LAI时精度最高（R~2=0.77,CV=19.2%）。（4）将不同平台数据不同建模方法进行对比,不同平台模型精度由高到低:MCA12＞MCA6＞ASD;所有模型中,支持向量机回归与偏角回归模型精度较高。将无人机最优模型SVR、地面最优模型DABSR算法结合,共同进行水稻LAI的反演,精度相比无人机模型精度提升较小,因此可选取MCA12作为数据源进行LAI反演,试验所需数据较少且获取简单。
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