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基于无人机多光谱影像的水稻长势监测及估产研究学术报告

一、作者与机构
本研究由山东农业大学资源与环境学院吴运昌（硕士研究生）在李玉环教授指导下完成，学位论文发布于万方数据库，专业领域为农业工程与信息技术（农业信息技术方向）。

二、学术背景
1. 研究领域：精准农业与遥感监测技术。
2. 研究动机：传统水稻长势监测方法（如田间实地测量）效率低且易损伤作物，而无人机多光谱遥感技术具有高时空分辨率、无损检测优势，可提升水稻长势动态监测与产量预测精度。
3. 科学问题：如何利用无人机多光谱数据构建水稻关键生育期（拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期）的长势指标（叶片氮含量LNC、叶绿素含量SPAD、叶面积指数LAI）及产量估测模型。
4. 研究目标：
- 筛选各生育期最优植被指数（VIs）用于长势参数反演；
- 开发综合长势监测指标（CGI）模型；
- 建立产量估测的高精度模型。

三、研究流程与方法
1. 数据获取
- 研究区域：山东农业大学试验田（具体地理位置未明确说明）。
- 地面数据：采集水稻5个生育期的LNC（凯氏定氮法）、SPAD（叶绿素仪）、LAI（冠层分析仪）及最终产量数据。
- 无人机数据：
*传感器*：多光谱相机（波段涵盖蓝、绿、红、红边、近红外）；
*飞行参数*：飞行高度80m，分辨率5cm/pixel；
*预处理*：辐射校正、几何校正、影像拼接。

1. 植被指数筛选与模型构建

   • 植被指数库：选用16种VIs（如NDVI、RVI、EVI、NDRE等），通过相关性分析筛选各生育期最优指数。
     
   • 模型方法：
     *单一参数模型*：多元线性回归（MLR）建立LNC、SPAD、LAI与VIs的关系；
     *综合模型*：采用变异系数法确定权重，结合随机森林（RF）、支持向量机（SVM）构建CGI模型。
     

2. 产量估测

   • 时序分析：对比不同生育期VIs与产量的相关性，确定灌浆期为最佳估产窗口期。
     
   • 模型优化：融合NDVI、EVI、OSAVI、RVI构建多元回归模型。

四、主要结果
1. 长势参数监测模型
- LNC模型：拔节期RVI模型效果最佳（R²=0.6313），成熟期精度下降（R²=0.4479）；
- SPAD模型：抽穗期EVl2和NDRE表现最优（R²=0.6342、0.542）；
- LAI模型：孕穗期NDVI和EVI联合反演精度最高（R²=0.6419）。

1. 综合长势监测（CGI）

   • SVM在拔节期（R²=0.7383）和成熟期（R²=0.7419）表现稳定，RF在孕穗期最优（R²=0.736）。
     

2. 产量估测

   • 灌浆期NDVI+EVI+OSAVI组合模型R²达0.698，RMSE为0.42 t/ha。
     

五、结论与价值
1. 科学价值：
- 明确了水稻不同生育期的最优监测植被指数：RVI适合LNC，NDVI/EVI适合LAI；
- 验证了无人机多光谱技术在水稻长势动态监测中的可行性。
2. 应用价值：
- 为精准施肥、灌溉提供决策支持；
- 提出的CGI模型可推广至其他禾本科作物监测。

六、研究亮点
1. 方法创新：首次将变异系数法用于CGI权重分配，结合RF/SVM提升模型鲁棒性；
2. 发现创新：揭示水稻早期长势监测（拔节期）精度高于成熟期的规律；
3. 技术整合：无人机平台与多光谱传感器的低成本解决方案。

七、其他贡献
- 公开了无人机飞行参数与数据处理代码（未明确标注开源平台），可供同类研究复现；
- 提出了基于生育期特征的VI选择策略，避免模型过拟合。

（注：报告严格遵循原文数据，未补充外部文献；若需扩展讨论部分，可增加与类似研究的横向对比。）