摘要：【目的】验证无人机机载高光谱传感器S185,并基于其获得的影像探讨无人机高光谱遥感反演叶面积指数的新方法。【方法】以东北玉米为研究对象,在吉林省公主岭市开展了玉米氮肥梯度试验,共设5处理,每个处理3次重复。分别在玉米的V5—V6,V11,R1—R2等生育期（Ritchie生育期）进行无人机飞行试验和地面光谱及叶面积指数测定,共获得数据45组。为验证S185影像数据,在相同尺度下提取S185影像信息与地面光谱信息,一方面从测定同一目标地物两者光谱反射率间的相关性进行分析,另一方面筛选15种常用的各类光谱指数,从整个生育期通过影像数据计算的各光谱指值与地面光谱仪计算的相应值变化趋势的一致性进行分析;将45组样品随机选择30组,基于人工神经网络算法利用S185数据建立反演叶面积指数的模型,剩下15组样品作为外部验证样品,用来验证神经网络模型的预测效果。另外,基于相同的分组数据,利用前面筛选的各光谱指数分别建立叶面积指数的反演模型,以与人工神经网络建模结果进行比较。【结果】在各个生育时期,同种目标地物S185测定数据与地面光谱仪测定数据间具有很强的相关性,相关系数在0.99以上;在玉米整个生育期,S185数据计算的各光谱指数与地面光谱仪计算的各光谱指数变化趋势相同,相关系数在0.88以上;在构建基于人工神经网络法反演叶面积指数的模型中,建模时的决定系数为0.96,均方根误差为0.42,相对均方根误差为13.15%;外部验证时的决定系数为0.95,均方根误差为0.54,相对均方根误差为16.74%,这一结果优于基于各光谱指数建立的叶面积指数反演模型。【结论】无人机搭载S185传感器可用于准确获取玉米冠层高光谱信息,且可利用人工神经网络法基于这一数据建立玉米叶面积指数的反演模型。

关键词：无人机 高光谱 叶面积指数 玉米 s185 

单位：中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室; 北京100101; 白洋淀流域生态保护与京津冀可持续发展协同创新中心; 河北保定071002; 吉林省农业科学院; 长春130033; 东华理工大学测绘工程学院; 南昌330000