典型文献
基于UAV成像高光谱图像的高寒草甸地上生物量——以海北试验区为例
文献摘要：
天然牧草产量和质量的高低对畜牧业的生产发展具有十分重要的作用.然而,传统多光谱遥感因较少及不连续的光谱通道在天然草地地上生物量(AGB)估测方面具有一定的局限性.近年来随着无人机(UAV)成像高光谱遥感技术的快速发展及其在草地地上生物量监测方面的应用,为天然草地地上生物量的高精度估测提供了新的契机.本研究以海北试验区高寒草甸为研究对象,结合UAV成像高光谱遥感数据和地面实测资料,利用最小绝对压缩变量筛选方法(LASSO)和随机森林(RF)机器学习算法,建立了高寒天然草地的估测模型,并对海北试验区高寒草甸生长状况进行了评价.结果表明:1)在生长季5月-9月中,8月的草地地上生物量最高,平均值达3 025.70kg·hm-2;高寒草甸AGB的敏感波段位于成像高光谱的绿波波段(503、510、513、536、566和573 nm)、红光波段(733 nm)和近红外波段(803、850、875和879nm)区域.2)RF机器学习建模方法适用于高寒草甸AGB的估测,最优RF估测模型验证集的R2为0.81,均方根误差(RMSE)为489.36kg·hm-2,训练集的R2为0.95,RMSE为248.70 kg·hm-2.3)无人机高光谱遥感技术可以实现高寒草甸地上生物量的高精度监测.研究结果可以为高寒草甸地上生物量的高精度监测技术提供重要参考.
文献关键词：
无人机;成像高光谱;地上生物量;青藏高原;高寒草地
中图分类号：
作者姓名：
苗春丽;伏帅;刘洁;高金龙;高宏元;包旭莹;冯琦胜;梁天刚;贺金生;钱大文
作者机构：
兰州大学草地农业科技学院/草地农业生态系统国家重点实验室/兰州大学农业农村部牧草创新重点实验室/兰州大学草地农业教育工程研究中心,甘肃兰州730020;北京大学城市与环境学院,北京100871;中国科学院西北高原生物研究所,青海西宁810008
文献出处：
引用格式：
[1]苗春丽;伏帅;刘洁;高金龙;高宏元;包旭莹;冯琦胜;梁天刚;贺金生;钱大文-.基于UAV成像高光谱图像的高寒草甸地上生物量——以海北试验区为例)[J].草业科学,2022(10):1992-2004
A类：
879nm
B类：
UAV,成像高光谱,高光谱图像,高寒草甸,海北,试验区,天然牧草,牧草产量,产量和质量,畜牧业,生产发展,多光谱遥感,天然草地,草地地上生物量,AGB,高光谱遥感技术,遥感数据,实测资料,变量筛选,筛选方法,LASSO,RF,机器学习算法,寒天,估测模型,生长状况,生长季,70kg,hm,敏感波段,段位,绿波,波波,红光,光波,近红外波段,机器学习建模,模型验证,验证集,RMSE,36kg,训练集,无人机高光谱,青藏高原,高寒草地
AB值：
0.264164
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