近年來，基于可見光圖像的高光譜重建技術為農業遙感提供了低成本、高精度反演的新路徑。但尚未系統評估高光譜重建技術在定量反演領域的可行性。
近日，華南農業大學國家精準農業航空施藥技術國際聯合研究中心蘭教授玉彬課題組的研究成果在《農業科學學報（英文）》 (Journal of Integrative Agriculture，JIA) 正式發表。
該研究聚焦于MST++高光譜重建模型在水稻主要生理參數反演中的適用性，通過田間多品種、多氮處理試驗，結合無人機可見光遙感影像及高光譜重建圖像，對水稻葉片、莖稈、穗部及地上部干物質含量、植株高度、SPAD值及抗倒伏能力等關鍵生理參數進行了建模反演分析。
該研究系統評估了圖像重建前后不同波段反射率、紋理特征與水稻生理參數之間的相關性，采用線性回歸、支持向量機、多層感知機等六類機器學習算法構建反演模型，并分別在單特征與多特征組合下進行精度驗證。
結果表明，MST++重建圖像在提升SPAD、穗部干物質含量和抗倒伏力等難以直接觀測參數的反演精度方面具有明顯優勢；而對于植株高度等直觀參數，原始多光譜圖像建模效果更佳。總體上，高光譜重建雖未全面優于多光譜圖像，但顯著提升了基于可見光圖像的建模效果，展示了其在傳統傳感器基礎上增強農業遙感反演能力的潛力。
該研究為高光譜重建技術在農業遙感中的應用提供了理論基礎和實證支持，指出其在拓展波段范圍與適應多樣農業場景方面仍有進一步提升空間。
該研究得到了國家棉花產業技術體系等項目的資助。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.jia.2024.03.082
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