利用无人机数字图像监测不同棉花品种叶面积指数

Monitoring of Leaf Area Index of Different Cotton Varieties Using UAV-Acquired Digital Images

叶面积指数是表征作物光合作用能力大小的重要参数。本文利用无人机数码相机获取9个棉花品种全生育期冠层数字图像,基于归一化绿-红差值指数Normalized green-red difference index,NGRDI、可见光大气阻抗植被指数(Visible atmospherically resistant index,VARI)、过绿指数(Excess green index,ExG)、过绿减过红植被指数(Excess green minus excess red index,ExGR)和绿叶植被指数(Green leaf index,GLI)5种常用的可见光颜色指数,通过多阈值分割,提取小区中心部位植被覆盖指数,研究不同植被覆盖指数反映棉花叶面积指数的差异。通过设置相机不同曝光时间筛选出在自动曝光下表现较稳定的基于颜色指数的植被覆盖指数GLI、NGRDI与ExG。然后研究了棉花叶面积指数以及基于GLI、NGRDI与ExG的植被覆盖指数变化规律,以及两者的相关性。结果表明:叶面积指数随播种后时间的增加先增大后减小,花铃期叶面积指数达到峰值;基于ExG、GLI、NGRDI的3种植被覆盖指数在生育期内都呈现开口向下的二次曲线;叶面积指数与基于NGRDI、ExG的植被覆盖指数呈显著线性相关,尤其是在吐絮期前,决定系数(R^2)分别为0.913、0.912,基于NGRDI的估测效果显著好于ExG。利用基于NGRDI的植被覆盖指数预测试验田叶面积指数并形成分布图。因此,利用无人机搭载普通数码相机获取棉田叶面积指数是可行的,该方法可为指导生产管理提供参考。