為了解決玉米成熟度精確反演難題，“黑土糧倉”先導(dǎo)專項(xiàng)研究團(tuán)隊(duì)基于玉米生長的作物物理機(jī)理，以海倫示范區(qū)玉米田為研究對象，利用PROSAIL模型從多光譜無人機(jī)圖像中反演玉米冠層葉綠素(CCC，Canopy chlorophyll content)，并以玉米冠層葉綠素變化為判斷媒介，并結(jié)合選擇的植被指數(shù)，快速反演田塊尺度玉米成熟度。

研究結(jié)果表明，玉米CCC的反演結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，R²為0.704，RMSE為34.58 μg/cm²， MAE為26.27 μg /cm²。玉米成熟期GMC估算結(jié)果表明，基于歸一化紅邊指數(shù)(NDRE)的玉米GMC估算精度在兩個研究田塊區(qū)域均最高，R²分別為0.6和0.619。盡管無人機(jī)獲取的植被指數(shù)反演的玉米GMC精度低于玉米CCC，但其具有快速獲取、高時空分辨率、適用于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵约安东@田間生長差異等優(yōu)點(diǎn)，仍是田塊尺度作物監(jiān)測的有效方法。研究也發(fā)現(xiàn)，在相同的地理環(huán)境條件下，玉米品種是玉米成熟度變化的主要原因。

研究構(gòu)建了基于無人機(jī)遙感的玉米成熟度判斷的快速方法，具備堅(jiān)實(shí)的作物物理基礎(chǔ)，具有一定的穩(wěn)定性且方法簡單，為開展大面積高效的玉米成熟度判斷提供了可能。同時，本研究發(fā)現(xiàn)的無人機(jī)影像、冠層葉綠素和玉米籽粒含水量之間密切的相關(guān)關(guān)系，未來可嘗試推廣到其它作物的成熟度估算應(yīng)用中，這將進(jìn)一步提高基于無人機(jī)遙感的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)應(yīng)用價值。

相關(guān)研究成果發(fā)表在《Drones》上，論文由中國科學(xué)院東北地理所劉照博士(第一作者)、李華朋副研究員(第一通訊)和張樹清研究員(共同通訊)等共同完成。該研究得到中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)項(xiàng)目(XDA28070500)資助。

基于無人機(jī)遙感的玉米長勢監(jiān)測影像拍攝