基于植被指數(shù)融合天山假狼毒地上生物量的估測(cè)

摘"要：【目的】""研究多源數(shù)據(jù)估算天山假狼毒地上生物量（AGB）的能力。

【方法】""采用搭載可見(jiàn)光和多光譜傳感器的無(wú)人機(jī)平臺(tái)采集盛花期與結(jié)實(shí)期信息，獲取可見(jiàn)光植被指數(shù)、多光譜植被指數(shù)及兩者相融合的植被指數(shù)，分別以多元線性回歸（MLR）、逐步線性回歸（SMLR）、隨機(jī)森林回歸（RF）建立單一植被指數(shù)與融合植被指數(shù)的AGB估測(cè)模型，采用決定系數(shù)（R2）、調(diào)整后決定系數(shù)（R2adj）和均方根誤差（RMSE）評(píng)價(jià)估算模型。

【結(jié)果】""（1）近紅外和紅邊波段組合的植被指數(shù)對(duì)天山假狼毒AGB較為敏感，可以較好的估算天山假狼毒的AGB。（2）在不同生育期中，盛花期估算效果最佳；基于融合植被指數(shù)的多元線性逐步回歸估測(cè)模型中擬合效果最佳，模型的R2、R2adj、RMSE為0.837、0.831和7.357。（3）與基于單一類型的植被指數(shù)估測(cè)模型相比，基于融合植被指數(shù)建立的估測(cè)模型擬合精度最佳、穩(wěn)定性更好。

【結(jié)論】""融合植被指數(shù)可有效增加光譜信息，提高模型預(yù)測(cè)精度。

關(guān)鍵詞：""無(wú)人機(jī)；天山假狼毒地上生物量；植被指數(shù)；可見(jiàn)光；多光譜

中圖分類號(hào)："S812""""文獻(xiàn)標(biāo)志碼："A""""文章編號(hào)："1001-4330（2024）11-2787-10

0"引 言

【研究意義】近年來(lái)，新疆伊犁河谷的天然草地生產(chǎn)力下降、植被覆蓋度降低、毒害草大量繁殖。其中，天山假狼毒作為退化指示植物之一，其再生能力強(qiáng)、抗旱抗寒力極強(qiáng)，在昭蘇縣天然草地大量繁殖，對(duì)當(dāng)?shù)氐男竽翗I(yè)生產(chǎn)和草原生態(tài)平衡均造成影響［1-2］。在我國(guó)天然草地退化分級(jí)指標(biāo)中，草地退化指示植物種地上產(chǎn)草量相對(duì)增加率是分級(jí)的重要指標(biāo)之一，目前對(duì)于退化指示植物的研究大多集中于對(duì)土壤與植被理化性質(zhì)的影響［3-4］、空間分布與防控［5-7］、高精度分類識(shí)別［8-9］等方面，而對(duì)于其地上生物量研究較少。因此，估算天山假狼毒地上生物量（above ground biomass，AGB）可對(duì)草地退化程度的分級(jí)有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】傳統(tǒng)植物AGB測(cè)量方法需要田間采樣和室內(nèi)測(cè)量，具有破壞性和滯后性，不利于大范圍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用［10］。近年來(lái)，無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的發(fā)展為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供了重要支持［11］。相比于無(wú)人機(jī)搭載的高光譜相機(jī)或雷達(dá)傳感器，可見(jiàn)光和多光譜相機(jī)具有價(jià)格低廉、續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)、重量輕、操作便捷且后續(xù)對(duì)影像處理難度低的特點(diǎn)，已在監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)及估產(chǎn)［12-17］、病蟲害監(jiān)測(cè)［18-19］、雜草識(shí)別［20-22］有諸多研究。因可見(jiàn)光與多光譜植被指數(shù)與AGB具有較好相關(guān)性已被廣泛用于AGB估算［23-25］。隨著無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)迅猛發(fā)展，將多傳感器的多源數(shù)據(jù)相結(jié)合或融合擴(kuò)大輸入特征的信息量，構(gòu)建AGB的估測(cè)模型，可進(jìn)一步提高估測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性，已成為目前的研究熱點(diǎn)［26-27］?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】天山假狼毒（Diarthron tianschanicum）作為退化指示植物之一，其生長(zhǎng)狀況可反映草地退化程度?；跓o(wú)人機(jī)可見(jiàn)光和多光譜影像計(jì)算可見(jiàn)光和多光譜植被指數(shù)，將可見(jiàn)光植被指數(shù)與多光譜植被指數(shù)相結(jié)合估測(cè)背景復(fù)雜中的單一植被或退化指示植物AGB估算研究鮮見(jiàn)報(bào)道。此外，現(xiàn)有研究多估算一個(gè)時(shí)期的，缺乏對(duì)天山假狼毒關(guān)鍵生育期AGB估算的研究?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】基于無(wú)人機(jī)遙感影像獲取關(guān)鍵生育期可見(jiàn)光植被指數(shù)、多光譜植被指數(shù)及融合植被指數(shù)，結(jié)合地面實(shí)測(cè)值篩選出與AGB相關(guān)的敏感變量，利用多元線性回歸（MLR）、逐步回歸（SMLR）和隨機(jī)森林（RF）方法，構(gòu)建出關(guān)鍵生育期天山假狼毒AGB估測(cè)模型，對(duì)比分析不同類型植被指數(shù)估算AGB值的精度，為估測(cè)天山假狼毒AGB提供參考。

1"材料與方法

1.1"材 料

1.1.1"研究區(qū)概況

試驗(yàn)地位于新疆伊犁哈薩克自治州昭蘇縣馬場(chǎng)（43°07′～43°09′N，80°59′～81°01′E），海拔1 983～1 990 m，屬大陸性溫帶山區(qū)半干旱半濕潤(rùn)冷涼氣候，4月下旬至6月上旬雨水充沛。所處地段為山地草甸草地。由于過(guò)度放牧以及氣候變化等因素，不可食牧草與雜類草比例上升，尤其是毒害草天山假狼毒成為群落的優(yōu)勢(shì)種，其重要值達(dá)0.205。

1.1.2"地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)獲取

于2023年盛花期（6月下旬）與結(jié)實(shí)期（7月下旬）采集天山假狼毒AGB數(shù)據(jù)，各生育期分別采集72個(gè)1 m × 1 m樣方。測(cè)量每個(gè)樣方中植被的種類、株高、覆蓋度和地上生物量。株高使用卷尺測(cè)量（cm），蓋度使用樣方框法測(cè)定（%），地上生物量使用烘干稱重法獲取干重（g）。

1.1.3"無(wú)人機(jī)遙感影像獲取及預(yù)處理

選擇太陽(yáng)光照強(qiáng)度穩(wěn)定，晴朗無(wú)云條件下，與采集地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)同期，采用可見(jiàn)光與多光譜無(wú)人機(jī)獲取可見(jiàn)光與多光譜影像。可見(jiàn)光相機(jī)型號(hào)為FC_6310，其具備2 000×104有效像素，圖像分辨率為5 472像素×3 648像素，焦距9 mm，包含紅、綠和藍(lán)通道，可獲得高空間分辨率數(shù)碼影像。多光譜相機(jī)包含紅、綠、藍(lán)、紅邊和近紅外5個(gè)波段，單個(gè)傳感器有效像素208×104（總像素212×104），內(nèi)嵌RTK，無(wú)需布設(shè)基站，可獲得較高質(zhì)量的多光譜影像。無(wú)人機(jī)飛行航向重疊度、旁向重疊度、主航線角度分別為80%、75%和90°，飛行高度為20 m，使用大疆智圖軟件進(jìn)行圖像拼接處理。

1.2"方 法

1.2.1"可見(jiàn)光與多光譜植被指數(shù)選取

基于前人研究基礎(chǔ)上選取21種可見(jiàn)光植被指數(shù)與23種多光譜植被指數(shù)，使用皮爾遜相關(guān)性篩選出相關(guān)性較高的可見(jiàn)光與多光譜各10種植被指數(shù)，探究其與天山假狼毒AGB關(guān)系。對(duì)提取的天山假狼毒可見(jiàn)光與多光譜單通道影像灰度進(jìn)行歸一化處理，降低天空光對(duì)影像灰度的影響［28］?？梢?jiàn)光影像R、G、B通道進(jìn)行歸一化后定義為r、g、b，多光譜影像R、G、B、RE、NIR通道進(jìn)行歸一化后定義為m1、m2、m3、m4和m5。表1

1.2.2"模型構(gòu)建及驗(yàn)證

采用多元線性回歸（MLR）、逐步回歸（SMLR）和隨機(jī)森林回歸（RF）建模方法分別對(duì)可見(jiàn)光植被指數(shù)、多光譜植被指數(shù)和多源數(shù)據(jù)融合植被指數(shù)估測(cè)天山假狼毒AGB。借助R軟件將獲取天山假狼毒AGB隨機(jī)分為兩部分，70%樣本數(shù)據(jù)（50個(gè)）用于AGB的估算模型，30%樣本數(shù)據(jù)（22個(gè)）用于對(duì)估算模型進(jìn)行精度驗(yàn)證。選用決定系數(shù)（coefficient of determination，R2）、調(diào)整后決定系數(shù)（Adjusted coefficient of determination，R2adj）以及均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE），作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。R2、R2adj越大，RMSE越小提取效果越好。

R2="ni=1（Xi-X"）2（Yi-Y"）2

nni=1（Xi-X"）2ni=1（Yi-Y"）2".

"（1）

RMSE=""ni=1（Yi-X"）2"n""."（2）

式中，Xi、X"表示實(shí)測(cè)值、實(shí)測(cè)值均值，Yi、Y"表示提取值、提取值均值，n為樣本數(shù)量。

2"結(jié)果與分析

2.1"可見(jiàn)光植被指數(shù)與天山假狼毒AGB相關(guān)性

研究表明，盛花期相關(guān)性（|R|=0.633～0.313）均達(dá)到顯著和極顯著水平，優(yōu)于結(jié)實(shí)期相關(guān)性（|R|=0.371～0.333），盛花期AGB相關(guān)系數(shù)大于0.4的有3個(gè)，其中與天山假狼毒AGB相關(guān)性最佳的植被指數(shù)為RGRI，呈正相關(guān)，其值為0.633（Plt;0.01）。表2

2.2"多光譜植被指數(shù)與天山假狼毒AGB相關(guān)性

研究表明，在盛花期（|R|=0.660～0.407）與結(jié)實(shí)期（|R|=0.560～0.342）相關(guān)性均達(dá)到極顯著水平（Plt;0.01），盛花期10種植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)均大于0.4，最高為GRDVI，呈正相關(guān)，其值為0.660（Plt;0.01）。但同一植被指數(shù)在不同生長(zhǎng)期與天山假狼毒AGB的相關(guān)性表現(xiàn)有所差異，如，結(jié)實(shí)期GCI相關(guān)性最高，|R|為0.566，呈正相關(guān)；但盛花期相關(guān)性則不高，|R|為0.439，呈負(fù)相關(guān)。表3

2.3"融合植被指數(shù)與天山假狼毒AGB相關(guān)性

研究表明，在可見(jiàn)光植被指數(shù)和多光譜植被指數(shù)中選取3種與天山假狼毒AGB相關(guān)性最高的植被指數(shù)，分別為RGRI、VARI、EXR和GRDVI、MNLI、NLI。在盛花期9種融合后植被指數(shù)|R|均大于0.5，達(dá)到0.01顯著性水平，范圍在0.768～0.517，由大到小依次為RGRI×GRDVI、RGRI×MNLI、EXR×MNLI、VARI×MNLI、VARI×NLI、RGRI×NLI、EXR×NLI、EXR×GRDVI、VARI×GRDVI，對(duì)應(yīng)|R|為0.768、0.538、0.537、0.535、0.535、0.534、0.533、0.520和0.517；在結(jié)實(shí)期9種融合后植被指數(shù)達(dá)到0.01顯著性水平，|R|范圍在0.582～0.348。表4

2.4"基于可見(jiàn)光植被指數(shù)估測(cè)天山假狼毒AGB模型擬合精度"

研究表明，MLR模型在盛花期的R2、R2adj、RMSE分別為0.711、0.645和10.587；SMLR模型在盛花期的R2、R2adj、RMSE分別為0.697、0.678和10.591；RF模型在盛花期的R2、R2adj、RMSE分別為0.720、0.685和8.263。表5

2.5"基于多光譜植被指數(shù)估算天山假狼毒AGB模型擬合精度"

研究表明，在盛花期中以RF模型擬合精度最高，R2、R2adj、RMSE分別為0.794、0.779和7.318。MLR模型R2、R2adj、RMSE分別為0.804、0.753和8.876。SMLR模型R2、R2adj、RMSE分別為0.763、0.747和8.988。

2.6"融合植被指數(shù)估算天山假狼毒AGB模型擬合精度"

研究表明，篩選出與天山假狼毒AGB相關(guān)性最優(yōu)的兩類植被指數(shù)后，以相乘的方法融合，最終以9種參數(shù)作為自變量進(jìn)行建模。在各生育期之間，3種模型的R2、R2adj較單一類型的植被指數(shù)模型均有所提高，RMSE均有所下降。盛花期MLR模型R2、R2adj、RMSE分別為0.844、0.809和7.821，SMLR模型R2、R2adj、RMSE分別為0.837、0.831和7.357，RF模型R2、R2adj、RMSE分別為0.831、0.820和8.054。表7

2.7"天山假狼毒AGB估測(cè)模型預(yù)測(cè)精度

研究表明，在盛花期，可見(jiàn)光植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度R2在0.671～0.601、R2adj在0.581～0.649、RMSE在10.591～12.306；多光譜植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度為R2在0.601～0.713、R2adj在0.581～0.654、RMSE在10.074～10.714；融合植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度為R2在0.777～0.836、R2adj在0.763～0.828、RMSE在7.127～9.250。

結(jié)實(shí)期可見(jiàn)光植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度R2在0.223～0.350、R2adj在0.184～0.318、RMSE在9.083～12.693；多光譜植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度為R2在0.472～0.543、R2adj在0.442～0.520、RMSE在7.430～10.910；融合植被指數(shù)建立的模型預(yù)測(cè)精度為R2在0.577～0.648、R2adj在0.557～0.630、RMSE在7.054～8.873。圖1～3

3"討 論

3.1"植被指數(shù)與天山假狼毒AGB相關(guān)性的討論

利用遙感技術(shù)進(jìn)行作物長(zhǎng)勢(shì)信息的監(jiān)測(cè)是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究的熱點(diǎn)［12， 14-17， 29］?；谔焐郊倮嵌緹o(wú)人機(jī)可見(jiàn)光和多光譜影像分析了可見(jiàn)光植被指數(shù)、多光譜植被指數(shù)在關(guān)鍵生育期與AGB之間的關(guān)系，其中單個(gè)可見(jiàn)光植被指數(shù)RGRI、VARI、EXR與AGB值具有較高的相關(guān)性，多光譜植被指數(shù)中GRDVI、MNLI、NLI與AGB具有較高的相關(guān)性，融合后9種植被指數(shù)提升單一植被指數(shù)穩(wěn)定性；因天山假狼毒為植被的一種，所以具有與植被相似的光譜特征，在盛花期尤為對(duì)在近紅外波段敏感具有較高反射率形成高反射平臺(tái)，與前人的研究結(jié)果基本一致［30-32］。

3.2"3種回歸模型擬合與預(yù)測(cè)的討論

與結(jié)實(shí)期相比，盛花期天山假狼毒粉白花與其他牧草、裸地光譜差異最大，其AGB模型精度最高，以此時(shí)期為例，基于單一植被指數(shù)估測(cè)天山假狼毒AGB模型擬合精度，結(jié)果表明，RF擬合精度gt;SMLR擬合精度gt;MLR擬合精度；基于融合植被指數(shù)估測(cè)天山假狼毒AGB模型擬合精度，SMLR擬合精度gt;RF擬合精度gt;MLR擬合精度，非線性RF模型性能優(yōu)于SMLR方法，但天山假狼毒AGB擬合與預(yù)測(cè)精度并不高，此研究結(jié)果與杭燕紅等［26］采用SMLR模型精度最高結(jié)論一致。原因是RF模型通常需要更大的數(shù)據(jù)集來(lái)產(chǎn)生準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，而研究中數(shù)據(jù)量不夠，或由于數(shù)據(jù)本身差異性，數(shù)據(jù)中包含噪聲，RF模型可能更容易受到這些噪聲的干擾，而多元逐步回歸通常對(duì)噪聲數(shù)據(jù)更加魯棒。

3.3"單一植被指數(shù)與融合植被指數(shù)估測(cè)模型

在任意時(shí)期融合植被指數(shù)模型比單一類型的植被指數(shù)模型在預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性上有明顯提高，其中，融合植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.809～0.831，RMSE=7.357～8.054）＞多光譜植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.747～8.988，RMSE=7.318～8.988）＞RGB植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.645～0.685，RMSE=8.263～10.591）；模型精度驗(yàn)證中，融合植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.763～0.828，RMSE=7.127～9.250）＞多光譜植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.708～0.742，RMSE=10.041～10.714）＞RGB植被指數(shù)AGB估測(cè)模型（R2adj=0.581～0.654，RMSE=10.591～12.306），表明不同波段反射率對(duì)天山假狼毒AGB具有差異性需綜合考慮不同波段信息，并發(fā)現(xiàn)估算模型精度整體上高于驗(yàn)證模型，因此將兩類相關(guān)性較高的植被指數(shù)相結(jié)合，可以提供更全面、準(zhǔn)確、精細(xì)的植被指數(shù)信息，與前人研究結(jié)果相一致［27， 29］。

4"結(jié) 論

4.1

在近紅外、紅波段的植被指數(shù)，如RGRI、VARI、EXR、GRDVI、MNLI、NLI與天山假狼毒AGB的相關(guān)性較強(qiáng)。在近紅外和紅邊波段組合的植被指數(shù)對(duì)天山假狼毒AGB較為敏感，選用此波段進(jìn)行AGB估算較優(yōu)。

4.2

在不同生育期中以盛花期反演效果最佳，3種建模方法的擬合精度均高于其他生育期。在盛花期中，基于融合植被指數(shù)的多元線性逐步回歸估測(cè)模型中擬合效果最佳，模型的R2、R2adj、RMSE為0.837、0.831和7.357。

4.3"""與基于單一類型的植被指數(shù)估測(cè)模型相比，基于融合植被指數(shù)建立的估測(cè)模型擬合精度最佳、穩(wěn)定性更佳。

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Estimation of aboveground biomass of Diarthron tianschanicum"""based on vegetation index fusion

HOU Zhengqing1， YAN An2， XIE Kaiyun2， YUAN Yilin1，"""XIA Wenqiu3， XIAO Shuting1， ZHANG Zhenfei1， SUN Zhe1

（1.College of Resources and Environment， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China; 2. College of Grassland Science， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China; 3. College of Computer and Information Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052， China）

Abstract：【Objective】 ""In order to explore the ability of multi-source data to estimate aboveground biomass （AGB） of D.tianschanicum.

【Methods】 ""A drone platform equipped with visible light and multispectral sensors was used to collect information on blooming and heading stages and obtain visible light vegetation index， multispectral vegetation index， and a combination of the two vegetation indices.Multiple linear regression （MLR）， stepwise linear regression （SMLR） Random Forest Regression （RF） were applied to establish an AGB estimation model for single vegetation index and fused vegetation index by using the determination coefficient （R2）， and to valuate the estimation model with the adjusted coefficient of determination （R2adj） and root mean square error （RMSE）.

【Results】 ""The vegetation index in the combination of near-infrared and red edge bands was more sensitive to the AGB of D. tianschanicum， so selecting；The peak flowering period had the best estimation effect among different growth stages， and the fitting effect was the best in the multiple linear stepwise regression estimation model based on the fusion vegetation index. The model's R2， R2adj and RMSE were 0.837， 0.831， and 7.357；Compared with vegetation index estimation models based on a single type， estimation models based on fused vegetation indices hadthe best fitting accuracy and better stability.

【Conclusion】 """The fusion of vegetation index can effectively increase spectral information and improve model prediction accuracy.

Key words：""drones; Diarthron tianschanicum aboveground biomass; vegetation index; visible light; multispectral

Fund projects：""Special Project for Key R amp; D Tasks in Xinjiang Uygur Autonomous Region （2022B02003）

Correspondence author："""YAN An （1983-）， male， from Ziyang，Sichuan，Ph.D.， professor， research direction： digital agriculture and ecological environment remote sensing monitoring，（E-mail）yanan@xjau.edu.cn

收稿日期（Received）：

2024-04-15

基金項(xiàng)目：

新疆維吾爾自治區(qū)重點(diǎn)研發(fā)任務(wù)專項(xiàng)計(jì)劃（2022B02003）

作者簡(jiǎn)介：

侯正清（1999-），女，新疆昭蘇人，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息化，（E-mail）287511284@qq.com

通訊作者：

顏安（1983-），男，四川資陽(yáng)人，教授，博士，碩士生/博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閿?shù)字農(nóng)業(yè)與生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)，（E-mail）yanan@xjau.edu.cn