基于無人機(jī)獲取草地植物地上生物量的信息損失分析及修正

中圖分類號(hào)：TP751；S812 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0435（2025）07-2206-13

引用格式：，等.基于無人機(jī)獲取草地植物地上生物量的信息損失分析及修正[J].草地學(xué)報(bào)，2025，33 （7） ：2206-2218 LI Jia-xin，JINGui-li，LIU Wen-hao，et al.Analyzing and Modifyingof Grassland Plant InformationLoss ofAboveg round Biomass based onUAV Data[J].Acta Agrestia Sinica，2025，33（7） ：2206-2218

Analyzingand ModifyingofGrassland PlantInformation Lossof AbovegroundBiomassbasedonUAVData

LI Jia-xin，JIN Gui-li*，LIU Wen-hao，WANG Sheng-ju，CHEN Meng-tian，LI Wen-xiong， DU Wen-lin，LI Chao，HU Xiu-wen

（Colege ofGrassand Science，Xinjiang Agricultural University/Xinjiang KeyLaboratoryof GrasslandResources andEcology， Urumqi，Xinjiang 830005，China）

Abstract：In order to explore the information lossin UAV（Unmanned aerial vehicle） monitoring of grassland biomass，this study compared the ground hyperspectral and on-site measured data with the multispectral images of the desert grassland community of Seriphidium transiliense，and used the vegetation index combined with linear regresson method to construct the inversion model of aboveground biomass of the plant community at different phenological periods.The error and rule of UAV acquisition of aboveground biomass were discussed and the modified model was established.The result shows that：（1）In April，June and September，the best UAV multi-spectral models were NDVI（Normalized diference vegetation index），RVI（Ration vegetation index） and NDVI，with accuracy of 65.61% ， 48.26% and 61.59% ，respectively. Among all the ground hyperspectral data， NDVI is the most optimal， and the accuracy was 71. 77% ， 53.63% and 67.58% ，respectively.（2） The ground hyperspectral retrieval ability was better than the UAV multispectral retrieval ability，the loss rates ofmultispectral data from UAV at each phenological stagewere ΔNDVIgt;ΔRVIgt;I OVI（Differencevegetation index），and the loss rates of optimal model were 8.58% ， 9.89% and 8.87% ，respectively.（3）The UAV multi-spectral accuracy of all models was improved by 0.02%～3.74% ，The modified NDVI mode in April had the highest accuracy of 66.36%（y=403.431x+17.5936） .In summary，by screening the best inversion models，analyzing the information loss of diferent platforms，and modifying the UAV multi-spectral of the UAV can give full play to the advantages of diferent platforms and improve the estimation accuracy.It also proves the feasibility of using high-resolution remote sensing data to modify low-spatial-resolution data.

Keywords： Unmanned aerial vehicle;Ground hyperspectral;Aboveground;Inversion;Informationloss;Modification

地上生物量（Abovegroundbiomass，AGB）是反映草地生長狀況的關(guān)鍵指標(biāo)，準(zhǔn)確高效獲取地上生物量信息對(duì)草地資源管理至關(guān)重要[1-2]。目前多采用地面測量和遙感監(jiān)測估算地上生物量，地面測量獲取數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)確有效，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，受時(shí)間、天氣、交通等因素影響難以實(shí)現(xiàn)區(qū)域性動(dòng)態(tài)監(jiān)測[3]。光學(xué)遙感為大面積高效監(jiān)測植物群落結(jié)構(gòu)特征提供了可能。無人機(jī)（Unmannedaerialvehicle，UAV能夠捕獲地物的光譜特征，常用于植物冠層群落特征提取[4-5]，其搭載傳感器具有靈活、高效、便捷的特點(diǎn)，克服了衛(wèi)星和航空遙感的時(shí)空分辨率限制，彌補(bǔ)了地面遙感采集效率較低，空間覆蓋能力有限的不足，與地面調(diào)查數(shù)據(jù)更好地銜接，在地面觀測、衛(wèi)星和航空遙感之間搭建起信息推繹的橋梁，顯著提高了生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測的時(shí)間頻度和空間尺度[6-7]。

目前，大量研究通過光譜植被指數(shù)構(gòu)建多元線性回歸（Multiplelinearregression，MLR）模型對(duì)植被的葉面積指數(shù)、葉綠素和地上生物量等屬性進(jìn)行精確研究[8-10]，并且利用優(yōu)化植被指數(shù)[11]、結(jié)合光譜變換等形式進(jìn)一步提高模型的估測精度，在預(yù)測森林蓄積量12、農(nóng)作物[13和草地生物量[14等研究中得到應(yīng)用。然而，無人機(jī)在數(shù)據(jù)采集過程中易受到外部環(huán)境干擾和下墊面影響，即使使用最先進(jìn)的無人機(jī)傳感器系統(tǒng)，仍然可能遺漏大量的植被信息，從而降低植物群落特征的估計(jì)精度[15]，因此了解無人機(jī)獲取草地植物群落地上生物量數(shù)據(jù)信息損失情況亟待進(jìn)一步探討，通過與地面高光譜進(jìn)行對(duì)比能夠分析不同數(shù)據(jù)源的精度差異，判斷無人機(jī)多光譜在植物地上生物量估測中是否存在信息損失。

本研究以集中分布在我國新疆，具有重要生態(tài)和生產(chǎn)功能且處于退化階段的伊犁絹蒿（Seriphid-iumtransiliense）荒漠草地為研究對(duì)象，基于多光譜無人機(jī)獲取群落冠層影像，以地面高光譜及現(xiàn)場測量數(shù)據(jù)為對(duì)照，通過最佳指數(shù)因子法篩選特征波段，采用不同植被指數(shù)結(jié)合線性回歸法構(gòu)建反演模型，明確無人機(jī)獲取草地群落地上生物量的反演模型及精度，探討其誤差與規(guī)律，通過誤差關(guān)系式建立修正模型，以期提高無人機(jī)對(duì)草地群落的估算精度。

1 材料與方法

1. 1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)位于新疆烏魯木齊市米東區(qū)柏楊河鄉(xiāng)典型伊犁絹蒿荒漠草地分布區(qū)（圖1），地處 87^° 52^′59^′′E～87^°55^′13\"E ， 44^°00^′16^′′N～44^°01^′20^′′N 之間，年降水量為 250mm 左右，屬于溫帶大陸性半干旱半荒漠氣候。該地區(qū)建群種為伊犁絹蒿，伴生種為角果藜（Ceratocarpusarenarius）和叉毛蓬（Petrosimonia sibirica）等[16]。

1. 2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

伊犁絹蒿荒漠草地建群種伊犁絹蒿春季3—4月返青，5一6月營養(yǎng)生長期，7一8月進(jìn)入休眠期，8一9月進(jìn)入花果期，因此參照伊犁絹蒿荒漠草地物候節(jié)律以及研究區(qū)各類植物生長周期[17-18]，于2022年4月、6月、9月采集無人機(jī)多光譜、地面高光譜及實(shí)測數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)選擇晴朗無云，地面能見度高，風(fēng)力不要超過3級(jí)的天氣，當(dāng)天時(shí)間在12一16點(diǎn)之間采集光譜數(shù)據(jù)。遵循植叢分布均勻的原則，在伊犁絹蒿優(yōu)勢(shì)度的草地內(nèi)設(shè)置3條長 550m 寬 50m ，相隔 200m 的樣帶用于無人機(jī)多光譜采集，每條樣線內(nèi)布設(shè)55個(gè)大小為 0.5m×0.6m 的小樣方用于地面高光譜和實(shí)測數(shù)據(jù)采集，共165個(gè)（圖2）。

1.3數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.3.1無人機(jī)多光譜使用大疆精靈4多光譜版無人機(jī)對(duì)地采集光譜數(shù)據(jù)，設(shè)置飛行高度為 15m 飛行速度為 1.0m?s^-2 ，空間分辨率為 0.8cm ，拍照模式為等時(shí)間拍照（間隔為2.0s），相機(jī)沿航線方向拍攝樣線，航向重疊率和旁向重疊率設(shè)置為75%^[16] 。通過大疆智圖軟件預(yù)處理操作得到5幅單波段圖像，使用ENVI5.3軟件LayerStacking功能融合為多光譜圖像，RadiomatricCalibration和QuickAtmosphericCorrection（QUAC）功能進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，提取群落感興趣區(qū)（Regionofinterest，ROI保存，BandMath功能計(jì)算紅光波段和近紅外波段的植被指數(shù)光譜影像[19-20]，剔除因陣風(fēng)引起變形的圖像異常數(shù)據(jù)。

1.3.2地面高光譜使用SOC710VP高光譜成像光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)，將高光譜掃描儀安裝在三腳架上，成像光譜儀鏡頭距離地面 1.5m ，垂直正射于樣方植物冠層自然狀態(tài)的表面，保證測定樣方中無陰影進(jìn)入，前方無物體遮擋，對(duì)樣方內(nèi)的植物群落進(jìn)行光譜成像。每次測量前均使用標(biāo)準(zhǔn)白板校準(zhǔn)反射率。在SRAnal710軟件中提取光譜數(shù)據(jù)，將圖片添加RGB假彩色，選定圖片的最大范圍，生成光譜灰度值，再將光譜灰度值（Digitalnumber，DN）值轉(zhuǎn)為光譜反射率，選取所有像素點(diǎn)的光譜反射率平均值作為其的光譜反射值[21]

1.3.3植物群落實(shí)測地上生物量在采集地面高光譜數(shù)據(jù)后，采用齊地劉割法齊地采集樣方內(nèi)所有植物群落地上生物量，利用電子天平稱量鮮重，將0.5m×0.6m 小樣方內(nèi)群落地上生物量單位換算轉(zhuǎn)化為 g?m^-2 。在調(diào)查時(shí)記錄每個(gè)樣地經(jīng)緯度（WGS84坐標(biāo)系）和海拔等信息，同時(shí)用相機(jī)拍攝實(shí)際植被照片，以便后期將無人機(jī)圖片中的地物與

實(shí)際地物進(jìn)行對(duì)比觀察。

1.3.4特征波段篩選光譜特征波段篩選的核心為從全波段光譜中確定最具代表性的特征光譜波段，其能夠提高建模效率與模型性能[21]。因此本研究選擇。CHAVEZ等22]提出的針對(duì)整體組合的最佳指數(shù)因子法（Optimumindexfactor，OIF）[16.23]篩選兩個(gè)遙感平臺(tái)的特征波段。使用ENVI軟件ComputeStatistics功能計(jì)算遙感影像各個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差，按照光譜區(qū)間范圍將光譜所有的波段分成5個(gè)集合，選擇各集合中標(biāo)準(zhǔn)差最大的波段兩兩組合進(jìn)行相關(guān)性分析，計(jì)算最佳指數(shù)因子。多光譜無人機(jī)只有5個(gè)波段，直接計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，相關(guān)系數(shù)及OIF值。最佳指數(shù)因子計(jì)算公式如下：

式中，OIF為最佳指數(shù)因子， S_i 為第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差， R_ij 表示ij兩波段的相關(guān)系數(shù)且要取絕對(duì)值，n為在所有波段中選取的波段數(shù)。

1.4模型建立與精度驗(yàn)證

在ENVI軟件中，提取ROI范圍內(nèi)無人機(jī)的植被指數(shù)光譜影像，光譜影像上所有像素值的平均值作為群落的植被指數(shù)，并對(duì)提取地面高光譜數(shù)據(jù)的反射率進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算，以此獲取不同遙感平臺(tái)的歸一化植被指數(shù)（Normalizeddifferencevegetation，NDVI）、比值植被指數(shù)（Rationvegetationindex，RVI）、差值植被指數(shù)（Differencevegetationindex， DVI）^[24] ，采用SPSS軟件對(duì)兩個(gè)遙感平臺(tái)的植被指數(shù)與實(shí)測地上生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，并選擇線性逐步回歸法建立光譜數(shù)據(jù)與群落地上生物量反演模型。數(shù)據(jù)集按照7：3的比例隨機(jī)進(jìn)行模型建立與精度驗(yàn)證。選用決定系數(shù)（Determinationcoefficients， R² ）、均方根誤差（Rootmean squareerror，RMSE）、精度（Accuary）3個(gè)指標(biāo)驗(yàn)證模型精度。計(jì)算公式如下：

式中： b_i 和 b_i^′ 分別為實(shí)測和估測生物量， 和 分別為實(shí)測和估測生物量的平均值。

1. 5 信息損失分析

使用Origin2021軟件將無人機(jī)多光譜估測值與實(shí)測值通過線性回歸模型擬合，選擇 R² 進(jìn)行精度驗(yàn)證，通過與地面高光譜對(duì)比，判斷不同數(shù)據(jù)源之間的精度差異[25-26]。在Excel2016計(jì)算多光譜無人機(jī)損失率，損失率若為正值表示地面高光譜優(yōu)于無人機(jī)多光譜，若為負(fù)值表示無人機(jī)多光譜優(yōu)于地面高光譜。將實(shí)測值按照從小到大順序依次排列，并對(duì)實(shí)測值、地面高光譜估測值、無人機(jī)多光譜估測值在Origin2021軟件中進(jìn)行行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差，繪制誤差棒圖，評(píng)估3者的誤差關(guān)系，以分析多光譜無人機(jī)在植物冠層的信息損失。損失率計(jì)算公式如下：

1.6 模型修正

在Exce12016中計(jì)算無人機(jī)多光譜估測值與地面高光譜估測值之間的差值，將無人機(jī)植被指數(shù)與差值擬合獲取誤差關(guān)系式，利用無人機(jī)反演模型減去誤差關(guān)系式構(gòu)建修正模型，計(jì)算得出修正后無人機(jī)多光譜估測值并驗(yàn)證精度。

2 結(jié)果與分析

2.1草地植物地上生物量反演模型的篩選

2.1.1特征波段篩選無人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)4月、6月和9月特征波段均為Red，RedEdge和NIR，OIF值分別為0.69，1.32和1.22。地面高光譜數(shù)據(jù)選擇的植被指數(shù)需要紅光波段和近紅外波段，因此選擇特征波段4月為448.90，622.60和 761.56nm ，6月為499.69，622.6和 761.56nm ，9月為499.69，622.60和 764.35nm ，OIF值分別為0.71，0.64和0.16。利用以上特征波段計(jì)算植被指數(shù)構(gòu)建地上生物量反演模型（表1）。

表1不同波段組合的最佳指數(shù)因子

Table1 OIF fordifferentband combinations

2.1.2植被指數(shù)與群落地上生物量相關(guān)性分析植被指數(shù)與群落地上生物量關(guān)系如表2所示，相關(guān)系數(shù)均達(dá)到顯著性水平 （Plt;0.01） ，無人機(jī)多光譜數(shù)據(jù)的地上生物量在4月和9月與NDVI的相關(guān)系數(shù)最高，分別為0.500和0.364，6月與RVI的相關(guān)系數(shù)最高，為0.385；地面高光譜數(shù)據(jù)地上生物量3個(gè)月份均與NDVI的相關(guān)系數(shù)最高，分別為0.527，0.505和0.529。

2.1.3模型建立及精度評(píng)價(jià)群落地上生物量反演模型如表3，無人機(jī)多光譜4月和9月基于NDVI建立的反演模型精度最高，分別為 65.61% 和61.59% ，4月最佳模型為 y=487.7x+5.2916，9 月最佳模型為 y=175.35x+15.777;6 月RVI精度最高為 48.26% ，最佳模型為 y=112.97x-106.47 。地面高光譜3個(gè)月份均與NDVI精度最高，分別為71. 77% ， 53.63% 和 67.58% ，4月最佳模型為 y= 434.81x-2.3008，6 月最佳模型為 y=334.19x- 7.2206，9月最佳模型為 $y = 5 7 . 6 3 7 x + 5 . 0 7 6 7 。$ 對(duì)比植被群落地上生物量最佳模型可知，地面高光譜模型反演精度優(yōu)于無人機(jī)多光譜，通過模型的篩選和精度差異對(duì)比能夠分析無人機(jī)獲取地物的信息損失，為模型修正奠定基礎(chǔ)。

2.2草地植物地上生物量反演模型的信息損失分析

2.2.1擬合效果分析將所有樣本的無人機(jī)多光譜估測值與實(shí)測值進(jìn)行擬合，并通過與地面高光譜對(duì)比得到實(shí)測值與估測值的1：1線型圖（圖3），以評(píng)估無人機(jī)多光譜與地面高光譜對(duì)地上生物量估測值的準(zhǔn)確性。整體上地面高光譜反演模型得到的植被地上生物量估測值與實(shí)測值的擬合線更接近1：1線，4月、6月和9月NDVI的 R² 分別為0.5213，0.325和0.4948，RVI的 R² 分別為0.5091，0.323和0.4875；無人機(jī)多光譜4月、6月和9月NDVI的 R² 分別為0.3978，0.174和0.2188，RVI的 R² 分別為0.3977，0.1767和0.2171，對(duì)比不同平臺(tái)可知不同物候期NDVI和RVI的地上生物量模型 R² 均高于無人機(jī)多光譜。說明地面高光譜對(duì)植被覆蓋度的估算能力優(yōu)于無人機(jī)多光譜，進(jìn)一步證明了不同遙感平臺(tái)對(duì)地上生物量估測的精度差異。

2.2.2損失率分析對(duì)反演模型估算精度分析可知（表4），在4月、6月和9月各植被指數(shù)的損失率均表現(xiàn)為NDVIgt;RVIgt;DVI，說明地上生物量損失率在不同物候期和植被指數(shù)之間具有差異性。其中，對(duì)最佳反演模型的計(jì)算結(jié)果為：4月無人機(jī)多光譜NDVI模型相比地面高光譜估算精度低 8.58% ，9月低 8.87% ，6月無人機(jī)多光譜RVI模型相比地面高光譜NDVI模型估算精度低 9.89% 。說明無人機(jī)多光譜在地上生物量反演過程中存在信息損失，需要根據(jù)損失規(guī)律和差異利用地面高光譜對(duì)其分月份和指標(biāo)修正。

2.2.3誤差分析不同遙感平臺(tái)估測值與實(shí)測值之間有誤差，且并不均勻，需要進(jìn)行誤差分析。由圖4可知不同物候期和植被指數(shù)均表現(xiàn)為在較低和較高生物量時(shí)誤差較大，在中生物量誤差相對(duì)較小，其中4月、6月和9月生物量范圍分別在 69.13～ 83.87，11.02＼～16.77和 19.33～29.67g?m^-2 之間誤差較小，呈現(xiàn)出兩頭大中間小的趨勢(shì)，因此需要根據(jù)物候期、植被指數(shù)誤差的差異性對(duì)地上生物量進(jìn)行修正。

表4基于無人機(jī)多光譜反演地上生物量的損失率

Table4 Loss rate of aboveground biomass inversion based onUAV multispectral

2.3草地植物地上生物量反演模型的修正

表5為地面高光譜修正無人機(jī)多光譜的地上生物量誤差關(guān)系式，將無人機(jī)估算模型減去誤差關(guān)系式構(gòu)建修正模型（表6），并利用實(shí)測值、無人機(jī)多光譜修正前后估測值繪制對(duì)比分析圖（圖4）。

由表6可知，所有地上生物量修正模型均得到不同程度的提高，提高了 0.02%～3.74%， 4月以RVI的精度提升最多，為 1.04%，6 月和9月DVI提升最多，分別為 2.94% 和 3.74% ，在月份間和植被指數(shù)間無明顯規(guī)律性。修正后模型4月和9月以NDVI的精度最高，分別為 66.36% 和61. 61% ，6月以RVI的精度最高為 50.11% ，與修正前對(duì)比，地上生物量各月反演最佳模型沒有改變，但精度均得到提高。

由圖5所示，各月份無人機(jī)多光譜修正后估測生物量呈現(xiàn)出NDVI，RVI隨實(shí)測生物量增加而更接近實(shí)測值的趨勢(shì)，并且4月DVI修正后效果更加明顯，而9月DVI隨地上生物量增加無明顯變化。綜上，無人機(jī)多光譜在4月的修正效果最佳，修正后NDVI精度最高，修正模型為 y=403.431x+17.5936°

3討論

3.1反演模型的篩選

本研究通過最佳指數(shù)因子法篩選無人機(jī)多光譜特征波段為藍(lán)光、紅邊、近紅外波段，地面高光譜4月為藍(lán)光、紅光、近紅外波段，6月和9月為綠光、紅光、近紅外波段。對(duì)植被指數(shù)與群落地上生物量進(jìn)行相關(guān)性分析，3個(gè)月份相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了顯著性水平，這與Wang等2研究結(jié)果類似。利用特征波段構(gòu)建反演模型，可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)較高的植被指數(shù)，構(gòu)建的反演模型精度也較高，這與針對(duì)冬小麥、棉花（Gossypiumhirsutum）等[28-29]農(nóng)作物的生物量估算研究結(jié)果一致，并且通過篩選相關(guān)系數(shù)較大的敏感植被指數(shù)組合作為輸入特征，結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型均能獲得較高的估算精度[27.30-31]，有效說明了相關(guān)性與模型估算精度之間的密切聯(lián)系。本研究利用3個(gè)植被指數(shù)構(gòu)建反演模型，整體上NDVI和RVI比DVI更適用于地上生物量的估測，與Jin等[32和牛亞曉等33學(xué)者篩選的植被指數(shù)各有不同。綜上，需要針對(duì)遙感平臺(tái)、物候期和地物等差異性需要對(duì)植被指數(shù)進(jìn)行專一性篩選。

3.2 信息損失分析

通過擬合效果分析可知地面高光譜在各物候期NDVI和RVI的 R² 均高于無人機(jī)多光譜，進(jìn)一步證明其對(duì)地上生物量的估算能力更優(yōu)。引起無人機(jī)多光譜精度差異的原因是地面高光譜連續(xù)的窄波段能夠捕捉地物更細(xì)微光譜差異[34]，有利于實(shí)現(xiàn)地上生物量的高精度反演，而多光譜遙感較少的光譜通道和不連續(xù)的寬波段對(duì)荒漠草地植被參數(shù)提取存在一定困難[35]；并且本研究中地面高光譜采集高度為 1.5m ，無人機(jī)飛行高度為 15m ，高度的增加也是引起空間分辨率的差異的原因之一，有研究表明距離目標(biāo)地物更近，受到的環(huán)境干擾相對(duì)更小，反映地物的光譜特征更加真實(shí)[36]，說明適宜的空間分辨率有助于提高估測精度[37]。冠層信息損失在不同物候期也具有差異性，春季4月伊犁絹蒿處于返青期，角果藜處于苗期；夏季6月群落植物處于生長旺盛期，但由于干旱葉片水分含量降低，逐漸枯黃，7一8月伊犁絹蒿有休眠現(xiàn)象，秋季9月伊犁絹蒿進(jìn)入花期，角果藜枯黃[16.38]，為此，在不同物候期的地物監(jiān)測中，需重視因植物生長形態(tài)變化而造成的反演精度信息損失的差異。無人機(jī)多光譜最佳模型的損失率分別為 8.58%，9.89% 和 8.87% ，誤差分析結(jié)果表明隨地上生物量增加呈現(xiàn)出兩頭大中間小的趨勢(shì)，證明了無人機(jī)多光譜在植被地上生物量反演過程中存在信息損失。趙菡等[39]對(duì)研究樣地進(jìn)行立地質(zhì)量分級(jí)，認(rèn)為中間立地等級(jí)的誤差最小，立地質(zhì)量越接近平均水平，生物量估計(jì)的相對(duì)誤差越小，與本文研究結(jié)果一致。魏高磊等40認(rèn)為中高植被覆蓋度時(shí)空間尺度效應(yīng)對(duì)植被指數(shù)影響顯著，這歸因于植被內(nèi)部光譜差異和冠層陰影的影響更為突出，而土壤光譜差異較小。因此需要考慮遙感平臺(tái)、物候期和植被指數(shù)間誤差的差異性對(duì)地上生物量進(jìn)行修正。

3.3 反演模型的修正

一般而言，僅采用單一的低、中等分辨率的遙感數(shù)據(jù)在大尺度范圍上對(duì)植被地上生物量的反演能力較為有限，例如部分研究者利用GF-1衛(wèi)星遙感構(gòu)建的反演模型的 R² 在 0.14～0.40^[41-42] ，而馬儀等[43利用無人機(jī)構(gòu)建升尺度修正后GF-1衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)土壤含水率反演模型，葉靜蕓等44同樣實(shí)現(xiàn)了高分辨率WorldView-3數(shù)據(jù)的估算結(jié)果對(duì)低分辨率Landsat-OLI數(shù)據(jù)的修正，尤其是部分研究者融合了地面與無人機(jī)遙感信息[45]，或構(gòu)建“空-地\"光譜融合構(gòu)建植被監(jiān)測模型并驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)兩種尺度融合模型精度優(yōu)于單一尺度模型[46-47]，均證明了利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)修正較低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的必要性。本研究通過地面高光譜修正無人機(jī)多光譜后所有模型估測精度均提高了 0.02%～ 3.74% ，但從修正前后對(duì)比分析圖中可知，地上生物量較低時(shí)修正后估測值高于修正前，較高時(shí)呈現(xiàn)相反的結(jié)果，在中間時(shí)更接近實(shí)測值，并且對(duì)DVI的修正效果不佳。有研究表明在低、高生物量等級(jí)的估測值與實(shí)測值之間誤差較大，并且不同等級(jí)對(duì)植被指數(shù)的選擇不同[48]；俞靜等49]篩選出最優(yōu)反演模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)植被生物量進(jìn)行分級(jí)評(píng)估，發(fā)現(xiàn)大部分區(qū)域的生物量處于較低等級(jí)，說明生物量的空間分布并不均勻；對(duì)地上生物量進(jìn)行分級(jí)反演，特別是針對(duì)中、高等級(jí)的精度有顯著提高[50]，并且隨等級(jí)的增加，整體估測精度會(huì)逐步提高[51]；考慮到草本覆蓋度背景的異質(zhì)性，采用分層方案能進(jìn)一步提高光譜指數(shù)與喬灌木地上部分生物量模型的反演精度[52]。因此在今后研究中需要根據(jù)物候期與植被指數(shù)的差異性對(duì)地上生物量分級(jí)建模與修正，有利于進(jìn)一步提高無人機(jī)的反演精度。

本研究通過高精度的地面高光譜對(duì)無人機(jī)進(jìn)行修正，在一定程度上提高了其反演精度，使得地面高光譜的作用得以發(fā)揮。從結(jié)果來看仍存在修正后模型精度提升不顯著的問題，研究需進(jìn)一步結(jié)合對(duì)數(shù)、二次、冪、指數(shù)函數(shù)，尤其是多種機(jī)器學(xué)習(xí)法探索多個(gè)組分之間的非線性關(guān)系；在建模時(shí)加大樣本數(shù)量，分級(jí)建立反演模型以降低樣本異質(zhì)性，提高模型精度和穩(wěn)定性。今后需優(yōu)化實(shí)驗(yàn)流程，加強(qiáng)地面光譜數(shù)據(jù)修正無人機(jī)的相關(guān)研究，以進(jìn)一步應(yīng)用無人機(jī)修正航天遙感，提升草地大面積遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測的精度。

4結(jié)論

（1）通過最佳指數(shù)因子法篩選無人機(jī)多光譜特征波段3個(gè)月份均為Red，RedEdge和NIR，而地面高光譜特征波段在不同物候期表現(xiàn)不一致。各物候期植被指數(shù)與群落地上生物量相關(guān)性達(dá)到顯著性水平（ （Plt;0.01） ，無人機(jī)多光譜4月和9月基于NDVI建立的模型精度最高，分別為 65.61% 和61. 59% ，6月RVI精度最高為 48.26% ；地面高光譜各月均與NDVI精度最高，分別為 71.77% 53.63% 和 67.58% 。針對(duì)性地篩選模型能夠減少無人機(jī)獲取地物的信息損失，對(duì)比最佳模型地面高光譜反演精度均優(yōu)于無人機(jī)多光譜，為模型修正奠定基礎(chǔ)。

（2）通過無人機(jī)與地面高光譜反演效果對(duì)比分析，整體上地面高光譜估測值與實(shí)測值的擬合線更接近1：1線，優(yōu)于無人機(jī)多光譜反演能力。無人機(jī)多光譜生物量損失率在各物候期均為NDVIgt;RVIgt; DVI，最佳模型損失率分別為 8.58% ， 9.89% 和8.87% 。可見，相比地面高光譜平臺(tái)，無人機(jī)多光譜在植物冠層反演時(shí)在不同月份和模型間存在不同程度的信息損失，應(yīng)分物候期和植被指數(shù)對(duì)其修正。

（3）通過建立誤差關(guān)系式修正無人機(jī)多光譜反演模型，所有模型估測精度均得到不同程度的提高，提高了 0.02%～3.74% 。與修正前對(duì)比，修正后的無人機(jī)多光譜地上生物量各月反演最佳模型沒有改變，但精度均得到提高；以4月NDVI模型最高，精度為 66.36% ，修正模型為 y=403.431x+ 17.5936?？梢?，利用地面高光譜平臺(tái)修正，提高了無人機(jī)對(duì)地監(jiān)測精度。

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（責(zé)任編輯劉婷婷）