变换光照条件下田间多光谱图像的辐射校正及其在作物监测中的应用


发布时间:

2023-04-28

来源:

植物表型资讯

作者:

PhenoTrait

无人机光谱系统在精准农业中的应用中需要将原始图像数据转换为反射率,以生成时间一致、不受大气影响的图像。复杂的光照环境(如天气变化引起的光照环境)会影响反射率转换的精度。本试验比较了几种目标辐射亮度校正方法,即预定标参考面(pre-CRP)、下行光传感器(DLS)和一种新的实时反射率定标参考面(real-time CRP)在变化天气条件下监测作物反射率的精度。其中,实时CRP能够同时采集目标和CRP图像,并对每幅图像进行即时校正。

 

基于人工采集的玉米指标对以上方法进行了验证。结果表明,在不同光照条件下,地上部生物量与植被指数的相关性最小(相关系数均在0.74左右),而叶面积指数(相关系数为晴天0.89 ~阴天0.82)和冠层叶绿素含量(相关系数为晴天0.74~阴天0.67)变化较大。植被指数TVI和EVI变化不大,NDVI、OSAVI、MSR、RVI、NDRE和CI与人工测定玉米相关指标的模型斜率在不同天气条件下基本不变。以上结果为无人机遥感技术在精准农业中的应用和作物表型数据的准确获取提供参考。

图1. 3种方法的多光谱影像反射率校正流程。

图2.实时校正参考板( CRP ) (红色)、下行光传感器( DLS ) (蓝色)和预校正参考板(灰色)三种方法校正图像得到的反射率值比较。

 

图3. 混凝板的反射率分别由Analytical Spectral Devices光谱仪、定标参考板(CRP)和动态光散射仪(DLS)获取。

 

图4. 采用三种反射率校正方法:实时校准参考面板(CRP)(红色)、下行光传感器(DLS)(蓝色)和预校正参考板CRP(灰色),绘制的地面和大豆田五个波段反射率值的标准差箱线图。水平线、方框和方框中间的点分别表示极值、四分位数和平均值。

 

图5. 晴天CRP校正的反射率值与阴天实时CRP、下行光传感器(DLS)和单次CRP校正的反射率值之间的最佳拟合线性关系。数据显示了五个波段。95%置信区域在阴影中显示。

 

图片图6 植被指数(VIs)与叶面积指数(LAI)、地上生物量(AGB)、冠层叶绿素含量(CCC)之间的相关性。(I)晴天(7月25日)的数据采用预校正参考面板(pre-CRP)方法校正。(II-IV)来自阴天(7月24日)的数据,采用实时校准参考面板(实时CRP) (II)、下行光传感器(DLS) (III)和预CRP (IV)方法校正。

 

图7 归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、叶绿素指数(CI)、叶面积指数(LAI)、地上生物量(AGB)和冠层叶绿素含量(CCC)模型植被指数是用预校准参考面板(pre-CRP)方法校正的反射率值组合计算的。

 

来 源

Xue, B.; Ming, B.; Xin, J.; Yang, H.; Gao, S.; Guo, H.; Feng, D.; Nie, C.; Wang, K.; Li, S. Radiometric Correction of Multispectral Field Images Captured under Changing Ambient Light Conditions and Applications in Crop Monitoring. Drones 2023, 7, 223. https://doi.org/ 10.3390/drones7040223
 

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