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题名兰州植物园植被春季物候无人机监测
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作者
龚志远
李雪梅
李秋萍
赵俊卓
李帆帆
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机构
兰州交通大学测绘与地理信息学院/甘肃省地理国情监测工程实验室/地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心
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出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2023年第8期1707-1712,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41761014、41971094、42161025、42104096)
兰州交通大学优秀科研平台(团队)科学研究资助计划项目(201806)。
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文摘
针对卫星遥感影像难以准确提取局部地区植被物候的问题,本研究以兰州植物园草坪草、连翘、牡丹、黄刺玫和香荚蒾等5种植被为研究对象,基于多时相无人机影像,提出了一种局部地区植被春季物候期估算方法。首先利用无人机获取的多时相兰州植物园植被影像,分析各植被超绿指数(ExG)、超绿超红差分指数(ExGR)、绿叶指数(GLI)和植被因子指数(VEG)等植被指数的时序变化特征,并进行一元三次多项式拟合,使用导数法提取各植被的发芽期、开花期、结果期等春季物候期,然后与人工观测物候资料进行比较,明确不同植被指数下物候期的估算精度。结果表明:除草坪草的发芽期和结果期以及牡丹的发芽期,4种植被指数估算得到的物候期基本一致,但其和实际物候期均存在不同程度的误差;发芽期估算误差最大的是黄刺玫,平均提前27 d,最小的是香荚蒾,平均推迟8 d;开花期估算误差较大的是草坪草和牡丹,平均误差均在20 d以上,最小的是连翘和香荚蒾;结果期估算误差最大的是香荚蒾,平均提前35 d,最小的是牡丹,平均提前5 d。基于ExG指数估算的开花期和结果期与实际观测期一致性最好,均方根差分别为14.01 d和17.28 d,而VEG指数估算发芽期效果最好,均方根差为13.81 d。本研究基于无人机遥感影像数据筛选出植被春季物候期监测适宜的植被指标,对局部地区植被物候监测研究具有一定意义。
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关键词
植被物候
无人机
监测
植被指数
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Keywords
vegetation phenology
unmanned aerial vehicle(UAV)
monitoring
vegetation index
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分类号
Q948.15
[生物学—植物学]
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