水稻多時相植被指數(shù)特征及覆蓋度提取研究

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摘要：為準確快速獲取水稻的植被指數(shù)特征和植被覆蓋度信息，利用無人機采集水稻分蘗期、抽穗期和結(jié)實期的多光譜影像數(shù)據(jù)，選擇不同類型的植被指數(shù)，利用樣本統(tǒng)計法和植被指數(shù)交點法，提取并探究水稻3個生長期在地塊和像元尺度下的植被指數(shù)特征，并運用閾值分割法提取水稻植被信息及覆蓋度信息。結(jié)果表明，水稻3個生長期內(nèi)，在像元和地塊尺度下均表現(xiàn)出明顯的物候特征，且與雜草和樹木存在明顯區(qū)別；多光譜植被指數(shù)的植被覆蓋度提取精度整體高于可見光植被指數(shù)；歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetationindex，NDVI）對水稻3個時期植被覆蓋度提取精度最高，提取誤差分別為0.40%、0.43%和0.81%，R2為0.77、0.92和0.98，均方根誤差（root mean square error，RMSE）為9.09%、2.97%和0.38%；可見光波段差異植被指數(shù)（visible-band difference vegetation index，VDVI）提取精度高于超綠紅藍差分指數(shù)（excess green-red-bluedifference index，EGEBDI）和過綠減過紅指數(shù)（excess green-excess red index，ExG-ExR），提取誤差分別為4.30%、1.36%和1.60%，R2分別為0.53、0.77和0.80，RMSE分別為14.62%、3.70%和5.50%。（剩余17015字）