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《IEEE T GEOSCI REMOTE》--基于無人機(jī)高光譜影像優(yōu)化水稻地上生物量估算

來源：北京安洲科技有限公司 更新時(shí)間：2025-04-29 09:45:14 閱讀量：361
導(dǎo)讀：無人機(jī)高光譜影像結(jié)合PROSAIL-PRO與機(jī)器學(xué)習(xí)，解決水稻AGB估算樣本不足問題。

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無人機(jī)高光譜影像與DCNN結(jié)合改進(jìn)有限樣本下水稻地上生物量估算

英文: A Novel Hybrid-DCNN-Based Framework for Enhanced Rice Aboveground Biomass Estimation Under Limited Samples

研究單位

中山大學(xué)

勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室

中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所

中科吉安生態(tài)環(huán)境研究所

中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院

西南交通大學(xué)

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)

中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部


摘要

水稻地上生物量（AGB）的監(jiān)測對于跟蹤作物生長和預(yù)測產(chǎn)量至關(guān)重要。盡管深度學(xué)習(xí)算法，如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN），在估算作物參數(shù)方面表現(xiàn)出色，但收集足夠的真實(shí)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，這導(dǎo)致了所謂的“小樣本問題”。為了解決這個(gè)問題，該研究提出了一種創(chuàng)新的框架，該框架結(jié)合了基于PROSAIL-PRO輻射傳輸模型（RTM）的混合反演模型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如XGBoost和隨機(jī)森林（RF）。該框架還整合了主動(dòng)學(xué)習(xí)優(yōu)化和光譜角制圖（SAM）方法，以確保選擇的模擬樣本與實(shí)際條件最為接近，并為這些樣本分配地理位置信息。利用這些合格樣本，構(gòu)建了單分支和多分支DCNN模型。這些模型集成了來自無人機(jī)（UAV）的高光譜主成分（PCs）、冠層表面模型（CSM）的冠層高度（CH）信息以及熱紅外（TIR）圖像的冠層溫度數(shù)據(jù)。然后在兩個(gè)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)驗(yàn)證了該方法的有效性。在實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)A，單分支DCNN以PCs、TIR和CSM作為輸入，取得了最高的精度（R2=0.816，RMSE=61.608g/m2）。而在實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)B，多分支DCNN以PCs和TIR作為輸入，表現(xiàn)最佳（R2=0.784，RMSE=65.533g/m2）。研究結(jié)果表明，模擬樣本在實(shí)際應(yīng)用中具有相當(dāng)大的潛力。PCs是模型的主要貢獻(xiàn)者，而TIR的作用比CSM更為重要?？傊?，該研究在有限的測量樣本條件下實(shí)現(xiàn)了對水稻AGB的高精度估算，為小樣本情況下的作物監(jiān)測提供了有價(jià)值的參考。

研究數(shù)據(jù)

高光譜數(shù)據(jù)：高光譜數(shù)據(jù)由Cubert S185機(jī)載高速高光譜成像儀獲取。該成像儀采用框幅式高光譜成像技術(shù)，能以更快的速度進(jìn)行所有光譜通道同步成像，在1/1000秒內(nèi)獲得整個(gè)高光譜立方體數(shù)據(jù)，配套功能強(qiáng)大的測量及處理軟件，快速獲取大面積高光譜圖像，影像具有厘米級(jí)地理坐標(biāo)信息。

研究過程

圖1 研究區(qū)域地理位置（a）、實(shí)驗(yàn)田位置（b）、站點(diǎn)A（c）、站點(diǎn)B（d）

圖2 研究方法流程圖

圖3 單分支DCNN結(jié)構(gòu)圖

圖4 多分支DCNN結(jié)構(gòu)圖

圖5 無人機(jī)測量光譜與模擬光譜的比較：3個(gè)AGB水平下無人機(jī)測量光譜（a）、同一AGB水平下測量光譜與模擬光譜的比較（b）-（d）

圖6 站點(diǎn)A采用XGBoost模型（a）與主動(dòng)學(xué)習(xí)方法的RF模型（b）空間反演結(jié)果對比（紅色圓圈內(nèi)的區(qū)域表示高值低估區(qū)域，綠色圓圈內(nèi)的區(qū)域表示低值高估區(qū)域）

圖7 模擬樣本點(diǎn)的生成與選?。?000個(gè)均勻分布的模擬樣本（a）、SAM選取的500個(gè)合格樣本（b）（樣本點(diǎn)的顏色代表其SAs的大?。?/span>

圖8 主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代細(xì)化后XGBoost模型（a）與RF模型（b）對站點(diǎn)A的空間反演結(jié)果比較

圖9 主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代細(xì)化前XGBoost模型（a）和RF模型（b）對站點(diǎn)B進(jìn)行空間反演的結(jié)果

圖10 主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代細(xì)化后XGBoost模型（a）和RF模型（b）對站點(diǎn)B進(jìn)行空間反演的結(jié)果

圖11 站點(diǎn)A單分支DCNN（a）和多分支DCNN（b）、站點(diǎn)B單分支DCNN（c）和多分支DCNN（d）最優(yōu)模型在測試集的估算值與實(shí)測值散點(diǎn)圖

圖12 測量的CH與DSM（a）、DEM（b）和CSM（c）之間的相關(guān)性

表1 葉片（PROSPECT-PRO）和冠層（4SAIL）模型的參數(shù)

圖13 RF模型（a）、XGBoost模型（b）模型精度變化曲線

表2 不同輸入下單分支DCNN模型的估算精度

表3 不同輸入下多分支DCNN模型的估算精度

研究結(jié)論

該研究開發(fā)了一種混合反演模型，該模型將PROSAIL-PRO RTM與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（XGBoost和RF）相結(jié)合，以優(yōu)化樣本生成，從而解決了基于深度學(xué)習(xí)的水稻AGB估算中樣本量有限的問題。研究進(jìn)一步評(píng)估了來自多源無人機(jī)傳感器的各種輸入特征（即高光譜、冠層結(jié)構(gòu)和熱紅外數(shù)據(jù)）以及模型架構(gòu)（單分支和多分支DCNN）對AGB估算性能的影響。主要結(jié)論如下：

（1）PROSAIL-PRO模型模擬光譜數(shù)據(jù)與實(shí)測光譜數(shù)據(jù)具有較高的相似度，適合構(gòu)建混合反演模型。此外，結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，通過優(yōu)化訓(xùn)練樣本集，顯著提高了該類模型的精度。

（2）利用SAM方法篩選模擬樣本納入驗(yàn)證集，通過不斷迭代，可以有效緩解混合反演模型的過擬合問題。值得一提的是，XGBoost模型相比RF模型展現(xiàn)出更強(qiáng)的抗過擬合能力。

（3）對于站點(diǎn)A，利用PCs、TIR和CSM的單分支DCNN模型實(shí)現(xiàn)了最高的估計(jì)準(zhǔn)確率，R2為0.816，RMSE為61.608g/m2。對于地點(diǎn)B，使用PCs和TIR組合構(gòu)建的多分支DCNN模型獲得了最高的準(zhǔn)確率，R2為0.784，RMSE為65.533g/m2。

（4）分析不同特征對模型精度的影響發(fā)現(xiàn)，高光譜數(shù)據(jù)的PCs對基于DCNN的水稻AGB估算貢獻(xiàn)最大，TIR的貢獻(xiàn)明顯大于CSM，這主要是由于水稻抽穗期對溫度比較敏感。

該研究創(chuàng)新性地建立了小樣本條件下的水稻AGB高精度估算框架，證實(shí)了利用模擬樣本數(shù)據(jù)和DCNN模型進(jìn)行作物參數(shù)反演的潛力，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)智能化監(jiān)測提供了參考。


DOI: 10.1109/TGRS.2025.3544343

END







X20P-LIR一體式
多源遙感系統(tǒng)
X20P-LIR一體式多源遙感系統(tǒng)是一款多功能無人機(jī)遙感設(shè)備，集激光雷達(dá)、熱紅外及高光譜成像為一體，實(shí)時(shí)同步獲取激光雷達(dá)、紅外及高光譜圖像數(shù)據(jù)。主要功能包括：基于光場技術(shù)的高光譜成像，光譜范圍350~1000nm、5MP高清全色相機(jī)、測距達(dá)450m（@80%Ref）的固態(tài)激光雷達(dá)、大面陣高精度熱紅外成像；主機(jī)內(nèi)置控制系統(tǒng)、高精度慣導(dǎo)及固態(tài)存儲(chǔ)，整機(jī)重量輕、操作簡單，適合M300/M350 RTK無人機(jī)搭載使用。
是國家高新技術(shù)企業(yè)，擁有多項(xiàng)發(fā)明專利及著作軟件，并通過ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證。我們專注于遙感技術(shù)領(lǐng)域高端科研設(shè)備及服務(wù)十余年，已為國內(nèi)數(shù)百家科研單位及高校提供了各種遙感設(shè)備及技術(shù)支持，服務(wù)范圍遍布全國。愿與遙感領(lǐng)域的各科研單位及高校建立長期合作關(guān)系，為科研人員提供真正有價(jià)值的無人機(jī)遙感設(shè)備和全面而專業(yè)的技術(shù)服務(wù)！

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