中圖分類號：S562 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-4330（2025）04-0781-10

0 引言

【研究意義】新疆是我國重要的商品棉生產(chǎn)基地[1]。棉花葉綠素相對含量（Chlorophyll rela-tivecontent，SPAD）是棉花長勢監(jiān)測的重要指標(biāo)之_[2-3]，SPAD 值測定和葉面積指數(shù)（Leaf area in-dex，LAI）是棉花生長管理中常用無損、方便的方法，為棉花產(chǎn)量估算、生長狀態(tài)診斷和田間管理提供可靠數(shù)據(jù)支持[4-5]?！厩叭搜芯窟M展】目前隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)得到進一步應(yīng)用。

衛(wèi)星遙感主要針對大尺度種植面積和作物長勢的監(jiān)測，地物光譜儀主要進行點尺度的數(shù)據(jù)獲取，但難以進行大面積的監(jiān)測。無人機則體現(xiàn)出靈活性高、成本低、機動性強和時空分辨率高等特點，監(jiān)測田間作物具有無可比擬的優(yōu)勢。近年來，無人機遙感技術(shù)為農(nóng)田動態(tài)監(jiān)測提供了科學(xué)方法[6]無人機可以在短時間內(nèi)獲得較大范圍高分辨率的影像數(shù)據(jù)，彌補了衛(wèi)星遙感在中小尺度研究中的不足[7]。利用無人機遙感進行作物生長監(jiān)測和定量分析已成為研究熱點。楊貴軍等8通過無人機搭載多傳感器，實現(xiàn)了對作物產(chǎn)量 ，LAI 、冠層溫度等多種信息的監(jiān)測。孫詩睿等基于無人機多光譜遙感反演了冬小麥的 LAI ，發(fā)現(xiàn)隨機森林（Ran-dom forest， RF ）算法對冬小麥的 LAI 反演有更好的擬合效果。王亞杰°基于無人機獲取的多光譜數(shù)據(jù)，系統(tǒng)比較了玉米葉面積指數(shù)的不同監(jiān)測方法，結(jié)果表明，在不同水分處理下基于EVI構(gòu)建的一元線性模型能夠較好的預(yù)測玉米灌漿期和成熟期的 LAI 。喬浪等[\"從無人機RGB圖像中提取了10種顏色特征和6種紋理特征，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立玉米冠層葉綠素含量檢測模型，模型的決定系數(shù)為0.72。賀佳等[12，13]利用無人機獲取玉米多個生育時期的光譜影像，建立了不同生育時期的 LAI 估算模型并進行驗證?！颈狙芯壳腥朦c】目前基于無人機開展的 LAI 和 SPAD 值研究主要集中在小麥、玉米和水稻等作物上，但鮮有對新疆南疆棉花全生育期進行 LAI 和 SPAD 值反演的相關(guān)研究，前人已有通過衛(wèi)星遙感對棉花長勢和產(chǎn)量的研究，建立了感興趣區(qū)所有的像元平均值和地面的農(nóng)學(xué)參數(shù)建立定量的模型參數(shù)，但衛(wèi)星遙感獲得的影像數(shù)據(jù)分辨率不如無人機獲得的分辨率高。因此，需基于無人機多光譜影像水氮耦合下研究棉花 LAI 和SPAD值的反演模型。【擬解決的關(guān)鍵問題】利用無人機多光譜影像提取分析植被指數(shù)（VIs）和紋理特征（TFs）及其相關(guān)性，篩選出與棉花葉面積指數(shù)（LAI）和葉綠素相對含量（ SPAD 值）相關(guān)性高的變量，構(gòu)建基于 |VIs? 與 TFs 和二者融合參數(shù)作為輸人變量的棉花 LAI 和 SPAD 值的估測模型，探討3種參數(shù)選擇下模型對棉花 LAI 和SPAD值的估算精度差異，為新疆南疆棉花 LAI 和 SPAD 值的定量、監(jiān)測、實現(xiàn)農(nóng)田精準(zhǔn)灌溉和施肥提供技術(shù)支持。

材料與方法

1.1材料

研究區(qū)位于新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團第一師阿拉爾市八團（中國科學(xué)院阿克蘇農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站， 80^°45^′E，40^°37^′N） 。該地為典型的暖溫帶極端大陸性干旱荒漠氣候區(qū)，夏季氣溫高，冬季寒冷，日照充足，降水稀少，蒸發(fā)強烈。多年年均降水量約為 48.50mm 。試驗區(qū)土壤類型為鹽化潮土，土壤質(zhì)地為粉砂質(zhì)壤土（砂粒 46% 、粉粒 50% 和黏粒 4% ），土壤 pH 值為8.08，堿解氮含量為 3.79mg/kg ，速效磷含量為11.52mg/kg ，速效鉀含量為 104.02mg/kg ，全氮含量為 0.58g/kg ，全磷含量為 0.87g/kg ，全鉀含量為 20.56g/kg ，有機質(zhì)含量為 15.95g/kg 。圖1

于2022年 5～10 月進行，種植的棉花品種為新陸中46號，采用膜下滴灌技術(shù)，采取寬窄行播種行距為 10cm+60cm+10cm ，膜間裸地寬度60cm ，株距 10cm ，每膜6行，采用1管4行滴灌毛管鋪在寬行中間。

1.2 方法

1. 2.1 試驗設(shè)計

共設(shè)置15各處理，每個小區(qū) 11m×4m=44 m² 。設(shè)置5個純氮水平和3個灌溉定額，5個純氮水平分別為 N₀ （ 200kg/hm² ）、 N₁ （ 300kg/ hm² ）、 N₂ （ 400kg/hm² ）、 N₃ （ 500kg/hm² 和 ΔN₄ （ 600kg/hm² ）。3個灌溉定額分別為 W₁（2 100 m³/hm² ）、 V₂（2800m³/hm²） 和 W₃ （ 3500m³/ hm² ），每個處理3次重復(fù)。底肥一次性施入尿素（ N46% ） 150kg/hm² 、磷酸二銨 （P₂O₅46% ，N18% ） 300kg/hm² 、復(fù)合肥（ N15% ， P₂O₂15% ， K₂ 015%）450kg/hm² ，其余氮素以尿素（ N45% ）形式隨水多次施入。

1.2.2 數(shù)據(jù)獲取與影像處理

1.2. 2. 1 無人機光譜影像數(shù)據(jù)

選擇在天氣晴朗、無云的條件下，運用無人機多光譜遙感影像的采集并同時采集地面 LAI SPAD值數(shù)據(jù)。無人機多光譜影像的采集時間集中在 12：00～14：00 ，使用大疆精靈4多光譜版。相機分辨率為 1600×1300PPI ，光圈值為 f/2.2 焦距為 5.74mm ，型號為 FC6360 。在田間組裝無人機設(shè)備并校正地磁和指南針，保障在獲取無人機多光譜影像中的坐標(biāo)準(zhǔn)確性。該無人機采集影像時垂直向下獲取5個波段的遙感影像，分別為藍光、綠光、紅光、紅邊和近紅外5個波段的光譜影像。提前規(guī)劃飛行計劃，要保證航線區(qū)域內(nèi)不會受到樹木、高壓電線及信號塔等的干擾，設(shè)定飛行高度為 30m ，航向重疊率為 85% ，旁向重疊率為 70% 。將所獲取的影像數(shù)據(jù)使用大疆智圖（DJITerra）軟件拼接，以獲得不同時期整個試驗區(qū)的影像。

1. 2.2. 2 地面數(shù)據(jù)

于每個小區(qū)隨機選擇長勢較均一的3株棉花測定 LAI 和SPAD值的地面數(shù)據(jù)。使用直尺對每個小區(qū)3株棉花分別測量每片葉的面積，將所測得結(jié)果進行平均作為該小區(qū)的 LAI ;選用SPAD-

502型手持式葉綠素儀測定 SPAD 值。測定之前進行儀器校準(zhǔn)，每個選3株棉花，每株選擇3片葉片，每片葉子不同位置測定3次，取其平均值作為該小區(qū)的SPAD值。

1.2.3 光譜特征選擇

選取16種 VIs 對棉花 LAI 和 SPAD 值進行反演， VIs 可以反映出植物的生長狀態(tài)[14]， VIs 是根據(jù)植被反射率的2個或多個波段經(jīng)過特定組合得出的參數(shù)。表1

紋理特征是用于描述圖像中表面細微結(jié)構(gòu)和布局的視覺特征，反映物體表面的組織結(jié)構(gòu)排列屬性。使用ENVI5.6軟件進行基于二階概率統(tǒng)計濾波（Co－occurrencemeasures）的方式來實現(xiàn)圖像紋理特征值的提取[15]，對近紅外波段進行提取共獲取8類 TFs ：均值（MEA）、方差（VAR）、協(xié)同性（HOM）對比度（CON）、相異性（DIS）、信息熵（ENT）、二階矩（SEM）和相關(guān)性（COR）。紋理分析時選取窗口尺寸為 7×7 ，空間相關(guān)矩陣偏移X 和 Y 默認為1。表2

1.3 數(shù)據(jù)處理

1. 3.1 模型構(gòu)建

分析提取的植被指數(shù)（VIs）和紋理特征（TFs）與棉花葉面積指數(shù) （LAI） 和葉綠素相對含量（SPAD值）之間的相關(guān)性，并篩選出對于估算模型最優(yōu)的光譜變量。采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）、隨機森林（RF）以及支持向量機（SVR）等回歸模型。將利用提取的光譜特征作為輸入模型，通過學(xué)習(xí)建立與棉花 LAI 和SPAD值之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，以實現(xiàn)對 LAI 和 SPAD 值的精準(zhǔn)估算。篩選出最具預(yù)測能力的光譜變量。3種模型分別與棉花 LAI 和SPAD值建立估算模型。SVR是一種有監(jiān)督式的機器學(xué)習(xí)算法，通過在高維或無限維空間中構(gòu)造一個或一組超平面來實現(xiàn)分類和回歸[32]，BPNN是一種運用誤差反向傳播方式修正權(quán)值、閾值，具有高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力[33]。RF通過有放回地抽樣從原始數(shù)據(jù)集中構(gòu)建多個子數(shù)據(jù)集，可挖掘變量之間的復(fù)雜非線性關(guān)系[34]。全生育期共 225個樣本，按照6：4劃分建模集和驗證集。

1.3.2 模型精度驗證

選取決定系數(shù)（Coefficientofdetermination，R² ）、均方根誤差（Root mean square error，RMSE）和均方根誤差（Meansquareerror，MSE）作為評價估算模型的指標(biāo)[35]。估算模型和驗證模型的 R² 越大，RMSE和MSE越小，模型穩(wěn)定性越好，預(yù)測精度越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 棉花 LAI 及 SPAD 值與光譜數(shù)據(jù)

研究表明，整個生育期內(nèi)，棉花 LAI 呈先上升后下降的趨勢，并在花期達到最高值。每個生育期采集45個樣本數(shù)據(jù)，全生育期共225個樣本。棉花 LAI 平均值由蕾期（1.65）增加到花期（2.31），花鈴期（2.25）盛鈴期（2.15）吐絮期（2.10），花期棉花 LAI 達到最大值，在花鈴期開始逐漸下降。棉花整個生育期的 LAI 數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較小的標(biāo)準(zhǔn)差 （0.3～0.45 ）、方差 （0.09～0.20） 和變異系數(shù) （0.16～0.19） 。棉花 LAI 的離散程度較低，即在整個生長期內(nèi)，棉花 LAI 分布相對均勻。表3

在棉花的整個生長過程中，水氮耦合處理對棉花SPAD值產(chǎn)生了影響。棉花 SPAD 值呈先上升后下降的趨勢，并在花期達到最高值。在各生育期，采集45個樣本數(shù)據(jù)，合計共225個樣本。SPAD值平均值由蕾期（39.67）逐漸增加至花期（51.22），在花鈴期（46.98）、盛鈴期（45.87）、吐絮期（45.19）逐漸下降。在整個生育期內(nèi)SPAD值的標(biāo)準(zhǔn)差范圍為 2.32～3.99 ，方差范圍為5.37＼～15.90，變異系數(shù)范圍為 0.06～0.09 。棉花SPAD 值的離散程度較小，即SPAD值的分布相對均勻。表4

2.2 植被指數(shù)、紋理特征與棉花 LAI 和 SPAD 值的相關(guān)性

研究表明，篩選相關(guān)系數(shù)在0.5以上的5種VIs ，所選6種 VIs 與棉花 LAI 的相關(guān)系數(shù)在0.01水平上達極顯著（ Plt;0.01 ），相關(guān)系數(shù)絕對值在0.5以上的6種 VIs：NDVI，OSAVI，MASVI，NPCI， （204號SAVI和RVI相關(guān)系數(shù)絕對值分別為0.70、0.61、0.51，0.67，0.51 和0.66。8種TFs有4種 TFs 與棉花 LAI 相關(guān)系數(shù)在0.01水平上達到極顯著（ P lt;0.01 ），分別為CON、MEA、SEM和 COR 。對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)絕對值分別為0.85、0.82、0.50和0.53。選出與棉花SPAD值相關(guān)系數(shù)在0.01水平上達到極顯著（ Plt;0.01 ），相關(guān)系數(shù)絕對值在0.5以上的4種 VIs：NDVI，OSAVI，NPCI，RVI ，相關(guān)系數(shù)絕對值分別為 0.57、0.53、0.57 和0.54。8種紋理特征有5種 TFs 與棉花SPAD值相關(guān)系數(shù)在0.01水平上達到極顯著（ ），分別為MEA、VAR、HOM、CON 和 SEM 。對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)絕對值分別為 0.51，0.31，0.34，0.31 和0.32。選擇6種VIs與4種紋理特征作為模型的輸入變量估測棉花 LAI ，選擇5種 VIs 與5種TFs作為模型的輸入變量估測棉花SPAD值。圖2

表4棉花葉綠素含量統(tǒng)計

2.3 基于植被指數(shù)的棉花 LAI 和 SPAD 值估測模型

研究表明， SVR 模型的精度最低（建模集 R² =0.52 ，驗證集 R²=0.42 ，而 RF 模型的精度最高（建模集 R²=0.75 ，驗證集 R²=0.50 ）。以棉花SPAD值為因變量，選擇相關(guān)系數(shù)絕對值高的 VIs 作為自變量，包括NDVI、OSAVI、NPCI和 RWI 。使用 SVR，BPNN 和 RF 算法構(gòu)建 SPAD 值的估算模型，并評估其估算精度。 SVR 模型的精度最低（建模集 R²=0.31 ，驗證集 R²=0.25 ，而 RF 模型的精度最高（建模集 R²=0.88 ，驗證集 R²=0.45 。RF 模型在估算棉花 LAI 和 SPAD 值方面具有較高的精度，而SVR模型的性能相對較差。表5

2.4 基于紋理特征的棉花 LAI 和 SPAD 值估測模型

研究表明，篩選與棉花 LAI 相關(guān)系數(shù)絕對值較高的地紋理特征特征（TFs），包括MEA、COR、VAR、HOM、CON 和SEM，作為自變量，以棉花 LAI 為因變量，分別采用SVR、BPNN和 RF 算法構(gòu)建了相應(yīng)的估算模型。3種模型估算棉花 LAI 的精度為 0.51～0.78，SVR 模型精度最低（建模集 R² =0.51 ，驗證集 其中 RF 模型精度最高（建模集和驗證集分別為0.78、0.72）。3種模型對棉花SPAD值估算模型精度為 0.31～0.85，3 種模型SVR模型的精度最低（建模集驗證集的 R² 分別為0.310.28）， RF 精度最高（建模集驗證集的 R² 分別為0.85、0.53）。表6

2.5 基于結(jié)合植被指數(shù)和紋理特征融合的棉花LAI 和 SPAD 值估測模型

研究表明， RF 模型具有最高的精度（建模集R²=0.97 ，驗證集 R²=0.79， 。采用 VIs 和TFs組合構(gòu)建 LAI 的 RF 估算模型，其精度比單獨使用VIs 或TFs的模型分別提高了 26.67% 和

21. 79% 。3種模型對棉花 SPAD 值估算模型精度為 0.47～0.89，RF 模型具有最高的估算精度（建模集 R²=0.91 ，驗證集 R²=0.58 。將 VIs 和 TFs 融合構(gòu)建的棉花SPAD值估算模型比分別使用VIs 和TFs構(gòu)建的模型提高 3.41% 和 7.06% 。表7

3討論

3.1棉花 LAI 和SPAD值不僅是反映棉花生長狀況和生理狀態(tài)的重要指標(biāo)，也是構(gòu)建植物光合效能、呼吸功能、蒸騰作用等估算模型的關(guān)鍵參數(shù)[36]。與傳統(tǒng)的可見光相機和高光譜相機相比，無人機多光譜傳感器具有成本低廉、數(shù)據(jù)處理簡單等特點，因而在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測領(lǐng)域具有一定的優(yōu)勢。利用無人機對冬小麥 LAI^[37] 大豆 LAI^[38] 號玉米SPAD值3反演結(jié)果表明，利用無人機多光譜影像對作物 LAI 和SPAD值進行估算是可行的。

3.2無人機遙感對棉花的 LAI 和SPAD值估測研究提供理論支持，通過棉花不同生育期 LAI 和SPAD值的模型精度對比，發(fā)現(xiàn)將相關(guān)系數(shù)絕對值高的植被指數(shù)（ |VIs? ）和紋理特征（TFs）兩者融合對棉花 LAI 和 SPAD 值進行估測的模型精度要高于單獨使用一種變量的模型精度。

3.3基于 VIs 和 TFs 構(gòu)建不同算法模型的棉花LAI 和 SPAD 值的估算模型，通過多光譜影像提取了16種植被指數(shù)和8種紋理特征，利用皮爾遜相關(guān)性分析篩選變量，對篩選出相關(guān)系數(shù)高的VIs和 TFs 對棉花 LAI 和 SPAD 值進行模型構(gòu)建，對棉花 LAI 和 SPAD 值進行建模估測可以將更多的光譜變量作為輸人變量進行模型構(gòu)建時可以提高模型的精度。

4結(jié)論

4.1基于多光譜圖像提取棉花光譜特征和紋理特征的16種植被指數(shù)與8種紋理特征，通過相關(guān)系數(shù)絕對值在0.5以上的6種植被指數(shù)為NDVI、OSAVI，MSAVI，NDCI，SAVI，RVI ，構(gòu)建與LAI的估算模型，其中4種植被指數(shù) NDVI，OSAVI，NDCI， （204號RVI構(gòu)建與SPAD值的估算模型。3種紋理特征CON，ENT，SEM 構(gòu)建 LAI 的估算模型，構(gòu)建棉花SPAD值的估算模型選擇以下5種紋理CON、SEM、HOM、VAR和 MEA 。

4.2基于植被指數(shù)對棉花 LAI 和 SPAD值構(gòu)建的3種算法模型，精度最高的為RF模型。棉花LAI 和SPAD值估算模型精度建模集 R² 為0.75、0.88，驗證集 R² 為 0.50，0.45 。精度最高的是RF模型，模型精度建模集 R² 為 0.78.0.85 ，驗證集 R² 為0.72、0.53?；谌诤?VIs 與 TFs 與棉花 LAI 和SPAD值估算精度建模集 R² 分別為0.97、0.91，要比 VIs，TFs 分別提高 3.41%.7.06% 。

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Abstract：【Objective】 Cotton chlorophyll content and leaf area index are rapidly inferred by UAV using multispectral remote sensing data，which is crucial for predicting yield and making field management decisions.【Methods】The coton in Aral， Xinjiang was taken as the research object，the influencing factors of cotton LAI and SPAD value were taken into consideration in the research，and diferent irrigation levels and different nitrogen levels were set to create a diferentiated canopy structure.Vegetation indexes（VIs）were obtained by using a UAV equipped with multispectral sensors to obtain the canopy images of coton during the main growth periods，and the mean values（ MEA ），variance（ VAR ），synergy（HOM），contrast （CON）， dissimilarity（ D/S ），information （ ENT ），second-order moment（ SEM ），correlation （ COR ）and so on were obtained based on the second -order probabilistic statistical filtering（CO-occurrnce measures）method （altogether 8 texture features TFs ）. The estimation models of cotton LAI and SPAD value based on spectral features，texture features and the combination of the two were established，and the differences were compared. 【Results】（1）The results showed that the LAI and SPAD value of cotton increased first and then decreased during the whole growth period，and the maximum values of LAI and SPAD value of cotton were at the flowering stage. （2）Four VIs （NDVI，OSAVI，NDCI，RVI） and three TFs（CON，ENT，SEM）with high absolute correlation coefficients were screened out，and cotton LAI and SPAD value estimation models were constructed based on SVR，BPNN，RF，and the highest accuracy of the estimation model was the RF model. （3） The estimation effect of the three input variables on cotton LAI and SPAD value was VIs+TFs ， WIs ，and TFs in order of accuracy. The fused variables have the highest accuracy for the estimation model of cotton LAI and SPAD （ value （ R²=0.97 ， RMSE=0.07 ， R²=0.91 ， RMSE=1.63 ）.【Conclusion】 RF algorithm model constructed by using VIs and TFs extracted from multi -spectral remote sensing images of UAV can estimate cotton LAI （204號 and SPAD value with high accuracy.

Key words：cotton； leaf area index; chlorophyl content; water - nitrogen coupling；unmanned aerial ve-hicle；multispectral； texture features