龙洋洋, 周忠发, 赵馨, 张田, 彭睿文, 伍贵洁, 郑佳佳, 陈淋淋
录用日期: 2024-06-12
为解决传统田间植株叶面积参数测量精度低、破坏性大和劳动强度大等问题,本文选取烟草作为研究对象,利用无人机摄影测量进行特征点匹配生成密集点云构建烟草点云表型模型,并利用Lambert球面坐标系将三维坐标转换为球面坐标,分别计算孔隙度、有效叶面积指数和丛生指数进而得到真实叶面积指数,以半球摄影法计算的结果作为参考值分析不同空间分辨率下单株和地块尺度叶面积指数的计算精度。结果表明:无人机摄影测量中0.43、0.86、1.29、2.15 cm 4种分辨率点云模型计算的结果和数字半球摄影法计算得到的结果的决定系数R²分别为0.959、0.931、0.967和0.985,相对误差RE分别为11.87%、19.74%、14.96%和11.79%,均方根误差RMSE分别为0.150、0.195、0.136和0.094,相对均方根误差rRMSE分别为20.81%、26.97%、18.87%和13.10%。4种分辨率模型的整体计算精度较高,其中单株烟草和地块尺度烟草最佳计算精度模型均为分辨率2.15 cm的点云模型,计算精度分别为87.29%、94.24%,研究结果表明通过无人机摄影测量获取三维点云能够对喀斯特山区石漠化较为严重地区的烟草LAI进行估算,同时证明无人机点云表型模型估算田间植株叶面积指数具有可行性、准确性和高效性的特点。