基于星-機光譜融合的棉花葉片SPAD值反演

王淑婷，孔雨光，張贊，陳紅艷，劉鵬

基于星-機光譜融合的棉花葉片SPAD值反演

1土肥高效利用國家工程研究中心/山東農業大學資源與環境學院，山東泰安 271018；2山東省國土空間規劃院，濟南 250014；3魯南高速鐵路有限公司，濟南 250098；4山東農業大學農學院，山東泰安 271018

為提高棉花葉片葉綠素含量的反演精度，并掌握其在山東省夏津縣的空間分布特征。本研究以山東省德州市夏津縣為研究區，以夏津縣大李莊棉田為試驗區，通過SPAD（soil and plant analyzer development，SPAD）儀實地測定試驗區棉花葉片葉綠素含量的相對值（SPAD值），并獲取同期試驗區無人機（unmanned aerial vehicle，UAV）近地多光譜圖像和研究區Sentinel-2A MSI（MSI）衛星影像；然后分別基于UAV和MSI的光譜反射率，構建并篩選最優光譜參量，采用多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）建立SPAD值定量反演模型；最后采用二次多項式擬合法融合UAV和Sentinel-2A MSI對應的最優光譜參量，對比分析融合前后模型效果，優選最佳反演模型，實現研究區SPAD值反演。研究表明，(REG-R)/(REG+R)、R/G、CL(red edge)、NDVI可作為SPAD值的最優光譜參量；基于UAV圖像的定量反演模型精度優于基于MSI影像的模型；基于二次多項式擬合后建模2提高了0.015—0.057，降低了0.457—0.638，驗證2提高了0.040—0.085，降低了0.387—0.397，RPD提高了0.020—0.139；將融合后的MSI光譜參量代入基于UAV圖像的反演模型（Fused MSI-ModUAV），也可獲得較高的反演精度，建模2達0.672，為3.982，驗證達0.713，為3.859，RPD為1.685；基于上述模型進行研究區棉花葉片SPAD值反演分析，試驗區整體呈南高北低的分布趨勢，研究區呈中間低、四周高的分布趨勢，均與實地情況一致，具有較好的預測效果。采用二次多項式擬合法融合無人機和衛星影像數據，可較好地實現區域高精度作物生長指標的定量反演，研究結果可豐富多源遙感融合理論與技術，為后續棉花長勢監測與精準生產提供技術參考和數據支持。

SPAD值；無人機；Sentinel-2A MSI；反演模型；二次多項式擬合法

0 引言

【研究意義】棉花作為重要的經濟作物，在世界及我國國民經濟中占據重要的地位。葉綠素含量是反映植物光合作用的重要參量，SPAD（soil and plant analyzer development，SPAD）值是通過SPAD儀測定的能間接反映植被葉綠素含量的相對值，與作物營養狀況、產量、健康狀況等密切相關，已成為評價作物長勢的重要生長指標。因此，獲取棉花葉片SPAD值及空間分布對其田間管理和精準生產具有重要意義[1-5]，目前，作物長勢指標的定量光學遙感反演已成為研究熱點?！厩叭搜芯窟M展】前人基于遙感技術開展了大量作物SPAD值反演研究，并取得了較好的研究效果[6-11]。其中，在地面遙感方面，如張卓然等[12]基于ASD便攜式地物光譜儀探究棉花葉片SPAD值的高光譜估算模型，構建的支持向量機模型建模2達0.884；LIU等[13]利用成像光譜儀獲取高光譜數據，構建了油菜葉片SPAD值的偏最小二乘回歸模型，其建模2達0.970。研究表明，地面遙感使用成本低且實用性強，在提高作物生長參數的建模精度方面存在巨大的潛力，但受平臺高度的限制，地面遙感難以實現作物生長指標的大區域反演[14]。當前衛星遙感發展迅速，許多學者對大面積作物的生長狀況開展了監測研究。如唐普恩等[15]基于Sentinel-2A MSI影像，聯合光譜信息、最優光譜指數和物理模型生物協變量為自變量，采用隨機森林算法實現了新疆維吾爾自治區昌吉回族自治州棉花葉片SPAD值的遙感監測；MALHI等[16]研究表明基于IRS LISS-IV衛星數據建立的NDVI線性回歸模型在估測印度棉花葉片SPAD值方面效果較好。衛星遙感能夠快速、低成本地獲取大區域信息，但受空間分辨率低、天氣干擾等因素的影響，難以滿足高精度反演的需求[17-20]。近年來，無人機遙感技術逐漸成為作物長勢指標監測的重要手段，如田明璐等[21]利用無人機高光譜數據，采用偏最小二乘回歸方法，實現了棉花葉片SPAD值的小區域高精度反演；毛智慧等[22]基于無人機多光譜影像實現對玉米葉片SPAD值的有效監測。無人機技術具有空間分辨率高、時效性強、簡單易操作等優勢，可實現監測指標的高精度分析，但由于電池的續航能力，難以實現大區域應用[23-24]。以上研究均是基于單一傳感器開展的作物SPAD值估測和反演研究，很好地推動了遙感技術在作物SPAD值監測中的應用，但基于單一傳感器開展SPAD值分析會存在缺陷。比如，地面光譜分析精度高但難以實現區域反演，衛星影像可實現區域快速反演但精度有待提高，無人機可實現小區域精確反演但難以進行大區域應用，而多源遙感數據具有明顯的互補性，如將不同尺度的多源光學遙感數據融合，應能實現優勢互補，從而實現作物長勢指標的快速率、高精度、大區域反演。當前，也有學者開展了作物長勢指標反演中多源遙感數據融合的應用研究[25-26]，如PENG等[25]融合地面實測高光譜和Sentinel-2A MSI影像數據實現對美國內布拉斯加州玉米和大豆兩種作物SPAD值的反演；賈博中[26]結合無人機和MODIS影像數據開展對內蒙古沿黃平原區玉米葉片SPAD值的監測研究，取得了較好的模型預測效果。與單一數據相比，不同尺度的多源遙感數據所提供的信息具有互補性和合作性[24]，能夠有效提高大范圍作物生長指標的反演精度。但是，目前基于多源遙感融合的作物生長指標監測研究中，多是以玉米、小麥等糧食作物為研究對象，而針對棉花的相關研究，多是基于單一的光學遙感數據源，如JIN等[27]基于地面高光譜數據開展了棉花葉片SPAD值的監測研究；易秋香[28]基于MODIS遙感數據，對比分析了不同植被指數下棉花水分反演模型精度；劉金然[29]以無人機近地多光譜圖像為數據源，利用BP人工神經網絡方法反演棉花冠層葉面積指數，建模2達0.880。已有研究表明，基于光學遙感數據開展棉花主要長勢指標分析和反演是可行的，但針對棉花尤其是其葉片葉綠素含量，多源數據融合的研究還較為薄弱，區域反演精度有待提高?！颈狙芯壳腥朦c】單一尺度的遙感數據源難以同時滿足高精度、大范圍反演作物長勢指標的要求，不同尺度的多源遙感數據融合能夠提高作物長勢指標區域分析精度，但目前針對棉花的相關研究較少；作為我國重要的經濟作物，棉花喜溫、好光、怕澇，有明顯的地帶性等特點，易形成集中產區，因此更適宜也更需要采用不同尺度的遙感數據融合，提高其相關長勢指標區域分析精度，為其精準生產提供參考?！緮M解決的關鍵問題】本研究以山東省德州市夏津縣為研究區，以棉花葉片SPAD值為研究對象，探究無人機（UAV）近地多光譜圖像與Sentinel-2A MSI（MSI）衛星影像融合，提高棉花葉片SPAD值區域反演精度，以期實現其大區域、高精度反演。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本研究以山東省德州市夏津縣為研究區（圖1-b），夏津縣是全國優質棉生產和出口基地，常年植棉433 km2，總產6×104t，穩居全國棉花生產縣十強。研究區地處魯西北黃泛沖積平原，地勢自西南向東北緩慢傾斜，該地屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，四季變化明顯，光照充足，雨量集中，對發展棉花種植業有得天獨厚的優勢。

本文選擇夏津縣大李莊棉田為試驗區（圖1-c），試驗區位于東經116°01′41"—116°01′54"，北緯37°03′03"—37°03′17"。大李莊作為夏津縣重要的棉產地之一，對其開展多源遙感融合研究具有一定的代表性。實地采樣時該地北部棉花葉片枯黃，葉面積較小，長勢較差；南部棉花葉片長勢繁茂，長勢良好。

1.2 數據獲取及預處理

1.2.1 野外實測棉花葉片SPAD值 試驗區棉花品種為魯棉研37號，花鈴期是棉花營養生長與生殖生長的兩旺時期，也是決定棉花產量高低的關鍵時期[30]。棉花花鈴期處于7月上旬到8月中旬，本研究于2019年8月3日進行野外實地采樣。

本研究以夏津縣大李莊棉田為試驗區，均勻布設95個采樣點和10個校正控制點（圖1-c），樣點SPAD值的測量采用SPAD-502型手持式葉綠素儀，在同一株棉花隨機選取不同部位的5片棉花葉片，每個葉片不同部位測量3次，最后計算平均值作為該樣點的SPAD值，并通過手持GPS記錄采樣點的坐標，同時記錄周圍相應的環境信息。

在夏津縣全域棉花種植區布設58個樣點（圖1-b），測量其SPAD值，用于后續研究區反演精度驗證。

1.2.2 無人機近地多光譜圖像獲取及預處理 2019年8月3日使用大疆 Matrice 600 Pro六旋翼無人機搭載Sequoia農業多光譜相機進行無人機近地圖像獲取。Sequoia傳感器含有綠光（波長550 nm，帶寬40 nm）、紅光（波長660 nm，帶寬40 nm）、紅邊（波長735 nm，帶寬10 nm）和近紅外（波長790 nm，帶寬40 nm）4個波段。起飛前設定飛行高度為50 m，空間分辨率為2.2 cm，飛行速度5m·s-1，并用白板數據進行后期輻射校正。利用Pix4D mapper軟件完成圖像拼接、輻射校正及正射校正，在ENVI 5.3中通過10個控制點數據進行幾何精校正及地理配準，并將其重采樣至1 m，得到試驗區無人機近地圖像。

1.2.3 Sentinel-2A MSI遙感影像獲取及預處理 本文選取研究區2019年8月3日的Sentinel-2A MSI數據為衛星影像數據，Sentinel-2A MSI覆蓋可見光、紅邊、近紅外等13個光譜波段，幅寬達290 km、重訪周期10 d，從可見光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率。在ArcGIS 10.2中將無人機和衛星影像統一投影為高斯克呂格投影，采用CGCS2000_3_ Degree_GK_CM_120E投影坐標系。然后對星-機數據進行地理配準，并利用SNAP軟件對影像進行大氣校正、輻射定標。為了星-機數據尺度的一致性，在ENVI 5.3中對MSI影像也重采樣至1 m，使其與UAV具有一致的像元尺度。最后進行波段合成、圖像拼接、圖像裁剪等預處理工作。

考慮星-機數據的一致性，選擇與Sequoia多光譜相機波長范圍一致的衛星波段數據[31]，對應的Sentinel-2A MSI影像波段為B3、B4、B6和B7（表1）。

圖1 研究區、試驗區地理位置（a：山東??；b：研究區；c：試驗區）

表1 UAV與Sentinal-2A MSI波段對應關系

1.3 數據分析方法

1.3.1 棉花種植區提取 棉花葉片SPAD值反演需要在其種植區內進行，因此，本研究采用植被指數閾值法[32]和決策樹分類法[33]提取研究區內棉花種植區。首先，歸一化植被指數（normalized difference vegetationindex，NDVI）是監測植被生長狀況和反映植被生態環境的重要指標之一，因此，基于研究區Sentinel-2A MSI影像計算NDVI值和波段光譜灰度信息；然后，在典型地物光譜特征和研究區土地利用現狀圖的基礎上，確定棉花種植區提取閾值；最后構建決策樹模型，提取研究區棉花種植區影像，進而基于此影像進行后續的棉花葉片SPAD值反演。NDVI計算公式如下：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) （1）

式中，NIR對應Sentinel-2A MSI B7波段反射率，R對應B4波段反射率。

1.3.2 光譜參量的構建與篩選 將采樣點導入ArcGIS 10.2分別提取無人機和衛星影像各波段光譜反射率。研究表明，植被光譜某些波段與光合色素存在很強的相關性。光譜指數通過不同波段反射率的線性或非線性組合變化，在一定程度上能夠減弱背景等因素對植被光譜特征的干擾，有助于提高遙感數據反映葉綠素含量的精度[34-35]。因此，本研究選擇前人歸納總結對SPAD值響應敏感的19組植被指數、波段組合方式構建光譜參量[22,29,31,36-38]，與樣點實測SPAD值進行相關性分析并篩選最優光譜參量。表2為本研究所涉及的光譜參量。

1.3.3 試驗區棉花葉片SPAD值反演模型構建與優選 將95個樣本按照SPAD值大小進行排序，然后按照2﹕1的比例進行間隔取樣，其中64個用于建模，31個用于驗證。將64個建模樣本SPAD值與光譜參量進行相關性分析，優選最優光譜參量，采用多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）[39]分別建立基于無人機近地圖像的棉花葉片SPAD值定量反演模型（ModUAV）和衛星影像的棉花葉片SPAD值定量反演模型（ModMSI）。

表2 光譜參量及其計算公式

使用31個驗證樣本對反演模型進行驗證，建模精度選擇決定系數（2）和均方根誤差（root mean squares error，）進行評價；驗證精度選擇2和相對分析誤差（relative prediction deviation，RPD）進行評價。2越接近1，數值越小，RPD越大，說明模型估算能力越好。

1.3.4 二次多項式擬合法融合星-機光譜參量 基于UAV和MSI影像各波段反射率，通過二次多項式擬合法[40-42]獲得星-機最優光譜參量間的轉換系數，從而校正衛星最優光譜參量。回歸擬合采用二次多項式計算，計算公式如下：

ρ0,i=α0,i+α1,i×ρx,i+α2,i×ρ2x,i+ε （2）

式中，ρ0,i是轉換后的衛星影像光譜參量i，α0,i，α1,i，α2,i是轉換系數，ρx,i是轉換前的衛星影像光譜參量i，ε是轉換殘差。

對于衛星最優光譜參量融合前后與無人機數據一致性可采用擬合度2[43]來檢驗，擬合度越高表明轉換后星-機數據間的一致性越好。2的計算公式如下：

1.3.5 研究區棉花葉片SPAD值反演模型優選及其空間分布反演分析 將融合前后的MSI最優光譜參量分別代入基于UAV圖像和MSI影像的棉花葉片SPAD值反演模型，共得到4個模型，分別為：（1）融合前的MSI光譜參量代入基于MSI的反演模型（MSI-ModMSI）；（2）融合后的MSI光譜參量代入基于MSI的反演模型（Fused MSI-ModMSI）；（3）融合前的MSI光譜參量代入基于UAV的反演模型（MSI-ModUAV）；（4）融合后的MSI光譜參量代入基于UAV的反演模型（Fused MSI-ModUAV）。對比分析融合前后模型效果，優選最佳反演模型，進行研究區棉花葉片SPAD值反演。

已有研究表明，SPAD值能較好地反映棉花長勢，通常SPAD值越高，其棉花長勢越好[38]。根據前人研究，將SPAD值分為4個級別，分別為：＜30，30—40，40—50，＞50[31]，對反演結果進行分級顯示，得到夏津縣棉花葉片SPAD值分布圖。

為驗證棉花葉片SPAD值最佳反演模型區域應用的效果，利用夏津縣全域58個樣本的實測值和預測值，建立散點圖，分析模型精度。

本文研究技術路線如圖2所示。

2 結果

2.1 試驗區棉花葉片SPAD值反演模型

2.1.1 棉花葉片SPAD值的統計特征 對試驗區采集到的95個棉花葉片SPAD值樣本進行統計分析（表3）。試驗區內棉花葉片SPAD值整體較高，且驗證集、建模集與全部樣本具有較為一致的統計特征，具有較好的代表性。試驗區95個樣本和研究區58個樣本統計分析相似，在一定程度上能夠代表研究區內整體情況。

2.1.2 棉花葉片SPAD值的最優光譜參量 基于UAV圖像和MSI影像的19組光譜參量分別與樣本棉花葉片SPAD值進行相關性分析（表4）。其中，基于UAV圖像的光譜參量與SPAD值相關系數介于-0.768—0.800；而基于MSI影像的相關系數則介于-0.547—0.559。兩者對比，無人機與SPAD值相關性優于衛星。

在UAV近地圖像中，選擇與SPAD值相關性較高的(REG-R)/(REG+R)、R/G、CL(red edge)、NDVI作為最優光譜參量構建棉花葉片SPAD值定量反演模型。同樣，上述最優光譜參量構建基于MSI影像的反演模型。

表3 樣本棉花葉片SPAD值統計分析

圖2 技術路線圖

2.1.3 棉花葉片SPAD值反演模型 以前文最優光譜參量為自變量，64個建模樣本SPAD值為因變量，采用MLR分別構建基于UAV圖像和MSI影像的棉花葉片SPAD值定量反演模型（表5）。對比分析兩種反演模型精度，基于UAV圖像的模型精度較高，建模2達0.709，驗證2達0.753，RPD達2.045。基于MSI影像的模型精度較低，建模2為0.452，驗證2為0.447，RPD為1.521，模型精度還有待提高。兩者相比，基于UAV圖像的反演模型預測能力較好，精度遠高于基于MSI影像的模型，可直接用于試驗區棉花葉片SPAD值反演分析。因此，將星-機數據融合，校正衛星最優光譜參量，應能提高反演模型精度，從而實現棉花葉片SPAD值升尺度反演。

圖3為基于UAV反演模型的試驗區95個樣本棉花葉片SPAD實測值與預測值的散點圖，可見樣本較好地分布在1﹕1線的兩側，預測值和實測值呈現良好的線性關系，表明模型精度較高且較為穩定。

表4 光譜參量與樣本實測SPAD值的相關性分析

*為在0.05 水平上顯著相關，**為在0.01 水平上極顯著相關。下同

* represented significantly correlated at 0.05 level, ** represented extremely significantly correlated at 0.01 level. The same as below

表5 棉花葉片SPAD值反演模型

2.2 研究區棉花種植面積提取結果及精度對比

采用植被指數閾值法，將研究區衛星影像B7波段灰度值與NDVI相結合，確定研究區棉花種植區域的影像最小灰度值為78，NDVI閾值為0.59，即B7＞78且NDVI＞0.59[32]。對不符合閾值的區域進行掩膜運算，得到2019年8月3日夏津縣棉花種植區空間分布圖（圖4）。

夏津縣棉花種植區主要分布在中部，東西兩側較少。將全域采集的58個樣點在ArcGIS中進行展點，發現58個樣點均落在提取的棉花種植區，表明分類結果較好。通過Google Earth進行目視解譯，選取訓練樣本對棉花種植區提取結果作進一步檢驗，采用混淆矩陣來驗證分類精度（表6）。其中，總體分類精度達97.048%，Kappa系數為0.940，也表明該棉花種植區分類結果較好。這與前人研究[32]及當地土地利用現狀對比，提取的夏津縣棉花種植區符合實際情況，因此可基于該棉花種植區進行后續反演。

圖4 研究區棉花種植區分布圖

表6 棉花種植區提取混淆矩陣

2.3 研究區棉花葉片SPAD值反演模型

2.3.1 星-機光譜參量融合 將NDVI、CL(red edge)、R/G、(REG-R)/(REG+R) 4組星-機最優光譜參量進行二次多項式擬合，得到衛星光譜參量的轉換參數，并進行星-機光譜參量的擬合度計算（表7）。星-機最優光譜參量融合前后擬合度均大于0.6，表明星-機數據間同樣具有較高的相關性。經過二次多項式轉換后的最優光譜參量擬合度較轉換前提升了0.015—0.044，最優光譜參量與棉花葉片SPAD值相關系數較轉換前提高了0.021—0.062，說明融合后數據的一致性得以提高。因此，融合星-機最優光譜參量實現棉花葉片SPAD值升尺度、高精度反演是可行的。

2.3.2 研究區棉花葉片SPAD值反演模型 將融合前后的MSI最優光譜參量分別代入基于UAV圖像和MSI影像的棉花葉片SPAD值反演模型（表8）。

表7 融合前后的特征光譜參量

NDVI′表示擬合后的NDVI，其余3個光譜參量相同

NDVI 'represented the fitted NDVI, and the other three spectral parameters were the same

表8 研究區棉花葉片SPAD值反演模型

對比融合前后，融合前后的MSI光譜參量代入基于MSI的反演模型（MSI-ModMSI和Fused MSI- ModMSI），融合后Fused MSI-ModMSI建模2提高了0.015，降低了0.457，驗證2提高了0.040，降低了0.387，RPD提高了0.020；融合前后的MSI光譜參量代入基于UAV的反演模型（MSI- ModUAV和Fused MSI-ModUAV），融合后Fused MSI-ModUAV建模2提高了0.057，降低了0.638，驗證提高了0.085，降低了0.397，RPD提高了0.139?？梢?，數據融合能夠有效提高模型精度。

對比UAV和MSI模型，融合后的MSI光譜參量分別代入基于MSI和UAV的反演模型（Fused MSI- ModMSI和Fused MSI-ModUAV），和最初建模結果一致，基于UAV的模型精度要優于MSI的模型，建模2提高了0.205，降低了1.384，驗證提高了0.226，降低了1.663，RPD提高了0.144。

綜上，將融合后的MSI光譜參量代入基于UAV的反演模型（Fused MSI-ModUAV）具有最佳反演效果，建模2為0.672，為3.982，驗證2為0.713，為3.859，RPD為1.685，選作最佳模型，用于研究區棉花葉片SPAD值升尺度反演。

圖5為基于研究區最佳反演模型的58個樣本SPAD值散點圖，樣本實測值和預測值呈良好的線性關系，預測精度2達0.673，表明研究區內SPAD值預測效果較好。

圖5 研究區樣點SPAD值散點圖

2.4 棉花葉片SPAD值空間分布反演

2.4.1 試驗區棉花葉片SPAD值無人機近地圖像反演 將基于無人機圖像的反演模型（ModUAV）對試驗區棉花葉片SPAD值進行反演（圖6），并分級統計（表9）?？梢?，試驗區整體棉花SPAD值較高，多介于40—50，集中分布在中部和南部地區；在試驗區北部SPAD反演值較低，大都低于40；另外道路及其周邊的SPAD反演值也較低，低于30，這與已有研究結論一致，如劉爽等[44]和李美平等[45]的研究表明田間道路及其周邊區域作物葉綠素含量相對較低，且多在30以下。

將試驗區95個采樣點所對應的SPAD實測值與預測值分級統計，作進一步驗證分析（表9）。可見，試驗區內，SPAD值＞40的范圍內，樣本實測值與預測值所占比例略有差距但差距較小，SPAD實測值與預測值介于40—50范圍內所占比例最高，均達50%以上，與試驗區整體反演效果一致，說明試驗區內棉花葉片SPAD值整體偏高。

綜上，試驗區內棉花SPAD值呈現南高北低的空間分布趨勢，這與實地采樣時南部長勢較好、北部葉片發黃長勢較差的實際情況相一致[38]。表明基于無人機近地圖像的棉花葉片SPAD值反演模型可取得較好的小區域反演效果。

圖6 試驗區棉花葉片SPAD值反演圖

表9 試驗區棉花葉片SPAD值分級統計

2.4.2 研究區棉花葉片SPAD值衛星遙感影像反演 將Fused MSI-ModUAV模型應用于研究區融合后的MSI影像，得到研究區SPAD值反演圖（圖7），并進行面積統計（表10）。研究區棉花葉片SPAD反演值多集中于40—50，所占比例達43.640%，主要分布在夏津縣東部；SPAD＞50的區域分布較為集中，主要分布在夏津縣西部，東部地區亦有零星分布；SPAD＜40的區域主要分布在中部城區周圍，推測此處受大氣污染、道路硬化等人為因素影響，導致該區域SPAD值略低于四周。

綜上，在夏津縣棉花種植區，棉花葉片SPAD值在空間分布上整體呈現中間區域低、周邊區域高的特征，這與前人研究的夏津縣8月初棉花長勢中部一般、四周較好的結論相一致[32]?；谛?機光譜參量融合構建的反演模型，可提高區域棉花葉片SPAD值反演精度，預測效果較好。

圖7 研究區棉花葉片SPAD值反演圖

表10 研究區棉花葉片SPAD值分級統計

3 討論

3.1 研究特色與意義

作物定量遙感已成為近年來的研究熱點，基于衛星遙感可實現作物指標區域分析，但精度有待提高，基于無人機近地遙感可提高作物指標定量分析精度，但難以完成大區域監測，星、機不同尺度的多源遙感數據融合能夠實現優勢互補，從而提高作物長勢指標區域分析精度，已成為作物定量遙感研究的新趨勢。但目前基于不同尺度數據融合的棉花定量研究較少，主要長勢指標的區域分析精度有待提高；作為我國重要的經濟作物，棉花有明顯的地帶性特點，更適宜也更需要采用無人機與衛星遙感融合。

本文以棉花葉片SPAD值為研究對象，探究了UAV近地圖像與MSI衛星影像的光譜參量融合，提高了區域棉花葉片SPAD值的反演分析精度，不僅可以豐富作物多源光學遙感的理論技術，還可以為棉田管理分區及其精準生產提供更為準確的數據支持和決策支撐。

3.2 二次多項式擬合法的有效性

為了對二次多項式擬合法的融合效果作進一步驗證分析，證明其可行性和有效性，本文引入比值均值法[31]，基于UAV和MSI影像計算最優光譜參量，計算MSI各最優光譜參量與對應UAV光譜參量的比值，然后計算所有采樣點該參量比值的平均值作為該參量的修正系數，再乘以對應MSI的光譜參量，進而校正基于MSI影像的光譜參量。將修正后的MSI最優光譜參量代入基于UAV的反演模型（AR Fused MSI-ModUAV），與Fused MSI-ModUAV作比較分析（表8）。

與AR Fused MSI-ModUAV相比，Fused MSI-ModUAV的建模精度2提高了0.034，降低了0.277，驗證精度2提高了0.049，降低了0.156，RPD提高了0.087。兩者對比，基于二次多項式擬合法的Fused MSI-ModUAV模型精度較高，反演效果較好，在融合多源光學遙感數據上效果更優。

對比兩種不同的融合方法，比值均值法計算簡單[46]，但因其計算平均值從而導致樣本光譜數據的均一化，無法體現區域內樣本的差異性[23]。而二次多項式通過樣本一一對應的方式，充分挖掘星-機數據間的內在關系，體現了樣本間的差異化融合[43,47]。故兩者相比，基于二次多項式的星-機融合效果優于比值均值法。

3.3 選擇花鈴期開展研究的意義

本文調查采樣時間選在8月上旬的棉花花鈴期，已有研究證明花鈴期是棉花生育期中SPAD值達到最大最適宜的時期，此時棉花原始光譜反射率高于其他生育期，基于此構建的反演模型精度較高，SPAD值反演效果較好[30]。如田明璐等[21]基于無人機高光譜圖像構建了花鈴期棉花葉片SPAD值的偏最小二乘回歸模型，小區域反演結果與實際情況較為接近。依爾夏提·阿不來提等[48]通過便攜式高光譜儀獲取花鈴期棉花葉片SPAD值的高光譜數據，基于偏最小二乘回歸方法建立SPAD值估算模型，取得了較好的模型效果。本文基于多光譜衛星影像和無人機近地圖像融合，針對棉花花鈴期葉片SPAD值反演，雖模型精度低于基于高空間分辨率或高光譜分辨率的數據，但得到有效提升，可較好地實現區域棉花葉片SPAD值反演與分析。

基于研究結論，田間管理人員可根據較為準確的SPAD值反演結果劃分不同的棉花長勢管理分區，對于長勢過旺的棉田，可以少量或推遲氮肥的施用，適當整枝，防止棉株徒長；而對于長勢較差的棉田，則應早施、多施蓋頂肥，并及時補充植株營養，減少花鈴脫落，以提高棉花產量。

3.4 響應波段對不同區域研究的適用性

為有效削弱背景等因素對植被光譜特征的干擾，提高遙感數據反演葉綠素含量的精度，本文構建了19組與SPAD值相關性較好的光譜參量，根據相關系數篩選出(REG-R)/(REG+R)、R/G、CL(red edge)、NDVI 4組最優光譜參量，其中紅光、紅邊兩個波段參與較多，證明這兩個波段對研究區花鈴期棉花葉片SPAD值有較好的光譜響應，這與紀偉帥等[38]確定紅光和紅邊波段為華北平原棉花葉片SPAD值特征波段的結論相一致。反觀其他區域，王爍等[49]研究得出在陜西省關中地區綠光和紅邊波段為棉花葉片SPAD值的敏感波段。黃春燕[50]研究確定在新疆地區近紅外和紅邊波段與棉花葉片SPAD值響應明顯?？梢姡t邊波段作為棉花葉片SPAD值的響應波段較為明顯，對不同區域均有適用性，但其他波段與棉花葉片SPAD值的關系對不同區域有所不同。因此，建議對棉花葉片SPAD值響應波段的分析，還是應該根據區域特征分別開展具體研究。

4 結論

利用多源遙感數據融合進行作物生長指標的區域反演已成為研究熱點。本文采用二次多項式擬合法融合星-機最優光譜參量，融合后的無人機和衛星影像模型建模2分別提高了0.057、0.015，降低了0.638、0.457，驗證2提高了0.085、0.040，降低了0.397、0.387，RPD提高了0.139、0.020，表明數據融合可有效提高棉花葉片SPAD值的反演模型精度。融合后的MSI光譜參量代入基于UAV的反演模型Fused MSI-ModUAV具有最好的預測能力，被選作最佳模型，進行棉花SPAD值升尺度反演，得到的兩個不同尺度的SPAD值反演圖，預測效果與實際較為一致。本研究為作物生長指標多源遙感數據融合反演提供技術參考，為區域棉花精準生產提供數據支持。

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SPAD value inversion of Cotton leaves based on Satellite-UAV spectral fusion

1National Engineering Research Center for Efficient Utilization of Soil and Fertilizer Resources/College of Resources and Environment, Shandong Agricultural University, Taian 271018, Shandong;2Shandong Institute of Territorial and Spatial Planning, Ji’nan 250014;3Lunan High Speed Railway Co., Ltd, Ji’nan 250098;4College of Agronomy, Shandong Agricultural University, Taian 271018, Shandong

The aim of this study was to improve the inversion accuracy of chlorophyll content in cotton leaves, and to grasp its spatial distribution characteristics in Xiajin county, Shandong province.Taking Xiajin county, Dezhou city, Shandong province as the study area and Dalizhuang cotton field in Xiajin county as the test area, the relative value of chlorophyll content (SPAD value) in cotton leaves in the experimental area was measured by SPAD (soil and plant analyzer development), and obtained the near earth multispectral image of unmanned aerial vehicle (UAV) and Sentinel-2A MSI (MSI) satellite image in the study area in the same period; Then, based on the spectral reflectance of UAV and MSI satellite images, the optimal spectral parameters were constructed and selected, and the inversion model of SPAD value was established by multiple linear regression (MLR); Finally, the quadratic polynomial fitting method was used to fuse the optimal spectral parameters corresponding to UAV and Sentinel-2A MSI. By comparing and analyzing the model effects before and after fusion, the inversion model was optimized, and the SPAD value inversion of the study area was realized.(REG-R)/(REG+R), R/G, Cl(red edge) and NDVI could be the optimal spectral parameters of SPAD value. The precision of cotton leaf SPAD inversion model based on UAV near ground image was better than that based on satellite image; After quadratic polynomial fitting, the calibrationRwas increased by 0.015-0.057, andwas decreased by 0.457-0.638, while the validationRwas increased by 0.040-0.085,was decreased by 0.387-0.397, and RPD was increased by 0.020-0.139. The fused spectral parameters based on Sentinel-2A MSI image were input to the inversion model based on UAV data (Fused MSI-ModUAV), the high inversion accuracy of SPAD value in cotton leaves could be obtained, with the model calibrationRup to 0.672,of 3.982, validationRup to 0.713,of 3.859, and RPD of 1.685. Based on the above model, two inversion prediction maps of different scales were obtained. The SPAD value of cotton leaves in the test area showed the distribution trend of high in the south and low in the north, and the study area showed the distribution trend of low in the middle and high around, which were consistent with the field situation and showed the model had a good prediction effect.Therefore, the fusion of UAV and satellite image data by using quadratic polynomial fitting method could better realize the quantitative inversion of regional high-precision crop growth indicators. The research results could enrich the theory and technology of multi-source remote sensing fusion, and provide the technical reference and data support for cotton growth monitoring and precision production.

SPAD value; UAV; sentinel-2A MSI; inversion model; quadratic polynomial fitting method

2022-01-17；

2022-06-06

山東省自然科學基金（ZR2019MD039）、山東省重點研發計劃（LJNY202103）

王淑婷，E-mail：wstwang@163.com。通信作者陳紅艷，E-mail：chenhy@sdau.edu.cn

（責任編輯 楊鑫浩）