【摘 要】
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小麦作为我国主要的粮食作物,对其进行实时、无损的长势监测与产量预测十分重要。近年来无人机快速发展,使其可搭载的载荷越来越多,可以获取更多波段、更高分辨率的影像,使其更适合进行小区域、精细化的长势监测与产量预测。本文利用固定翼无人机搭载多光谱相机获取了河北省沧州市富镇付村冬小麦拔节期和灌浆期的田间影像数据,同时获取了该地区同时期的叶面积指数（LAI）与叶绿素含量（SPAD）两个长势监测指标和成熟期的
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小麦作为我国主要的粮食作物,对其进行实时、无损的长势监测与产量预测十分重要。近年来无人机快速发展,使其可搭载的载荷越来越多,可以获取更多波段、更高分辨率的影像,使其更适合进行小区域、精细化的长势监测与产量预测。本文利用固定翼无人机搭载多光谱相机获取了河北省沧州市富镇付村冬小麦拔节期和灌浆期的田间影像数据,同时获取了该地区同时期的叶面积指数（LAI）与叶绿素含量（SPAD）两个长势监测指标和成熟期的产量数据。以此为基础,综合考虑影像数据的空间差异与冬小麦的生长差异,以不同分辨率下影像的植被指数建立了冬小麦拔节期与灌浆期的LAI、SPAD和产量反演模型,文中主要的研究内容如下:（1）首先将多光谱无人机获取的拔节期和灌浆期的影像数据拼接生成正射影像,将生成的正射影像以0.1m为间隔进行重采样,获得0.1m-1.0m共10种分辨率的影像数据,然后分别计算出各个分辨率下的20种植被指数,根据计算好的植被指数与实测的LAI、SPAD和产量进行相关性分析,选取各个分辨率下拔节期和灌浆期植被指数与LAI、SPAD和产量相关性最好的前五种植被指数进行后续分析。（2）对比拔节期和灌浆期构建的LAI模型可以发现,拔节期构建的一元线性回归模型、一元二次回归模型和多元线性回归模型皆优于灌浆期构建的三种模型,所以在拔节期和灌浆期进行LAI反演,拔节期反演LAI效果更好,最佳分辨率为0.1m,最优模型为多元线性回归模型。（3）对比拔节期和灌浆期构建的SPAD模型可以发现,灌浆期构建的一元线性回归模型、一元二次回归模型和多元线性回归模型皆优于拔节期构建的三种模型,所以在拔节期和灌浆期进行SPAD反演,灌浆期反演SPAD效果更好,最佳分辨率为0.4m,最优模型为多元线性回归模型。（4）对比拔节期和灌浆期构建的产量模型可以发现,灌浆期构建的一元线性回归模型、一元二次回归模型和多元线性回归模型皆优于拔节期构建的三种模型,所以在拔节期和灌浆期进行产量反演,灌浆期反演产量效果更好,最佳分辨率为0.5m,最优模型为多元线性回归模型。
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