作物收獲指數（HI）是評價作物產量和栽培效果的重要生物學參數，是進一步提高作物產量的重要決定因素。對作物育種、作物生長模擬、精準農業作物管理、作物產量估算及其它方面的應用研究具有重要意義。近年來，遙感憑借其在速度、精度和覆蓋范圍等方面的優勢已逐漸成為獲取大尺度作物HI的有效技術手段。而無人機（UAV）遙感技術也迅速發展，成為農業遙感監測的新手段。目前，UAV遙感傳感器主要包括數碼相機、多光譜相機和高光譜相機。其中，高光譜相機具有較多的波段，可以獲取與作物生長狀況密切相關的波段信息，可以為作物動態生長監測提供豐富的信息源，并可靠收集作物HI動態變化信息。然而，目前利用UAV高光譜遙感估算作物HI并無相關報道。

基于此，在所附文章中，來自中國農業科學研究院的一組研究團隊以冬小麥為研究對象，充分考慮其開花期至成熟期生物量和灌漿過程的變化以獲取作物動態HI（D-HI）的空間信息。動態fG（D-fG）參數估算為開花期至成熟期期間不同生長期累積的地上生物量與對應時期地上生物量的比值。作者基于無人機高光譜遙感（DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光譜成像）數據進行了D-fG參數估算，提出了一種獲取冬小麥D-HI空間信息的技術方法，并驗證了所提出方法的精度。通過UAV高光譜數據計算的歸一化差異光譜指數（NDSI）和D-fG測量值之間的相關關系篩選出D?fG估算的敏感波段中心和*佳波段組合，從而實現D?fG的準確估算。最后，基于D-fG遙感參數和D-HI估算模型，準確獲取冬小麥D-HI空間信息。

Pika L 高光譜成像儀

研究區域

中國河北省衡水市深州縣（37.71°~38.16°N，115.36°~ 115.80°E）。

圖1 研究區位置和UAV飛行樣地分布。

圖2 本研究應用方法概述

結果

表1 D-fG和NDSI之間關系及其精度驗證

圖3 基于敏感波段中心λ(724 nm，784 nm)的D-HI估算結果（2021年5月25日）。

圖4 基于敏感波段中心λ(724 nm，784 nm)的D-HI估算結果（2021年6月4日）。

結論

通過將靜態fG參數轉化為動態D-fG參數，提出了一種基于UAV高光譜數據的D-fG遙感參數獲取冬小麥D-HI空間信息的方法并進行驗證。最后，準確估算了冬小麥D-HI的空間信息。其中，選取5對敏感遙感波段中心以估算D-fG參數：λ（476 nm，508 nm），λ（444 nm，644 nm），λ（608 nm，788 nm），λ（724 nm，784 nm）和λ（816 nm，908 nm）。驗證了基于遙感的D-fG估算值，RMSE為0.0436-0.0604，NRMSE為10.31%- 14.27%，MRE為8.28%-12.55%。同時，5對敏感高光譜波段中心的D-HI空間信息估算精度較高，RMSE為0.0429-0.0546，NRMSE為9.87%-12.57%，MRE為8.33%-10.90%?；诟吖庾V敏感波段中心λ（724 nm，784 nm）的D-HI估算結果精度*高，RMSE、NRMSE和MRE值分別為0.0429、9.87%和8.33%。本研究中D-fG和D-HI的估算結果具有較高的準確性，證明了所提出的基于UAV高光譜數據估算冬小麥D-HI空間信息的方法的可行性。這對未來利用衛星遙感進行大尺度作物D-HI估算具有一定的參考意義。