核桃是我國重要的堅果類果樹和木本油料樹種,以其獨特的風味和豐富的營養價值名列世界四大干果之首。果實膨大期是核桃果實發育過程的第1個時期,該時期如營養不足將直接影響后期果實的品質及產量。因此,核桃果實膨大期氮素含量的監測和診斷對及時掌控樹體長勢調整精細化管理方案具有重要意義。

本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS60進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區域波段選擇）。

一、前期準備

利用無人機高光譜相機對核桃冠層氮素含量進行估算，首先需要進行數據采集。選擇合適的無人機平臺搭載高光譜相機，在核桃園上空按照預定的航線和高度進行飛行作業。在飛行過程中，高光譜相機以一定的時間間隔或空間間隔對核桃冠層進行成像，獲取大量的高光譜圖像數據。同時，為了保證數據的準確性和可靠性，還需要在地面同步采集一些參考數據，如利用傳統方法測定的核桃葉片氮素含量、冠層結構參數等。

二、結果與分析

冠層范圍確定及冠層光譜的提取與精度驗證由圖2可知,5年生核桃林地遙感影像內,核桃、土壤和陰影在全波段范圍內存在一定程度的重疊。在波段520~600nm范圍內,陰影的光譜反射率均小于0.10:核桃和土壤的光譜反射率差異明顯未出現重疊現象,在該范圍內兩者的光譜反射率大于0.10。在波段750~1000nm范圍內,核桃、土壤和陰影的光譜反射率差異明顯,核桃的光譜反射率在波段740~900nm 區間內大于0.7,其余非目標植被的光譜反射率均小于0.7。由于核桃光譜反射率在綠光和近紅外波段區間內可區別于其它非目標植被,而不是某一個或某些波段,導致無法在ENVI5.3軟件中進行運算,因此為方便核桃冠層范圍提取過程的順利進行,本研究選用綠光和近紅外兩個波段區間內核桃樹冠層光譜反射率最大值所對應的Bw(550.7)和B(779.4)進行分類識別,從而確定冠層范圍。在ENVI5.3軟件中對核桃樹、土壤和陰影進行定義,即當B(550.7)處的光譜反射率小于等于0.10且B(779.4)處的光譜反射率小于等于0.20時,識別為陰影并剔除;當B(550.7)處的光譜反射率大于0.10且B;(779.4)處的光譜反射率小于等于0.70時,識別為土壤并剔除;當B(550.7)處光譜反射率大于0.10目B(779.4)處的光譜反射率大于0.70時,識別為目標植被核桃樹。

最終,根據NDVI、RVI和DV植被指數公式，計算獲得72株核桃樹的植被指數特征值及冠層光譜反射率,如圖3所示。

本文另外采用具有較好推廣性和分類準確率的支持向量機進行冠層范圍的提取,對比基于光譜特征方法提取冠層范圍的精準性。首先,在ENVI5.3軟件中,將遙感影像中的地物分為核桃樹和其它兩類(圖4),其中紅色區域為核桃樹冠層,綠色區域為其他。兩類樣本之間的可分離性為1.998,再選擇SVM分類器進行監督分類得到原始分類結果(圖5a),但該分類結果往往存在一些面積極小的斑塊,其精度難以達到最終應用的目的。因此采用Majority小斑塊處理方法對初步分類結果進行處理,得到滿足實際需求的分類結果(圖5b),并對分類結果進行精度驗證,其Kappa系數為0.997,目標植被核桃的制圖精度為99.65%。最后,通過Matab2014b軟件,將本研究基于光譜特征確定的冠層范圍與支持向量機方法識別的冠層范圍像素點進行重疊,其重合區域像素點為4257個,基于光譜特征篩選的冠層范圍像素點個數占支持向量機像素點個數的96.77%,制圖精度為96.43%,精度較高,重疊結果如圖6所示

目前，無人機高光譜相機在核桃冠層氮素含量估算方面的應用還處于不斷發展和完善的階段。未來，隨著技術的不斷進步，高光譜相機的性能將進一步提升，光譜分辨率和成像質量將更高，數據處理和分析方法也將更加智能化和自動化。同時，多源數據融合技術的發展，如將高光譜數據與激光雷達數據、熱紅外數據等相結合，將能夠更全面、準確地獲取核桃樹的生長信息，進一步提高氮素含量估算的精度和可靠性。此外，隨著精準農業理念的深入推廣，無人機高光譜相機技術有望在核桃種植領域得到更廣泛的應用，為實現核桃產業的可持續發展提供強有力的技術支撐。

綜上所述，無人機高光譜相機作為一種先進的遙感監測技術，在核桃冠層氮素含量的估算應用中具有廣闊的前景和巨大的潛力。通過準確、快速地估算核桃冠層氮素含量，能夠為核桃種植者提供科學的施肥決策依據，實現精準施肥，提高肥料利用率，減少資源浪費和環境污染，進而促進核桃產業的高質量發展。

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