农业遥感丨EUR J AGRON：利用基于无人机的多光谱和RGB图像监测以燕麦为基础的多样化种植的地上生物量

本文研究了利用基于无人机的多光谱和RGB图像监测以燕麦为基础的多样化种植的地上生物量（AGB）。研究背景指出，实时获取作物AGB信息对于估算产量和管理水肥至关重要，而无人机图像因其高效性和灵活性，为AGB估算提供了广阔前景。研究目的在于通过不同飞行高度和种植制度下的多光谱和RGB图像，估算燕麦在不同生长阶段的AGB。研究结果显示，在飞行高度为25米时，图像对AGB的估算精度最高，且通过特征选择方法和机器学习模型的结合，显著提高了AGB估测的准确性。结论表明，该方法可有效提高燕麦地上生物量估测的准确性，并有助于在多样化种植系统中实时监测作物生长情况。