An investigation on the best-fit models for sugarcane biomass estimation by linear mixed-effect modelling on unmanned aerial vehicle-based multispectral images: A case study of Australia
Sharareh Akbariana,* , Chengyuan Xub, Weijin Wangc, Stephen Ginnsd, Samsung Lima aSchool of Civil and Environmental Engineering, University of New South Wales, Sydney, Australia 新南威尔士大学土木与环境工程学院，澳大利亚悉尼 bSchool of Health, Medical and Applied Sciences, Central Queensland University, Bundaberg, Australia 澳大利亚邦达博格4670中央昆士兰大学健康、医学和应用科学学院 cScience & Technology Division, Department of Environment and Science, Queensland, Australia 澳大利亚昆士兰环境与科学部科技处 dQueensland Department of Agriculture and Fisheries, Brisbane 4000, Australia 昆士兰农业和渔业部，澳大利亚布里斯班 |
https://doi.org/10.1016/j.inpa.2022.03.005
甘蔗是一种适合热带和亚热带地区生长的多年生作物，占全球糖基产品的近80%，农民和食品行业正在寻求以准确有效的方式监测甘蔗生长，以确保收获前产量的质量和数量，生物量对作物生长监测和产量预测至关重要，通过精确和非破坏性的方式准确估算生物量需要具有高时空分辨率的作物状态数据。近年来遥感技术的进步已经证明了其估算甘蔗生物量的能力，尽管基于卫星的数据在大空间覆盖范围内被广泛使用，但在区域尺度上监测生物量存在时空分辨率低、成本高和天气限制等问题。无人机（UAV）平台因其运行成本低、空间分辨率高、时间频率高等优点，被广泛用于估算甘蔗生物量，尽管这些模型已被证明在田间或块状水平上预测甘蔗生物量是可靠的，但它们尚未在更精细的尺度上进行研究。
在甘蔗生长的不同阶段，使用传感器在多旋翼无人机上获得了空间分辨率为3厘米的多光谱图像的多时相采集，图像在距地面45米的高度拍摄，相机CCD角度与地面平行，各飞行段的侧向和正向重叠度分别为60%和90%，产生了令人满意的图像拼接性能，采用下井式光传感器和与传感器集成的GPS天线进行采集。
图2显示了三种植被指数（VIs）对湿和干生物量的总体分析，以及肥料处理对生物量值的影响。所有三种VIs在1月、2月、3月和4月的季前和季中表现相似，作物对不同处理的反应差异不像在6月和9月的季末那么明显。然而，到了季中，可以很好地注意到作物对每种处理的反应存在实质性差异。处理9（图2中的三角形符号）包括75%的聚合物包覆尿素，25%的尿素和130公斤/公顷的氮，与其他处理相比，在6月和9月产生的生物量最高。在季末，由于叶片衰老，NDVI值与9月干湿生物量的相关性较低，三种氮肥处理与生长初期的相关性也较低（图2（a）和图2（b）），在高生物量条件下，NDRE和GNDVI比NDVI表现出更高的抗衰老能力（图2（c）至图2（f）），每个VI中包含的光谱波段可能解释了这种性能差异。正如前面章节所讨论的，红色和近红外波段可能导致在生长高峰期的生物量估计不正确。因此，NDVI中这些波段的数学组合导致VI与生物量之间的相关性低于公式中缺少红色波段的NDRE和GNDVI，然而，当作物达到最高生物量时，6月和9月测量的样品中仍然存在衰老和饱和问题。
图2 散点图:（a）湿生物量vs NDVI（b）干生物量vs NDVI （c）湿生物量vs NDRE （d）干生物量vs NDRE （e）湿生物量vs GNDVI （f）干生物量vs GNDVI
根据固定效应和随机效应建立了最佳拟合混合效应模型，与三种基线方法（MLR、GLM和GAM）相比，改进了对湿甘蔗和干甘蔗生物量的估计。以不同氮肥处理的甘蔗试验田为研究对象，通过对不同生育期作物生物量的测量和基于无人机的多光谱成像，建立了作物生物量估算模型。混合效应模型在估算干湿生物量方面均优于其他模型，在提出的混合效应模型中，研究了各种随机效应对甘蔗特性和所收集数据结构的贡献，将模型选择策略扩展到模型中，将最合适的光谱信息作为固定效应来分析，在不需要事先了解作物施用氮肥处理的情况下，利用本文提出的混合效应模型可以有效地估算甘蔗的干、湿生物量，研究结果可为预测不同施氮条件下甘蔗作物产量提供有益参考。
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