无人机多光谱-数字-LiDAR融合技术提升玉米地上生物量估测精度

为解决玉米地上生物量（AGB）估测模型泛化性不足的问题，研究人员通过无人机平台融合多光谱（VI）、数字影像（提取PD、STP）和LiDAR（计算SL）数据，构建了"表型反馈（VI）+管理（PS）+环境（SL）"三元整合框架。随机森林（RF）模型在VI+PS+SL多模态融合下表现最优（R2达0.92-0.93），较单一VI模型提升15.8%（R2）和10.9%（RMSE），为智慧农业提供精准管理新范式。

　　

玉米作为全球主要粮食作物，其地上生物量（Above-Ground Biomass, AGB）的精准估测直接关系到产量预测和田间管理。然而，现有基于植被指数（Vegetation Index, VI）的无人机遥感估测方法存在明显局限——就像仅凭身高判断运动员体能一样，单纯依赖光谱特征往往忽略了种植结构管理和地形环境的关键影响。特别是在复杂农田中，植株密度差异、垄沟坡度变化导致的水肥分布不均，使得传统模型在跨区域应用时频频"失灵"。这种技术瓶颈严重制约了精准农业的发展，迫切需要一种能融合多维度生态因子的新型估测体系。

针对这一挑战，某研究团队创新性地搭建了无人机多平台协同观测系统。他们通过数字影像解析提取植物密度（Plant Density, PD）和株间距（Spacing Between Two Plants, STP），利用LiDAR点云数据计算田块坡度（Slope, SL），并首创植物结构因子（Plant Structure factor, PS）量化种植模式特征。研究团队系统分析了SL对土壤水分动态、养分运输及干物质积累的影响机制，随后采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）三种机器学习算法，构建了多模态数据融合的AGB估测模型。

关键技术方法包括：（1）无人机多光谱成像获取VI数据；（2）数字影像处理提取PD和STP参数；（3）LiDAR三维建模计算SL；（4）构建PS=PD×STP量化种植结构；（5）在V6（六叶期）、VT（抽雄期）、R4（灌浆期）三个关键生长期采集样本；（6）采用PLSR、SVM、RF算法进行模型训练与验证。

【环境因子的调控机制】
数据分析显示，SL与AGB始终呈现显著负相关（V6:-0.62; VT:-0.69; R4:-0.69, p<0.001）。缓坡区域因水分养分富集形成"生态洼地"，促使玉米生物量增加。这一发现首次定量揭示了地形坡度通过调控土壤水肥空间再分配间接影响作物生长的完整通路。

【管理因子的增效作用】
PS与AGB呈稳定正相关（V6:0.58; VT:0.59; R4:0.63），证实合理密植能优化光能竞争效率。当PS值在8-12区间时，单位面积生物量积累达到峰值，为标准化种植提供了精确的数字化标尺。

【多模态模型的优越性】
RF算法在VI+PS+SL三模态融合中表现最佳，验证R²较单一VI模型提升显著（V6:0.93; VT:0.90; R4:0.92）。特别值得注意的是，仅添加PS或SL任一因子即可使RMSE降低8%以上，而双因子协同更使模型鲁棒性提升15.8%，证明管理与环境因子的整合具有生态协同效应。

【空间异质性的启示】
模型在环境均质的FQ地区（R2=0.85）显著优于异质性强的YZ地区（R2=0.56），提示地形复杂度是影响模型泛化能力的关键阈值。研究人员据此提出"环境均匀度指数"作为模型选用的前置判别指标。

这项发表于《Agricultural Water Management》的研究，通过"表型-管理-环境"三元整合框架，突破了传统遥感反演模型忽视生态互作的局限。其创新价值体现在三方面：技术上首创多传感器数据层级融合方案，理论上阐明SL-PS协同调控AGB的生态机制，应用上提供可推广的智慧农业解决方案。特别是提出的PS因子，将难以量化的农艺措施转化为可计算的数字参数，为作物生长模型的"农艺参数化"开辟了新路径。研究结果已在中国东北玉米带开展示范应用，指导农户根据坡度差异动态调整灌溉施肥策略，实现增产9%-13%的显著效益。这项成果不仅适用于玉米，其构建的多模态融合方法论对小麦、水稻等主粮作物的精准管理同样具有重要借鉴意义。