基于无人机遥感影像的育种玉米垄数统计监测

为准确、快速的获取区域范围内的育种玉米垄数信息,该研究充分利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)超低空遥感监测技术,通过提取UAV影像的超绿特征和Hough变换方法提取育种玉米的垄数。研究区为金色农华种业科技股份有限公司崖城育种基地,基地内存在正处于苗期、拔节期和成熟期的玉米试验地块,使用的数据源为利用固定翼瑞士e Bee Ag精细农业用无人机获取的超低空可见光影像。研究过程中,首先计算UAV影像的超绿特征,并进行二值优化与形态学开启运算处理,以分离玉米植株与土壤背景信息,采用3种尺寸的窗口搜索并检测用于垄数提取的定位点;然后,用影像分割投影法提取玉米垄线的中心点,减小后续处理的计算量;最后,对已经提取的直线特征不明显的无人机影像中垄线中心点进行Hough变换,以提取玉米垄数。精度评价结果为:采用3种搜索窗口,苗期地块内的43垄玉米的提取精度分别为97.67%、95.35%、88.37%;拔节期地块内的74垄玉米的提取精度分别为100.00%、100.00%、58.11%;成熟期地块内的44垄玉米的提取精度分别为95.45%、90.91%、88.64%。该研究所提出的基于影像分割投影法和Hough变换可以正确提取不同生育期的玉米垄数,其中以拔节期的玉米垄数提取精度最高,此时的玉米植株在UAV影像上可以识别且又尚未封垄,是提取种植垄数的最佳时相;对于定位点检测,与玉米种植的垄间间隔相近的窗口尺寸(1?15或者1?25)是垄数监测的最佳尺寸。     

地基激光雷达提取大田玉米植株表型信息

玉米个体表型信息对于玉米的高产高效发育规律研究、玉米遗传育种中基因型的确定具有重要意义,该文针对传统的玉米表型信息提取方法费时、费力、效率低下、主观性强等问题,提出一种基于TLS(terrestriallaserscanning,地面激光扫描)技术的大田玉米个体表型信息提取方法。利用地基激光雷达获取毫米级精度的玉米个体植株三维点云数据并进行海量点云数据预处理,构建玉米叶片三角网模型和叶片骨架点云;基于叶片三角网提取绿叶叶面积,基于叶片骨架点云提取叶长和叶倾角,基于未去穗的玉米植株点云提取株高。试验结果与实地手动测量值相比,真实叶面积、叶长、株高、叶倾角的均方根误差(RMSE)分别为12.69 cm~2、1.31 cm、1.30 cm和5.12°,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为2.38%、1.32%、0.61%和8.96%。试验结果表明本文提出的基于TLS提取玉米个体表型参数的方法精度较高,具有可行性,为辅助玉米育种、生长监测等提供了一种有效手段。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演方法

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。本文以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI_((783,705))构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.5342,均方根误差为0.2885。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。     

基于Sentinel-2遥感影像的玉米冠层叶面积指数反演

叶面积指数是描述玉米冠层结构的重要参数之一,决定玉米冠层的光合作用、呼吸作用、蒸腾和碳循环等生物物理过程,因此精确反演叶面积指数对玉米长势监测具有重要意义。以河北省保定市的涿州市、高碑店市、定兴县为研究区,利用Sentinel-2遥感影像和LAI-2000地面同步实测数据进行玉米冠层叶面积指数反演,使用归一化差异光谱指数和比值型光谱指数两类指数,构建了单变量和多变量玉米冠层叶面积指数反演模型,通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)筛选出最佳模型。研究结果表明,由NDSI(783,705)构建的单变量模型为最优反演模型,其决定系数为0.534 2,均方根误差为0.288 5。因此,基于Sentinel-2遥感影像利用植被指数反演玉米冠层叶面积指数的方法可作为判断玉米长势状况的初步判断依据。