基于无人机航拍图像的大田玉米冠层结构建模

针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像。基于伪极点Crust方法构建了玉米苗期和成熟期的冠层结构模型,并基于大田原位手动测量的株高、叶长、最大叶宽、叶面积等参数对所构建的冠层结构模型进行了精度评估。结果表明,苗期、成熟期玉米株高、叶长、最大叶宽的R^2均不小于0.91,RMSE、rRMSE、ME均较小;苗期叶面积的R^2为0.96,RMSE、rRMSE、ME均较小;成熟期叶面积的R^2为0.76,RMSE、rRMSE、ME稍大。本研究可为大田冠层结构、表型信息的高通量获取提供新的途径。     

基于机器视觉的大田植株生长动态三维定量化研究

高通量植物三维表型的研究对判定植株表型特征至关重要。基于机器视觉的植株三维表型获取方法在温室中已广泛应用,能够动态监测植株生长过程,但在大田复杂环境中应用较少。以大田生长的玉米、大豆植株为研究对象,基于机器视觉分析方法对不同生长时期玉米、大豆植株进行个体和群体的三维重建,并基于手动测量值对叶长、叶最大宽进行精度评估。研究结果表明,叶长、叶最大宽的计算值与手动测量值的R2均大于0.97,精度较高,表明大田环境下此方法可以满足作物表型三维构建参数提取的精度要求,但是当冠层遮挡较严重时,三维重建精度将明显下降。进一步自动提取了株高、冠幅和器官生长动态,结果可为与基因型相关的表型高通量分析提供方法,并可进行株型与冠层辐射的精确评价。