利用无人机遥感提取育种小区玉米倒伏信息

研究了无人机遥感技术在小区尺度上进行玉米倒伏信息提取的可行性。笔者使用小型无人机通过无地面控制点的倾斜摄影方式，获得研究区的数字表面模型(DSM)，结合图像的红、绿、蓝色彩特征，采用图像分类的方法提取玉米倒伏信息，并在小区尺度上与田间调查结果进行对比分析。结果表明，数字表面模型所代表的玉米冠层高度差异信息与图像色彩特征具有良好的互补性，二者结合能够极大地提高玉米倒伏信息的提取精度。与田间调查数据相比，倒伏株数的误差只有4.44%，受倒伏影响的小区数量误差为9.26%，且85%以上小区内的株数误差小于5棵。玉米冠层高度结合色彩特征信息可精准地提取玉米倒伏信息；倾斜摄影测量方式可有效降低地面控制点缺失带来的模型内畸变，提高工作效率。该方法为小区尺度的玉米倒伏调查提供了一种简单、快速、有效的手段。