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1.
无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展   总被引:26,自引:19,他引:7  
田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。  相似文献   
2.
基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测   总被引:10,自引:7,他引:3  
快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R~2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。  相似文献   
3.
SPAD(Soil and plant analyzer development)值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数(IKAW和RBRI)、多光谱植被指数(GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI)具有较好的相关性,与可见光植被指数(CIVE)和多光谱植被指数(GNDVI)的相结合指数具有较好的相关性,其估算模型的R2为0.89,模型验证的RMSE为2.55,nRMSE为6.21%。研究表明,可见光植被指数与多光谱植被指数相结合指数逐步回归和随机森林回归模型估算SPAD值的精度高于仅用可见光植被指数或多光谱植被指数,采用逐步回归的估算模型R2为0.91,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.89、2.32和5.64%,采用随机森林回归的估算模型R2为0.90,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.88、2.51和6.12%。  相似文献   
4.
孕穗期高温与涝对水稻光合特性和产量的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】探究孕穗期高温与涝胁迫对水稻光合特性和产量的影响。【方法】采用盆栽试验,设置3个胁迫处理,分别为涝胁迫(T1,15 cm),高温胁迫(T2),高温×涝胁迫(T3,15 cm),以浅水勤灌为对照(CK),分析了孕穗期高温与涝胁迫条件下水稻光合特性和产量变化。【结果】孕穗期胁迫结束后,T2处理相比CK降低了水稻的光合速率,较降低了30.77%,T3处理会增加水稻叶片的SPAD值和光合速率以及气孔导度,尤其是气孔导度较CK显著增加了51.90%;所有胁迫处理的地上部干物质量都低于CK,直至成熟期,T1、T2和T3处理的地上部干物质量分别较CK显著降低了6.65%、32.40%和12.98%;T2和T3处理均会降低水稻产量,且分别较CK显著减产80.09%和12.33%,千粒质量分别较CK下降了16.31%和11.86%;且T3处理千粒质量和产量分别较T2处理显著增加了5.32%和3.40倍。【结论】水稻孕穗期若遭遇极端高温天气时,可以将田间水层保持在15 cm左右,以缓解高温对水稻造成的热害。  相似文献   
5.
1、前言 森林档案是国家全部档案的重要组成部分,属于技术档案范畴。森林档案分为资源档案和经营档案两类,资源档案的主要目的在于掌握森林资源现状,而森林经营档案不仅要掌握森林资源现状,更主要是掌握动态变化,为各种生产经营活动服务。  相似文献   
6.
基于立体视觉的玉米雄穗三维信息提取   总被引:4,自引:4,他引:0  
玉米雄穗的表型信息对玉米育种研究具有重要的参考意义。该研究以自动获取玉米雄穗三维表型信息为目的。通过对雄穗样本进行多视角摄影处理来重建其三维模型。对重建的三维点云数据运用基于密度聚类的方法统计其分枝数信息,运用Delaunays三角网方法计算其外包络体积信息,并基于点云信息对雄穗主轴和最大穗冠的结构参数进行计算,同时定义了相关表型参数。用实测结果验证计算结果:分枝数统计结果的最大绝对误差为2,RMSE(root mean square error)为1.03,n RMSE(normalized root mean square error)为0.05;主轴长度,主轴最大/最小直径,最大穗冠高度和最大穗冠直径的R~2分别为0.99,0.82,0.83,0.97和0.93,均达到极显著相关水平。研究提出的相关表型参数和其提取方法在育种研究中具有应用潜力,为田间高通量雄穗信息的快速提取提供了参考。  相似文献   
7.
基于无人机热红外与数码影像的玉米冠层温度监测   总被引:1,自引:9,他引:1  
快速、准确、无损地获取田间玉米冠层温度,对实现无人机辅助玉米抗旱性状的监测具有重要的意义。该文以无人机搭载热红外成像仪和RGB高清数码相机构成低空遥感数据获取系统,以不同性状的拔节期玉米为研究对象,采集试验区的无人机影像。利用含有已知三维坐标的几何控制板,进行数码影像几何校正,并利用校正后的数码影像对热红外影像进行几何配准。利用便携式手持测温仪测量辐射定标板黑白面的温度,对热红外影像进行辐射定标。利用高空间分辨率的数码影像对玉米进行分类并二值化处理,基于二值化结果提取热红外影像的玉米冠层像元,并提取试验区不同性状玉米的冠层温度。同时,利用便携式手持测温仪在地面同步测量玉米冠层温度,并与提取的冠层温度经行一致性分析,以验证评估基于热红外影像提取玉米冠层温度的效果。结果表明:提取的冠层温度值与地面实测值具有高度一致性(R2=0.723 6,RMSE=0.60℃),提取精度较高,表明基于无人机热红外影像获取玉米冠层温度的方法具有高通量的优势且精度较高。最后将试验区的植被覆盖度与提取的冠层温度进行对比分析,结果表明:玉米冠层温度与其覆盖度有显著的相关性(R2=0.534 5,P0.000 1),覆盖度越高冠层温度越低,反之则越高,说明玉米冠层覆盖度的大小影响玉米冠层温度的高低。该研究可为玉米育种材料的田间冠层温度监测提供参考。  相似文献   
8.
利用低成本的无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)高清数码影像获取系统,于2016年7—9月在山东省济宁市嘉祥县圣丰大豆育种基地,获取大豆育种材料试验区的R1-R2、R3、R5-R6共3个关键生育期的高清数码影像,首先利用高清数码影像中的黑白定标布,对数码影像的DN(Digital number,DN)值进行归一化标定,并构建标定的18个数码影像变量,然后基于900个育种小区的叶面积指数实测数据构建大豆育种材料叶面积指数的一元线性回归、逐步回归、全子集回归、偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归模型,最后基于模型建立和验证的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和归一化的均方根误差(nRMSE)3个指标,筛选估测叶面积指数的最佳模型。研究表明,全子集回归模型中采用4个数码影像变量B、RGBVI、GLA和B/(R+G+B)的多元线性回归模型对大豆育种材料叶面积指数的解析精度最优,模型建立的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.69、0.99和17.90%,验证模型的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.68、1.00和18.10%。结果表明,以无人机为遥感平台,搭载低成本的高清数码相机,利用高清数码影像进行大豆育种材料LAI估测是可行的,可以快速、有效、无损地获取大豆育种材料的长势信息,为筛选高产大豆品种提供一种低成本的可行方法。  相似文献   
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