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中國農業科學院作科所利用無人機多模態數據估
2021-08-21 

中國農業科學院作科所利用無人機多模態數據估

  近日,中國農業科學院作物科學研究所作物栽培與生理創新團隊,基于無人機高通量作物表型觀測平臺采集的RGB、多光譜和熱紅外圖像構建多模態數據,對玉米葉面積指數進行精確估測,為更精細化的指導玉米田間水肥管理,發展智慧農業提供依據。7月15日,相關研究成果在線發表于《植物生理學(Plant Physiology)》。

 

  據金秀良研究員介紹,葉面積指數(LAI)是作物表型參數的重要組成部分,是評價作物生長和估產的重要指標,有利于玉米的高通量表型分析和精確農業。深入挖掘多模態數據來估算玉米冠層LAI有利于提高其估測精度,同時對其他玉米關鍵表型性狀提供啟示。

中國農業科學院作科所利用無人機多模態數據估

  研究人員采用采集的LAI作為地面真實測量值,在玉米冠層不同高度下采集5個水平面的LAI垂直分布數據,使用無人機采集的RGB、多光譜和熱紅外圖像構建多模態數據集。并通過對這些參數進行數據處理,估計葉面積指數。此外,研究建立了一個三層隱含的深度學習模型來估計玉米的葉面積指數。研究發現,可見光波段構建的植被指數與LAI的相關性強于近紅外和紅邊波段構建的植被指數;熱紅外波段獲得的玉米冠層熱信息與LAI密切相關。這意味著常用在植被蒸散發模型中的熱紅外傳感器,對于估計LAI也非常有效。此研究為玉米的高通量表型分析提供參考,為農業生產精準管理和智慧農業提供科學依據。

 

  武漢大學遙感信息工程學院博士生劉帥兵為文章第一作者,作科所金秀良研究員為文章通訊作者。該研究得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、國家重點基礎研究發展計劃和中國農科院科技創新工程等項目資助。

 

  原文鏈接:https://academic.oup.com/plphys/advance-article-abstract/doi/10.1093/plphys/kiab322/6321903?redirectedFrom=fulltext

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