利用UAV对番茄进行田间表型鉴定的结果验证

利用UAV对番茄进行田间表型鉴定的结果验证

本研究的主要目的是利用3个番茄品种评估无人机在番茄生长季测定其株高、冠层覆盖度和NDVI的潜力;验证无人机测得的株高;评估无人机测得的叶面积指数与冠层覆盖度之间的相关性,植物表型资讯简介如下:

在农业领域中,无人机(UAV)已被公认为是在植物整个生长季节提供时间和空间条件实时反馈的优秀工具。无人机还可以通过筛选品种、筛选抗生物和非生物胁迫的农艺性状,以及选择优化土壤和水资源管理的最佳方案来加速育种计划。本研究的主要目的是利用3个番茄品种评估无人机在番茄生长季测定其株高、冠层覆盖度和NDVI的潜力;验证无人机测得的株高;评估无人机测得的叶面积指数与冠层覆盖度之间的相关性。

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图1.番茄实验田布局

试验田包括90个地块,种植8个不同的番茄品种,每行重复三次并分三排种植。选择种植番茄品种TAM-HOT、Shourouq和Mykonos的样地用于验证无人机的估测结果。在2017年4月27日至6月22日期间,每周收集番茄植株的株高、叶面积指数、NDVI。

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图2.无人机估测不同番茄品种的生长季NDVI值

结果发现,在移植后(DAP)90-110天之间,所有番茄品种均健康无病,且无人机估算的NDVI值达到峰值;冠层覆盖度估值与植物冠层分析仪测得的叶面积指数的相关系数为0.72;TAM-HOT、Shourouq和Mykonos品种的株高估值与实测值的相关系数分别为0.9845、0.9766和0.9949;此外,统计分析还发现无人机和手动测量的株高之间没有显著差异(P≥0.05)。

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图3.多光谱相机的CIR正色图像和近红外波段的NDVI图像

预计未来无人机监测作物生长可通过密集的数据采集、增加地面样本数量、增加与无人机图像网格的几何重合、去除天气影响以及图像质量和其他系统误差来改善。

 

来源:

Enciso J, Avila C A., Jung J ,et al.Validation of agronomic UAV and field measurements for tomato varieties. ScienceDirect.https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.011

 

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