基于无人机图像的田间柳枝稷的可持续性状建模


发布时间:

2022-05-02

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  柳枝稷是一种多年生的C4禾本科植物,具有高生物产量和高环境适应性等优良特性,被广泛应用在生物能源的生产中。柳枝稷的各种生理生化性状,如叶绿素含量、病害严重程度、氮含量、木质素含量等,与纤维素乙醇原料的可持续性产出息息相关。建立高通量的可持续性表型特征量化模型,有助于减少鉴定柳枝稷种质资源的人工与时间成本,具有巨大发展潜力。在本研究中,基于无人机遥感图像(RGB与多光谱)建立了叶绿素含量、病害严重程度、氮含量、木质素含量的快速评估模型。其中,多光谱相机的型号为5通道的MicaSense RedEdge多光谱相机。RGB相机型号为ZenMuse X3。根据遥感多光谱图像运用树冠位置圈定方法,计算了柳枝稷冠层的植被指数,包括归一化植被指数(NDVI)、归一化差异红色边缘指数(NDRE)、绿波段叶绿素指数(CLG)、红边叶绿素指数(CLRE)、叶绿素植被指数(CVI)、绿叶指数(GLI)和比值植被指数(RVI)。最终,研究利用了线性模型与广义加性模型(GAM)评估了各植被指数与表型性状之间的关联性。研究表明,在叶绿素评估方面,NDRE在评估柳枝稷的病害严重程度和氮含量方面占据优势。NDVI能更好的与叶绿素含量和木质素含量建立相关关系。总体而言,线性模型适用于病害严重程度与氮含量的分析。但是对于氮含量和木质素含量的分析,非线性模型的效果更好。该研究为柳枝稷田间高通量表型分析提供了一种新方法。

 

  图1本研究的数据分析流程图

 

  图2 实验田块的遥感红边图像(绿色代表较高的叶片叶绿素含量,红色代表较低的叶片叶绿素含量)(a)RGB图像;(b) NDVI植被指数图;(c) NDRE植被指数图

 

  图3叶绿素含量的模型评估结果(a)NDRE;(b)NDVI;(c)CVI;(d)CLI;(e)RVI;(f)CLG

 

  图4 病害严重程度的模型评估结果(a)NDRE;(b)NDVI;

 

  图5 基于NDVI的木质素的模型评估结果(a)线性回归;(b)对数回归;(c)二项式回归;(d)GAM

 

  来源:Xu Y, Shrestha V, Piasecki C, et al. Sustainability Trait Modeling of Field-Grown Switchgrass (Panicum virgatum) Using UAV-Based Imagery[J]. Plants, 2021, 10(12): 2726.

 

  编辑:张金诺

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