Springer出版社推出的智慧农业系列丛书介绍了智慧农业技术的进展，包括但不限于作物收获机器人、大田作物无人机技术、植物工厂中的创新物联网应用以及优化生产过程的大数据。它包括理论研究和实际应用，重点是系统研究。将强调农业生产中的人工智能技术，包括创新算法和新的应用领域。此外，新的作物正在出现，如美国的大麻，也有覆盖。这一系列书籍将覆盖世界各地，如美国、加拿大、中国、日本、韩国和巴西。

 

　　智慧农业系列丛书旨在为跨学科研究人员提供一个学术平台，提供与智慧农业相关的最新技术。鼓励不同学术背景的研究人员为本书做出贡献，例如农业工程师、育种者、园艺家、农学家和植物病理学家。这套书的目标读者非常广泛—所有与农业生产有关的专业人员。它也可以作为研究生的教科书。

 

 

　　由Zhao ZHANG, Hu LIU, Ce YANG, Yiannis AMPATZIDIS, Jianfeng ZHOU和Yu JIANG编著的《Unmanned Aerial Systems in Precision Agriculture》(《精准农业中的无人机系统》)刚出版不久。全书共8章，描述了无人机(UAV)在精准农业中的技术进步和应用。它专注于无人机在农业中的应用，如作物病害检测，季中产量估计，作物养分状况和高通量表型。与专注于特定应用的个别论文不同，本书为具有广泛主题的读者提供了一个整体的观点。除了植物科学，植物病理学，育种，工程领域的研究人员外，它还面向对成像处理，农业人工智能，精准农业，农业自动化和机器人技术感兴趣的本科生和研究生。植物表型资讯组织专业编辑人员做了系统介绍，将分8期推出。

 

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　　小麦在其生命周期中受到各种胁迫的威胁，其中黄锈病是一种严重影响小麦产量的疾病。这项工作旨在研究基于无人机的多光谱遥感技术在冬小麦黄锈病引起的胁迫绘图中的应用。通过整合光谱植被指数生成、互信息分析和Otsu阈值计算，初步提出了一个简单的无监督小麦黄锈病绘图框架。通过用不同水平的黄锈病接种物感染冬小麦，精心设计了一个田间实验，在有明显症状的病害阶段收集无人机多光谱图像。在标记数据集上的实验结果初步显示了所提出的无监督框架对黄锈病绘图的有效性。还讨论了所提算法的局限性和黄锈病检测在现实生活中应用的挑战。

 

图1 试验麦田的地理位置。

 

　　图2小麦黄锈病接种物试验：三个重复(按列)，不同水平的黄锈病接种物在0-5范围内，其中[2]的假彩色RGB图像在2019年5月2日处于发病阶段。

 

　　图3无人机飞行轨迹和相机触发点(左);每个点的重叠图像数量(中);以及原始校准的近红外正射影像(右)。

 

　　图4包括五个波段的原始RedEdge图像样本。

 

　　图5不同波段、伪彩色RGB图像和最终标签图像的ROI。

 

　　图6提出的小麦黄锈病绘图系统的总体框架，包括特征定义、光谱和 MI 分析、小麦和锈病分割。

 

　　图7 锈病感染的小麦(Rust)、健康的小麦(Healthy)和背景(Backg)三个等级像素的五个波段的光谱反射率。

 

　　图8包括 Rust、Healthy 和 Backg 类在内的三个类别的 18 个 SVI 的光谱反射率。

 

　　图9频段/SVIs和第1类标签之间的MI值。

 

　　图10波段/SVI 和 2/3 类标签之间的 MI 值。

 

　　图11小麦和Backg类OSAVI直方图。

 

　　图12锈蚀和健康等级的近红外和NDREI的直方图。

 

　　图13 NDREI(左)、带Backg的NDREI(中)和基于简单无监督方法的分类结果(右)。

 

　　智慧农业系列丛书介绍了智慧农业技术的进展，包括但不限于作物收获机器人、大田作物无人机技术、植物工厂中的创新物联网应用以及优化生产过程的大数据。它包括理论研究和实际应用，重点是系统研究。将强调农业生产中的人工智能技术，包括创新算法和新的应用领域。此外，新的作物正在出现，如美国的大麻，也有覆盖。这一系列书籍将覆盖世界各地，如美国、加拿大、中国、日本、韩国和巴西。

 

　　智慧农业系列丛书旨在为跨学科研究人员提供一个学术平台，提供与智慧农业相关的最新技术。鼓励不同学术背景的研究人员为本书做出贡献，例如农业工程师、育种者、园艺家、农学家和植物病理学家。这套书的目标读者非常广泛—所有与农业生产有关的专业人员。它也可以作为研究生的教科书。

 

　　本书共8章，描述了无人机(UAV)在精准农业中的技术进步和应用。它专注于无人机在农业中的应用，如作物病害检测，季中产量估计，作物养分状况和高通量表型。与专注于特定应用的个别论文不同，本书为具有广泛主题的读者提供了一个整体的观点。除了植物科学，植物病理学，育种，工程领域的研究人员外，它还面向对成像处理，农业人工智能，精准农业，农业自动化和机器人技术感兴趣的本科生和研究生。

　　

　　来源：Zhang, Z, Liu, H, Yang, C, et al. Unmanned Aerial Systems in Precision Agriculture [M]. Springer, Singapore, 2022.

　　https://doi.org/10.1007/978-981-19-2027-1_4

 

　　编辑：小王博士在努力