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基于UAS的遥感技术在冬小麦生长季表型性状及产量估算中的应用

分类：学术中心
作者：PhenoTrait
来源：植物表型资讯
发布时间：2023-02-13 09:30
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【概要描述】

基于UAS的遥感技术在冬小麦生长季表型性状及产量估算中的应用

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作者：PhenoTrait
来源：植物表型资讯
发布时间：2023-02-13 09:30
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表型方法已被认为是作物育种计划的重要组成部分，以改善作物和开发新的高产栽培品种。然而，传统的现场监测方法昂贵、侵入性强、耗时长。此外，使用卫星和机载平台收集的数据要么成本高昂，要么受到空间和时间分辨率的限制。本研究探讨了低成本无人/无人空中系统(unmanned/unoccupied aerial systems，UASs)数据能否用于估算冬小麦(Triticum aestivum L.)氮素含量、结构性状(包括株高、鲜、干生物量、叶面积指数(leaf area index，LAI))以及冬小麦不同生育期的产量。为了实现这一目标，在冬小麦生长季节采集了基于UAS的RGB和多光谱数据（图1和图2）。此外，对于每次UAS飞行任务，通过实地采样测量冬小麦性状和总产量(仅在收获时)，以进行模型开发和验证。然后，使用一组植被指数(vegetation indices，VIs)、机器学习算法(machine learning algorithms，MLAs)和运动结构(structure-from-motion，SfM)来估计冬小麦的性状和产量（图3、4），使用线性回归和MLAs，而不是VIs，提高了UAS衍生数据估计冬小麦性状和产量的能力。此外，考虑到为建立MLAs而收集原位数据的过程成本高且耗时长，使用SFM衍生的高程模型和基于红边的VIs(如CIre和NDRE)是估计关键冬小麦性状的可靠替代方法。结果表明可以通过提供冬小麦表型性状的快速和非破坏性代理来潜在地帮助育种者。

图1 研究区域显示为真彩色合成(图像日期:2020年3月29日)。每个小区下方红色数字表示种前施氮量(kg/ha)

图2 不同生长季节UAS光谱反射率的比较。该测试应用于每个生长阶段20个地块的每个UAS波段的20次平均光谱反射率测量。波段缩写:B：蓝，G：绿，R：红，RE：红边，NIR：近红外

图3 利用验证数据集估算冬小麦性状与产量的相关系数。a N含量(%)，b 株高(cm)， c 鲜生物量(gr)， d 干生物量(gr)， e 叶面积指数(m2/m2)， f 产量(kg/ha)。垂直误差条从100个排列中显示±1个标准偏差。由于本研究地点在收获期存在倒伏现象，SFM计算的收获时株高被线性回归和MLAs排除。

图4 将最优预测模型应用于分蘖期UAS多光谱图像，估算冬小麦性状和产量图。a 基于SFM衍生株高和谱带的高斯过程回归（Gaussian process regres-Sion，GPR）算法估计N含量图，b 基于SFM衍生株高和谱带的GPR算法估计株高图，c 基于SFM衍生株高和谱带的GPR算法估计鲜生物量图，d 基于SFM衍生株高和谱带的装袋集成算法估计干生物量图，e 利用SFM衍生的株高和谱带采用GPR算法估计LAI图，f 利用SFM衍生的株高和谱带采用线性回归估计产量图。

来源

Hassani, K., Gholizadeh, H., Taghvaeian, S. et al. Application of UAS-Based Remote Sensing in Estimating Winter Wheat Phenotypic Traits and Yield During the Growing Season. PFG (2023). https://doi.org/10.1007/s41064-022-00229-5

编辑

王春颖

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