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基于无人机高光谱成像的油菜种子成熟度研究

分类：植物表型资讯
作者：PhenoTrait
来源：本站
发布时间：2021-06-13 06:10
访问量：

【概要描述】研究的目的是利用田间高光谱成像技术估计油菜种子成熟度。

基于无人机高光谱成像的油菜种子成熟度研究

【概要描述】研究的目的是利用田间高光谱成像技术估计油菜种子成熟度。

分类：植物表型资讯
作者：PhenoTrait
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发布时间：2021-06-13 06:10
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油菜荚果最佳成熟期的确定是油菜种子产量和品质最大化的关键，也是作物改良中一个重要的表型性状。常规方法是通过目测种子颜色变化。高光谱传感器具有确定作物生理状态的潜力。因此，本研究的目的是利用田间高光谱成像技术估计油菜种子成熟度。

2018年8月29日收集的油菜基因型pod样本(阶段，S4)

现阶段油菜田高光谱数据立方体，S1(DAS:81)。

本研究从56个群体实验中筛选出5个油菜基因型(NAM-0、NAM-13、NAM-17、NAM-48和NAM-76)。首先，使用安装高光谱相机(400–1000 nm)的无人机在从荚果形成到接近收获成熟的五个生长阶段(BBCH-79(S1)到88(S5))采集数据。然后，针对每个基因型，在成像的同一天对荚果和种子水分进行估计。接着，对反射率数据进行一阶导数以确定最佳光谱波段。作为这项研究的一部分，本研究开发了一个新的植被指数：油菜荚果成熟度指数(CPMI)，并与4个现有植被指数(mNDRE、PSRI、MCARI、WBI)进行比较，对CPMI进行评价。结果显示，各基因型的CPMI与角果和种子水分的关系均较强(R²分别为0.81 ~ 0.98和0.66 ~ 0.85)。此外，新的指数能够发现不同成熟期基因型之间的差异。

油菜基因型在5个时期的平均冠层反射光谱(用S1-S5表示)。

油菜基因型在所有五个阶段的连续阶段反射率差异图(由S1–S5指定)

来源：

Singh K, Duddu H, Vail S, et al. UAV-Based Hyperspectral Imaging Technique to Estimate Canola (Brassica napus L.) Seedpods Maturity. Canadian Journal of Remote Sensing, DOI:10.1080/07038992.2021.1881464.

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