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        基于無(wú)人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)的小麥育種表型信息解析

        2016-09-10 01:53:20陸國(guó)政李長(zhǎng)春楊貴軍于海洋趙曉慶
        中國(guó)種業(yè) 2016年8期
        關(guān)鍵詞:葉色射影試驗(yàn)田

        陸國(guó)政 李長(zhǎng)春 楊貴軍 于海洋 趙曉慶

        (1河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院,焦作454000;2國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心,北京100097)

        基于無(wú)人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)的小麥育種表型信息解析

        陸國(guó)政1,2李長(zhǎng)春1楊貴軍2于海洋2趙曉慶2

        (1河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院,焦作454000;2國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心,北京100097)

        以江蘇里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地為研究區(qū)域,利用八旋翼無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)監(jiān)測(cè)小麥育種小區(qū),并開(kāi)展了針對(duì)小麥育種表現(xiàn)形態(tài)的信息解析。通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感試驗(yàn),獲取了覆蓋小麥育種基地的高清數(shù)碼影像,基于高清數(shù)碼正射影像可以進(jìn)行株高提取和葉色分類(lèi)??梢钥焖佾@取小麥的株高、葉色差異和病蟲(chóng)害的程度等育種關(guān)鍵表型參量,最終方便有效的輔助小麥育種。

        無(wú)人機(jī);遙感;高清數(shù)碼相機(jī);育種;小麥

        小麥品種繁多,品種間的地區(qū)性差異也比較明顯。在小麥育種工作中,往往需要大量的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)方法收集數(shù)據(jù)緩慢,不可能短時(shí)間內(nèi)周期性的獲取育種信息[1]。遙感技術(shù)具有宏觀、客觀、重復(fù)、廉價(jià)等優(yōu)勢(shì),同時(shí)能做常規(guī)方法做不到的事[2]。近年來(lái),無(wú)人機(jī)遙感相比衛(wèi)星遙感和航空遙感具有機(jī)動(dòng)靈活、成本低、操作簡(jiǎn)便、快速有效按需獲取數(shù)據(jù)、空間分辨率高、受天氣影響小等優(yōu)點(diǎn),因此無(wú)人機(jī)遙感這一技術(shù)手段在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)中起到了重要作用[3]。

        目前,在無(wú)人機(jī)遙感農(nóng)情監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了研究與探索。董梅等[4]應(yīng)用無(wú)人機(jī)遙感影像提取煙草種植面積及其分布信息。高林等[5]利用無(wú)人機(jī)搭載多光譜相機(jī)對(duì)大豆的葉面積指數(shù)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。楊貴軍等[6]研發(fā)了一套農(nóng)業(yè)多載荷無(wú)人機(jī)遙感輔助小麥育種信息獲取系統(tǒng)??傮w來(lái)看,無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)已經(jīng)成為農(nóng)情監(jiān)測(cè)的又一個(gè)重要手段,而利用無(wú)人機(jī)搭載傳感器對(duì)株高、葉色等農(nóng)學(xué)性狀進(jìn)行解析的還鮮有報(bào)道。

        針對(duì)小麥育種中的關(guān)鍵農(nóng)學(xué)參數(shù)獲取與解析的需求,本文利用多旋翼無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)獲取高清數(shù)碼影像數(shù)據(jù),通過(guò)自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與解析,獲取農(nóng)情信息,為輔助小麥育種提供一種快速有效的手段。

        1 材料與方法

        1.1研究區(qū)概況試驗(yàn)區(qū)位于江蘇省揚(yáng)州市里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地,該區(qū)屬淮河流域濕地區(qū),西起里運(yùn)河,東至串場(chǎng)河,北自古淮河,南抵通揚(yáng)運(yùn)河,大約在32~33.5°N,119~120°E之間,亞熱帶溫潤(rùn)季風(fēng)氣候,農(nóng)作物主要以小麥和水稻為主。

        1.2數(shù)據(jù)收集在試驗(yàn)基地選取育種小麥品鑒和品比種植區(qū)作為試驗(yàn)區(qū),試驗(yàn)利用八旋翼電動(dòng)無(wú)人機(jī)(無(wú)人機(jī)凈重約6kg,飛行時(shí)間20min,飛行高度50m),同步搭載高清數(shù)碼相機(jī)(表1)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行3次連續(xù)飛行監(jiān)測(cè),依次為拔節(jié)期(3月17日)、抽穗期/開(kāi)花期(4月12日)和灌漿期(5月8日),獲取到小麥3個(gè)關(guān)鍵生育期的遙感數(shù)據(jù),包括研究區(qū)高清數(shù)碼影像。

        表1 高清數(shù)碼相機(jī)的主要參數(shù)

        1.3分析方法本文采用監(jiān)督分類(lèi)-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類(lèi),葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)。根據(jù)高清數(shù)碼正射影像,通過(guò)目視解譯判別出小麥葉色差異和小麥白粉病程度。

        根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息(無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度),采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法,經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖。通過(guò)精確DSM圖,可提取得到育種小區(qū)離散地面高程值,采用克里金差值法得到育種基地地形趨勢(shì)。最后利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢(shì)圖相減,并利用少量實(shí)測(cè)株高進(jìn)行標(biāo)定后得到小區(qū)高分辨率株高。

        2 結(jié)果與分析

        2.1基于高清正射影像的小區(qū)自動(dòng)分割采用自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件,精確拼接生成一景高清數(shù)正射影像,育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像如圖1所示;在高清數(shù)碼正射影像中可以清晰查看小麥葉色差異、成熟度差異及小麥病蟲(chóng)害的情況。

        圖1 育種小區(qū)正射影像(基地東側(cè))

        小麥試驗(yàn)田正射影像共覆蓋8塊育種試驗(yàn)田(西1至西8試驗(yàn)區(qū))。利用高空間分辨率正射影像對(duì)小麥試驗(yàn)田由西向東依次編號(hào),共提取出966個(gè)育種小區(qū),小區(qū)分布如圖2所示。所有小區(qū)根據(jù)對(duì)應(yīng)育種編號(hào)統(tǒng)一分配ID號(hào),紅色區(qū)域?yàn)榈孛嫒狱c(diǎn)。

        圖2 育種小區(qū)空間分布圖

        2.2基于高清數(shù)碼正射影像的育種區(qū)冬小麥葉色分類(lèi)

        基于育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像,采用監(jiān)督分類(lèi)-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類(lèi)。葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)(圖3)。分類(lèi)結(jié)果顯示:從基地整體來(lái)看,深綠色類(lèi)別以西4區(qū)和西6區(qū)居多,主要是由于塊地土壤肥力好,小麥具有較好的長(zhǎng)勢(shì),并且西6區(qū)屬于早播,小麥生長(zhǎng)健壯??拷N試驗(yàn)田保護(hù)行為數(shù)居多。淺綠色類(lèi)別多數(shù)分布在西5區(qū)、西7區(qū)和西8區(qū),這主要是由于晚播引起的,分類(lèi)結(jié)果與實(shí)際情況相符。同時(shí)通過(guò)小麥育種試驗(yàn)田的正射影像,可以清楚的辨別出同一塊地不同品種間葉色的差異。最終,通過(guò)目視解譯的方法,隨機(jī)抽取20個(gè)小區(qū)的葉色與實(shí)地考察的這20個(gè)小區(qū)的葉色基本上一致,分類(lèi)精度達(dá)到80%以上。因此,通過(guò)監(jiān)督分類(lèi)-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類(lèi),這一分類(lèi)方法是可行的。2.3基于育種小區(qū)DSM的小麥株高估算根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息(無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度),采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法,經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖(圖4)。

        圖3 育種小區(qū)冬小麥葉色分類(lèi)

        圖4 小麥育種小區(qū)DSM平面圖

        由圖4所示精確DSM圖,可提取得到每個(gè)育種小區(qū)離散地面高程值,采用克里金差值法得到育種基地地形趨勢(shì),如圖5所示,育種基地地面海拔高度呈由東向西逐步增高的態(tài)勢(shì)。

        圖5 小麥育種小區(qū)地面趨勢(shì)圖

        利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢(shì)圖相減,并利用少量實(shí)測(cè)株高進(jìn)行標(biāo)定后得到小區(qū)高分辨率株高(圖6)。

        圖6 小麥育種小區(qū)高分辨率株高

        在地面測(cè)量上,隨機(jī)選擇63個(gè)小區(qū),通過(guò)實(shí)測(cè)63個(gè)小區(qū)的株高與上述方法預(yù)測(cè)的株高進(jìn)行精度驗(yàn)證(圖7)。從圖7中可以看出,預(yù)測(cè)株高和實(shí)測(cè)株高基本上在一條直線上,株高驗(yàn)證精度R2達(dá)到了0.72,基本上可以用我們預(yù)測(cè)的株高來(lái)代替實(shí)測(cè)的株高。

        圖7 小麥育種小區(qū)實(shí)測(cè)與預(yù)測(cè)株高的對(duì)比分析

        3 討論與結(jié)論

        無(wú)人機(jī)遙感相比衛(wèi)星遙感和航空遙感具有機(jī)動(dòng)靈活、成本低、操作簡(jiǎn)便、按需獲取數(shù)據(jù)且空間分辨率高、快速有效獲取所需數(shù)據(jù)、受天氣影響小等優(yōu)點(diǎn),因此無(wú)人機(jī)遙感這一技術(shù)手段在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)中起了重要作用。在江蘇里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地?zé)o人機(jī)遙感試驗(yàn)結(jié)果表明,采用自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件,將八旋翼無(wú)人機(jī)航拍的高清數(shù)碼照片精確拼接生成一景高清數(shù)正射影像,在高清數(shù)碼正射影像中可以清晰查看小麥葉色差異、成熟度差異及小麥病蟲(chóng)害的情況;基于育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像,采用監(jiān)督分類(lèi)-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類(lèi)。葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)。經(jīng)目視解譯,分類(lèi)精度達(dá)到80%以上,證明此分類(lèi)方法是可行的;根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息(無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度),采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法,經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖進(jìn)行株高提取,將預(yù)測(cè)株高與實(shí)測(cè)株高進(jìn)行對(duì)比分析,株高驗(yàn)證精度R2達(dá)到了0.72,基本上可以用我們預(yù)測(cè)的株高來(lái)代替實(shí)測(cè)的株高。

        本文研究表明,利用無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)能快速有效的獲取小麥育種的一些表型信息,為輔助作物育種提供了技術(shù)支持。然而,本文中只利用無(wú)人機(jī)搭載單一傳感器進(jìn)行小麥育種表型信息獲取,最終獲取到的表型信息很少。通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載多個(gè)傳感器能夠全方位的快速有效的獲取作物育種表型信息。針對(duì)無(wú)人機(jī)搭載的多個(gè)傳感器、信息的解析等工作還需進(jìn)一步研究。

        [1]陳晨.基于多旋翼無(wú)人機(jī)的大豆育種遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究.黑龍江科技信息,2016(5):140-141

        [2]陸登槐.農(nóng)業(yè)遙感的應(yīng)用效益及在我國(guó)的發(fā)展戰(zhàn)略.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),1998(3):64-70

        [3]劉剛,許宏健,馬海濤,等.無(wú)人機(jī)航測(cè)系統(tǒng)在應(yīng)急服務(wù)保障中的應(yīng)用與前景.測(cè)繪與空間地理信息,2011,34(4):177-179

        [4]董梅,蘇建東,劉廣玉,等.面向?qū)ο蟮臒o(wú)人機(jī)遙感影像煙草種植面提取和監(jiān)測(cè).測(cè)繪科學(xué),2014,39(9):87-90

        [5]高林,楊貴軍,王寶山,等.基于無(wú)人機(jī)遙感影像的大豆葉面積指數(shù)反演研究.中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2015(07):868-876

        [6]楊貴軍,李長(zhǎng)春,于海洋,等.農(nóng)用無(wú)人機(jī)多傳感器遙感輔助小麥育種信息獲取.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015(21):184-190

        河南省基礎(chǔ)與前沿研究項(xiàng)目(152300410098);國(guó)家地理測(cè)繪信息局公益項(xiàng)目(201412020)

        楊貴軍

        2016-05-21)

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