賈 彪 賀 正 王 銳 孫 權(quán) 王掌軍 劉根紅

(寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院，銀川 750021)

0 引言

穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積等果穗形態(tài)參數(shù)是玉米栽培和育種中重要的分析指標(biāo)，與籽粒產(chǎn)量緊密相關(guān)[1-2]。通常對(duì)玉米果穗分析主要通過(guò)人工進(jìn)行測(cè)算[3]，對(duì)果穗破壞性強(qiáng)，測(cè)算時(shí)效性差，難以滿足玉米信息化栽培管理和發(fā)展的需求[4]。目前，我國(guó)在玉米栽培關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和栽培理論應(yīng)用等方面已取得一系列突破[5]，基于圖像處理技術(shù)的作物果穗生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)，可迅速、準(zhǔn)確得出果穗表型參數(shù)[6-7]，很大程度降低了人工成本，可獲得難以通過(guò)人工直接測(cè)定的參數(shù)值，如穗體積等[8-9]。MAKANZA等[10]開(kāi)發(fā)了一種低成本的數(shù)字成像設(shè)備，采用圖像處理技術(shù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)玉米穗長(zhǎng)與穗粗，其R2均達(dá)到0.97以上。杜建軍等[11]提出一種利用玉米果穗全景圖像，批量測(cè)定穗長(zhǎng)、穗粗的數(shù)字化系統(tǒng)，其測(cè)定結(jié)果R2均達(dá)到0.91。以上方法的監(jiān)測(cè)時(shí)期一般為收獲期的玉米果穗，對(duì)果穗灌漿動(dòng)態(tài)的形態(tài)變化則很難記錄[12-13]，然而在規(guī)?；N植與信息管理過(guò)程中，掌握玉米果穗表型灌漿動(dòng)態(tài)是其產(chǎn)量形成的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[14-16]。李娜娜等[17]利用Logistic方程對(duì)鄭單958和陜單902玉米吐絲后的穗長(zhǎng)等形態(tài)參數(shù)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)模擬和定量分析，取得了較高的預(yù)測(cè)精度(R2>0.929)。

玉米果穗生長(zhǎng)受氮肥影響明顯[18-22]，施氮量不同，玉米冠層葉片長(zhǎng)勢(shì)表現(xiàn)出一定差異[23]，從而影響葉片對(duì)光的吸收與反射[24-25]，進(jìn)而影響果穗灌漿動(dòng)態(tài)。在玉米灌漿過(guò)程中，通過(guò)冠層圖像的差異動(dòng)態(tài)反映不同施氮量下玉米果穗形態(tài)變化或果穗?yún)?shù)變化規(guī)律，可為基于冠層數(shù)字圖像特征參數(shù)的玉米穗形態(tài)參數(shù)估算提供理論參考[26]。基于此，本文用手機(jī)相機(jī)獲取不同施氮量下玉米灌漿過(guò)程中冠層動(dòng)態(tài)圖像，同步測(cè)定玉米果穗形態(tài)參數(shù)，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)提取并篩選冠層參數(shù)，找出與玉米果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)的冠層圖像參數(shù)，建立基于冠層圖像特征參數(shù)的玉米果穗形態(tài)參數(shù)動(dòng)態(tài)模擬模型，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)寧夏滴灌玉米灌漿過(guò)程中果穗生長(zhǎng)發(fā)育動(dòng)態(tài)的快速擬合，為大面積快速監(jiān)測(cè)玉米果穗形態(tài)提供新思路。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

試驗(yàn)于2017年4—9月和2018年4—9月在寧夏農(nóng)墾平吉堡農(nóng)場(chǎng)(106°1′45″E，38°26′42″N)進(jìn)行，土壤類型為淡灰鈣土，質(zhì)地為壤土，土壤肥力中等，試驗(yàn)田0～20 cm土層基礎(chǔ)肥力見(jiàn)表1。試驗(yàn)地海拔1 100 m，多年平均溫度、降雨量和蒸發(fā)量分別為8.6℃、272.6 mm和2 325 mm，其中2017—2018年玉米生育期日均溫度和降雨量如圖1所示。

表1 試驗(yàn)地土壤基礎(chǔ)肥力

圖1 玉米生育期日均溫度和降雨量

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)為隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，共設(shè)6個(gè)氮素處理，3次重復(fù)，共18個(gè)小區(qū)，小區(qū)面積是66 m2(長(zhǎng)15 m，寬4.4 m)。各處理對(duì)應(yīng)施氮量分別為0(CK)、90、180、270、360、450 kg/hm2，依次用N0、N1、N2、N3、N4、N5表示。寬窄行種植模式(寬行70 cm，窄行40 cm)，株距20 cm，種植密度約為9萬(wàn)株/hm2，機(jī)械點(diǎn)播。試驗(yàn)品種為天賜19，生育期137 d左右，株型為半緊湊型。

試驗(yàn)選用水溶性肥料，氮磷鉀肥分別為尿素(含46%總氮)、磷酸二氫鉀(含52% P2O5和34% K2O)、硫酸鉀(含52% K2O)，磷肥(138 kg/hm2)、鉀肥(120 kg/hm2)作為基肥播前一次性施入，肥料用量計(jì)算方式為元素態(tài)。氮肥隨水施入，共施8次，分別為苗期1次、拔節(jié)期3次、抽雄期1次、灌漿期3次。各生育時(shí)期施肥量分別占總量的10%、45%、20%、25%。其他栽培措施同當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)田。玉米均于4月下旬播種，9月下旬收獲。

1.3 果穗形態(tài)參數(shù)測(cè)定

取樣時(shí)間：玉米吐絲期開(kāi)始第1次取樣，然后每隔10 d取樣1次，共取5次。

穗體積：玉米果穗用相同大小的保鮮膜包裹，完全置于注水燒杯，讀取燒杯水位差，計(jì)算容積，轉(zhuǎn)換為玉米果穗體積，各處理測(cè)量3次取平均值。

穗長(zhǎng)與穗粗：玉米果穗長(zhǎng)為基部至頂部距離，用直尺測(cè)量；穗粗為果穗中部直徑，用游標(biāo)卡尺測(cè)量，各處理測(cè)量3次取平均值。

1.4 冠層圖像獲取

圖3 玉米歸一化冠層覆蓋系數(shù)提取

在取樣當(dāng)天，天氣晴朗無(wú)風(fēng)，圖像獲取時(shí)間段為11:00—12:00，該時(shí)間段太陽(yáng)光輻射強(qiáng)度相對(duì)穩(wěn)定，可降低太陽(yáng)高度角造成的陰影對(duì)影像質(zhì)量的影響[23,27-28]。通過(guò)便攜式作物冠層圖像采集系統(tǒng)[26]搭載手機(jī)(iPhone 7)相機(jī)獲取玉米冠層垂直拍攝圖像(圖2a)，該系統(tǒng)主要由大疆靈眸(Osmo Mobile)防抖手持云臺(tái)手機(jī)穩(wěn)定器(圖2b)、碳素纖維伸縮桿、固定支架、藍(lán)牙遙控器組成。其中碳素纖維伸縮桿伸縮范圍0.6～3 m，防抖手持云臺(tái)安裝在手機(jī)與伸縮桿之間，能自由調(diào)節(jié)手機(jī)與地面的垂直角度，不受伸縮桿傾斜度的影響。相機(jī)采用光圈優(yōu)先(AV)模式，光圈設(shè)置為2.2，ISO設(shè)置為100，曝光設(shè)為0，快門(mén)設(shè)為1/200 s，分辨率設(shè)置為1 200萬(wàn)像素。相機(jī)鏡頭距地面垂直高度4.0 m，圖像分辨率為3 024像素×4 032像素，以JPG格式存儲(chǔ)。各試驗(yàn)小區(qū)定點(diǎn)獲取3幅冠層圖像，每個(gè)處理共9幅圖像，拍攝方式為對(duì)準(zhǔn)寬行(寬70 cm)中間位置，每幅圖像可獲取4行玉米冠層原始圖像(圖3a)。拍攝時(shí)，將手機(jī)固定于Osmo Mobile防抖手持云臺(tái)上，可避免人工擎舉支撐桿晃動(dòng)和與地面夾角不穩(wěn)定等問(wèn)題，從而獲取玉米冠層垂直圖像，不影響玉米冠層圖像拍攝質(zhì)量。點(diǎn)擊云臺(tái)開(kāi)機(jī)鍵，使用手機(jī)DIG GO 4軟件通過(guò)藍(lán)牙連接手機(jī)和云臺(tái)，進(jìn)入拍照界面，通過(guò)云臺(tái)位置遙感鍵調(diào)整至手機(jī)與玉米冠層垂直后進(jìn)行拍攝，點(diǎn)擊云臺(tái)模式(M)鍵使云臺(tái)斜軸(垂直設(shè)定)鎖定，指示燈由綠變黃，可保證手機(jī)恒定垂直于玉米冠層。

圖2 便攜式作物冠層圖像采集系統(tǒng)

1.5 歸一化冠層覆蓋系數(shù)提取

玉米冠層圖像R、G、B值的本質(zhì)是R、G、B3波段反射率，R、G、B分別為紅、綠、藍(lán)光波段，R、G、B值用4位二進(jìn)制數(shù)表示，可反映玉米冠層葉片對(duì)光的響應(yīng)，本文通過(guò)手機(jī)獲取的冠層圖像包含土壤和玉米冠層部分，若直接對(duì)圖像R、G、B值進(jìn)行提取，則由于土壤的存在，導(dǎo)致提取結(jié)果會(huì)影響圖像參數(shù)對(duì)果穗表型參數(shù)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，為避免土壤干擾，本文采用JIA等[28]第1種圖像處理方法(式(1))來(lái)計(jì)算玉米歸一化冠層覆蓋系數(shù)(Canopy cover,Cc)。

玉米歸一化冠層覆蓋系數(shù)提取過(guò)程：將手機(jī)采集的玉米冠層圖像傳輸至計(jì)算機(jī)，使用基于Visual Studio平臺(tái)、Visual C++和Matlab軟件開(kāi)發(fā)的數(shù)字圖像分析系統(tǒng)，將玉米冠層原始圖像(圖3a)與土壤分割，提取分割后圖像的R、G、B通道的像元均值[28]，分割去除土壤背景后的玉米冠層圖像(圖3b)，通過(guò)數(shù)字圖像分析系統(tǒng)軟件提取的結(jié)果如圖3c所示，將玉米冠層圖像分割為4層。

1.6 冠層圖像敏感參數(shù)選取

基于前人研究成果[29-31]，篩選與農(nóng)學(xué)參數(shù)相關(guān)性較高的歸一化冠層覆蓋系數(shù)Cc[30]，紅、綠、藍(lán)光歸一化標(biāo)準(zhǔn)值(r、g、b)[31]和超綠值(ExG)[32]作為玉米冠層圖像敏感參數(shù)，建立基于玉米冠層圖像敏感參數(shù)與果穗形態(tài)參數(shù)的動(dòng)態(tài)模型，其表達(dá)式為

(1)

(2)

(3)

(4)

ExG=2g-r-b

(5)

式中L——土壤基值，取0.5[28]

1.7 數(shù)據(jù)處理與模型評(píng)價(jià)

本試驗(yàn)采用2018年田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，樣本數(shù)n為90，2017年試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn)，樣本數(shù)n為90；利用Excel 2016整理數(shù)據(jù)，R3.5.2對(duì)圖像參數(shù)和果穗形態(tài)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，Origin 8.5進(jìn)行模型擬合。為評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確性，采用決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(nRMSE)計(jì)算模型誤差。其中R2越接近1、RMSE和nRMSE越小，模型精度越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 施氮對(duì)果穗形態(tài)參數(shù)的影響

從吐絲開(kāi)始，玉米整個(gè)灌漿過(guò)程中，果穗形態(tài)參數(shù)隨施氮量增加呈現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)(圖4)，不施氮(N0)條件下，各參數(shù)值顯著低于其他處理，過(guò)量施氮(N5)處理后期，果穗生長(zhǎng)出現(xiàn)低于N4處理的情況，但降幅較小，表現(xiàn)出抑制雌穗生長(zhǎng)發(fā)育現(xiàn)象；果穗形態(tài)參數(shù)值以N4處理時(shí)最高，可以看出N4處理下灌漿狀況最好。由圖4可知，在整個(gè)灌漿期，N3、N4和N5處理的果穗形態(tài)參數(shù)無(wú)顯著差異；各處理果穗形態(tài)參數(shù)隨灌漿進(jìn)程呈現(xiàn)先迅速增加后緩慢增加的趨勢(shì)，在成熟期均達(dá)到最大值。

圖4 不同施氮量下玉米果穗形態(tài)參數(shù)動(dòng)態(tài)變化曲線

2.2 圖像參數(shù)與果穗形態(tài)參數(shù)間相關(guān)性分析

玉米穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積的相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)均不小于0.98(圖5)。由圖5可知，本文所選的玉米冠層圖像敏感參數(shù)中，Cc、g、ExG與灌漿全程玉米果穗形態(tài)參數(shù)具有顯著相關(guān)性，而參數(shù)r和b與果穗形態(tài)參數(shù)無(wú)顯著相關(guān)。其中，Cc和b與果穗形態(tài)參數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)，r、g和ExG則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，且Cc與果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)性最好，與穗長(zhǎng)的相關(guān)系數(shù)最高，為0.68，與穗粗和穗體積的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低，均為0.61；ExG與果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)性次之，與穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積的相關(guān)系數(shù)均不小于0.34；g與果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)性最低，與穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積的相關(guān)系數(shù)在0.26～0.36之間。

圖5 玉米圖像參數(shù)和果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)性分析

2.3 基于圖像參數(shù)Cc的玉米果穗生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)模擬

在玉米灌漿過(guò)程中，Cc與3個(gè)果穗形態(tài)參數(shù)顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)不小于0.61(圖5)，這為基于歸一化Cc為自變量的玉米果穗形態(tài)參數(shù)估算提供了依據(jù)(圖3)，故采用Origin 8.5對(duì)Cc和3個(gè)果穗形態(tài)參數(shù)進(jìn)行擬合，結(jié)果如圖6所示，Cc與果穗形態(tài)參數(shù)可用指數(shù)函數(shù)來(lái)表達(dá)，其中Cc與穗長(zhǎng)的預(yù)測(cè)精度最高，R2達(dá)到0.714，對(duì)穗粗的預(yù)測(cè)精度次之，R2為0.601，對(duì)穗體積的預(yù)測(cè)精度最小，R2為0.575。因此，圖像參數(shù)Cc可估算玉米果穗生長(zhǎng)發(fā)育動(dòng)態(tài)。

圖6 基于歸一化冠層覆蓋系數(shù)的玉米果穗生長(zhǎng)發(fā)育動(dòng)態(tài)模擬

2.4 擬合度評(píng)價(jià)

采用R2、RMSE和nRMSE評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用2017年采樣數(shù)據(jù)對(duì)2018年擬合的基于Cc的玉米果穗形態(tài)參數(shù)變化動(dòng)態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)。由表2可知，基于Cc的玉米果穗形態(tài)參數(shù)精度較高，其中R2不小于0.523、RMSE不大于68.986 cm3、nRMSE不大于33.621%。由圖7可知，穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積的R2均不小于0.523，穗長(zhǎng)的R2最高，穗體積次之，穗粗最低。由此可見(jiàn)，通過(guò)手機(jī)相機(jī)獲取的玉米冠層圖像歸一化覆蓋系數(shù)Cc對(duì)果穗形態(tài)參數(shù)的估算結(jié)果具有一定可靠性。

表2 模型驗(yàn)證

圖7 實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值1∶1關(guān)系圖

3 討論

在玉米生產(chǎn)中，其生長(zhǎng)發(fā)育與果穗形成過(guò)程受氮肥影響很大[21]。適量施氮可提高玉米葉面積、光合能力[18]和干物質(zhì)積累[33]，為玉米高產(chǎn)提供前提與基礎(chǔ)[22]。施氮對(duì)玉米果穗的影響研究多集中在施氮對(duì)玉米產(chǎn)量的影響[22]，較少關(guān)注對(duì)果穗形態(tài)和籽粒灌漿變化過(guò)程的動(dòng)態(tài)分析與擬合。本研究通過(guò)2年間田間試驗(yàn)與玉米果穗形態(tài)的跟蹤觀測(cè)，探討施氮對(duì)玉米果穗動(dòng)態(tài)變化的影響，找出不同施氮水平下玉米果穗生長(zhǎng)發(fā)育的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。本研究結(jié)果表明，玉米果穗形態(tài)參數(shù)穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積受氮素影響顯著，隨施氮的增加呈現(xiàn)增加趨勢(shì)(圖4)，但N5處理在玉米生長(zhǎng)后期低于N4，N4處理的果穗形態(tài)參數(shù)值最高。這說(shuō)明施氮可促進(jìn)玉米穗長(zhǎng)和穗粗發(fā)育，進(jìn)而促進(jìn)穗體積增大。但過(guò)量施氮效果欠佳，適量施氮方可達(dá)到高產(chǎn)目的[16,18]。由此可見(jiàn)，在玉米果穗形成過(guò)程與籽粒建成期，合理的控制氮肥用量是獲得理想果穗形態(tài)的關(guān)鍵，也是形成玉米高產(chǎn)的重要因素。

不同施氮量下玉米長(zhǎng)勢(shì)和營(yíng)養(yǎng)狀況存在一定差異[21-22]，從而影響玉米冠層對(duì)光的吸收與反射作用[25]，使得玉米冠層葉片顏色存在差異，其冠層圖像參數(shù)也出現(xiàn)差異[24]，這為利用冠層圖像參數(shù)擬合與估算玉米生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程提供了理論依據(jù)[27]。大量研究表明，作物冠層圖像參數(shù)與農(nóng)學(xué)農(nóng)藝參數(shù)具有一定相關(guān)性[9,12,14,28]，基于前人研究基礎(chǔ)，本文通過(guò)手機(jī)相機(jī)獲取玉米吐絲以后各氮素處理的冠層圖像，選取與農(nóng)學(xué)參數(shù)相關(guān)性高的敏感圖像參數(shù)與玉米穗長(zhǎng)、穗粗、穗體積等參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析[30-32]，相關(guān)系數(shù)由大到小依次為Cc、ExG、g、b、r，各參數(shù)之間均達(dá)到了顯著相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)均不小于0.61(圖5)，這為基于作物冠層數(shù)字圖像處理技術(shù)的玉米果穗形態(tài)參數(shù)擬合與估算提供了理論依據(jù)。

本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，天賜19玉米品種冠層圖像歸一化覆蓋系數(shù)與玉米果穗形態(tài)參數(shù)(穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積)存在非線性指數(shù)函數(shù)關(guān)系(圖6)；由建模集與驗(yàn)證集的R2、RMSE和nRMSE值(表2)可以看出，Cc可作為玉米果穗形態(tài)參數(shù)的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，且Cc是玉米冠層圖像中較易獲取的參數(shù)，也是圖像處理中較為有效的方法，實(shí)用性強(qiáng)，可用于實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中果穗形態(tài)的估算或預(yù)測(cè)。然而Cc與玉米果穗形態(tài)參數(shù)的擬合精度相對(duì)來(lái)說(shuō)并不是很高(表2)，其原因是各氮素處理下玉米果穗形態(tài)參數(shù)隨生育期的推進(jìn)都呈增加趨勢(shì)，而玉米到生育后期冠層綠葉面積恰好在不斷減小，隨果穗生育進(jìn)程的不斷推進(jìn)，Cc與果穗形態(tài)參數(shù)變化趨勢(shì)相反，使得二者動(dòng)態(tài)擬合的精度降低。但圖像參數(shù)Cc降低趨勢(shì)與果穗形態(tài)參數(shù)增加趨勢(shì)不能反映施氮量對(duì)Cc和果穗形態(tài)參數(shù)的影響，所以二者相關(guān)性分析結(jié)果依然呈正相關(guān)(圖5)。因此，本研究采用手機(jī)相機(jī)獲取玉米冠層圖像，從而計(jì)算得到玉米冠層圖像歸一化覆蓋系數(shù)，為解決玉米果穗生長(zhǎng)發(fā)育動(dòng)態(tài)提供了一個(gè)快速有效的方法。但是本研究?jī)H對(duì)寧夏引黃灌區(qū)近年來(lái)主要種植的單一玉米品種天賜19的冠層圖像采集、試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取和參數(shù)進(jìn)行分析，探討了其冠層葉片圖像參數(shù)與果穗形態(tài)參數(shù)的動(dòng)態(tài)函數(shù)關(guān)系，存在一定的局限性。由于不同品種收獲指數(shù)差異較大，下一步研究需要增加至少5種不同年代主要種植品種作為試驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行分析研究，解析不同品種冠層葉片色差等，歸納整理多品種玉米冠層圖像特征，建立地域范圍內(nèi)不同品種玉米冠層葉片圖像參數(shù)與果穗形態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，以增加玉米果穗形態(tài)參數(shù)動(dòng)態(tài)擬合的應(yīng)用范圍，同時(shí)對(duì)玉米籽粒及苞葉動(dòng)態(tài)發(fā)育也需進(jìn)行深入探討，系統(tǒng)地研究基于數(shù)字圖像參數(shù)的玉米果穗形態(tài)監(jiān)測(cè)[7,9,12]，提高模型的通用性和實(shí)用性。

隨著手機(jī)用途不斷拓展、成本不斷降低，應(yīng)用手機(jī)相機(jī)提取農(nóng)作物冠層圖像的應(yīng)用前景廣闊，且手機(jī)便于攜帶易操作。然而，本研究在提取玉米冠層圖像參數(shù)時(shí)，由于拍攝時(shí)段和拍攝過(guò)程中光照強(qiáng)度差異較大，造成參數(shù)間相關(guān)系數(shù)下降。如何消除不同時(shí)段不同光強(qiáng)對(duì)手機(jī)圖像的影響，篩選作物最佳拍攝時(shí)間段是下一步研究的關(guān)鍵。

4 結(jié)論

(1)應(yīng)用手機(jī)相機(jī)獲取寧夏滴灌玉米在不同施氮量下吐絲后的冠層圖像，同步測(cè)定果穗形態(tài)參數(shù)，分析基于冠層圖像參數(shù)的玉米果穗形態(tài)參數(shù)生長(zhǎng)發(fā)育動(dòng)態(tài)，結(jié)果表明，施氮可顯著提高玉米果穗形態(tài)參數(shù)值，穗長(zhǎng)、穗粗和穗體積在N4處理下最大。

(2)玉米冠層圖像敏感參數(shù)Cc、ExG、g與果穗形態(tài)參數(shù)顯著相關(guān)，其中Cc與果穗形態(tài)參數(shù)相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)均不小于0.61，r、b與果穗形態(tài)參數(shù)無(wú)顯著相關(guān)。

(3)擬合了冠層圖像歸一化覆蓋系數(shù)與玉米果穗形態(tài)參數(shù)的動(dòng)態(tài)函數(shù)關(guān)系，并用2017年田間數(shù)據(jù)對(duì)函數(shù)關(guān)系進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，精度相對(duì)較高，其擬合集和驗(yàn)證集R2均不小于0.523，穗體積RMSE均不大于68.986 cm3，nRMSE均不大于33.621%。