姚立民，李 明,2,4，謝景鑫，孫 霞

（1.山東理工大學農(nóng)業(yè)工程與食品科學學院，山東 淄博 255049；2.湖南省農(nóng)業(yè)裝備研究所，湖南 長沙 410125；3.湖南農(nóng)業(yè)大學機電工程學院，湖南 長沙 410128；4.湖南省農(nóng)用航空先進技術(shù)工程技術(shù)研究中心，湖南 長沙 410400）

育種研究可以培育出品質(zhì)優(yōu)良、抗逆性好以及產(chǎn)量高的作物品種，對于保障我國糧食安全以及維護社會穩(wěn)定具有重要的意義[1-3]。雜交水稻的成功培育促進了我國糧食產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及經(jīng)濟的快速增長。歷史經(jīng)驗表明，作物育種上的突破很可能會給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來極大的提升[4]。

信息采集是選育新品種必不可少的一環(huán)。傳統(tǒng)的信息采集主要依靠科研人員田間取樣調(diào)查獲得，不僅費時、費力、效率低下，而且還存在主觀性強、誤差大等缺點[5]。隨著科學技術(shù)的快速發(fā)展，應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的新興技術(shù)越來越多。近年來，無人機低空遙感技術(shù)已成為農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域的熱點內(nèi)容[6-7]?；诖?，筆者介紹了無人機低空遙感系統(tǒng)的組成及主要特征，闡述了國內(nèi)外無人機遙感技術(shù)在不同作物育種信息監(jiān)測上的研究進展，總結(jié)了無人機低空遙感在作物育種研究上存在的問題，并提出了相應(yīng)的解決對策。

1 無人機低空遙感系統(tǒng)的組成及主要特征

1.1 無人機低空遙感系統(tǒng)的組成及原理

圖1 無人機低空遙感系統(tǒng)

如圖1 所示，無人機低空遙感系統(tǒng)是以無人駕駛飛機（UAV）為平臺，通過搭載各類高分辨率遙感傳感器設(shè)備，快速實時地獲取高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)的監(jiān)測系統(tǒng)[6]；主要由導航定位系統(tǒng)、搭載遙感影像設(shè)備的無人機遙感平臺、地面控制系統(tǒng)、移動地面站、數(shù)據(jù)管理中心和數(shù)據(jù)處理中心等部分組成。目前，市面上的無人機遙感平臺種類眾多，根據(jù)旋翼特征可以分為固定翼無人機、單旋翼無人機和多旋翼無人機等機型[8]。相對于其他類型無人機來講，多旋翼無人機飛行速度和高度更加容易控制，便于低空作業(yè)，起飛時對場地的要求小，并且便于搭載各類遙感傳感器，因此更適合于大面積的田間作物育種信息監(jiān)測[9]。受無人機飛行平臺限制，所搭載的高分辨率遙感傳感器通常具備體積小、重量輕、精度高和便于控制等特點，常見的遙感傳感器有高清數(shù)碼相機、多光譜相機、高光譜相機、熱成像儀和激光雷達等[10]。

1.2 無人機低空遙感的主要特征

無人機低空遙感相對于地面遙感，具有高通量、高定位精度和高效率的特點；相對于衛(wèi)星遙感，無人機低空遙感影像分辨率更高，操作靈活方便，可以在田間隨時使用[11]，有利于小區(qū)作業(yè)。在采集作物育種信息時，無人機低空遙感技術(shù)具有監(jiān)測范圍廣、使用成本低、采集效率高、省時省力且不會對作物造成損壞的特點，能夠大大降低人工采集所帶來的誤差[5]。

1.2.1 高分辨率 無人機低空遙感系統(tǒng)獲取的高分辨率遙感影像，空間分辨率可以達到厘米級，相對于衛(wèi)星遙感在分辨率上具有無可比擬的優(yōu)勢，這意味著研究人員可以提取更加微觀的作物生長信息，例如作物株數(shù)、作物高度以及在小區(qū)范圍內(nèi)的各種植被指數(shù)等，有利于深度挖掘作物表型信息，從而監(jiān)測許多人工調(diào)查才能提取到的作物信息。

1.2.2 高通量 快速高效地獲取大范圍的作物表型信息對于育種工作來說至關(guān)重要。無人機低空遙感有著在高時間分辨率下獲取多個育種試驗區(qū)作物表型的能力，有效節(jié)省作物育種表型信息采集的時間，解決傳統(tǒng)人工育種調(diào)查效率低下和時效性差的問題。

1.2.3 機動靈活 育種田內(nèi)往往情況復雜，沒有專門的起降場地。無人機體積重量均較小，例如大疆精靈4 的重量只有1.4 kg，即便是搭載多光譜相機或者是高光譜相機的多旋翼無人機重量也只有10 kg 左右，體積較小、運輸方便，可以在各種復雜的田間地頭完成起飛降落。同時，無人機飛行控制系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展多年，趨于成熟完善，使得無人機操控靈活簡便，降低了學習和使用成本，有利于育種科研人員開展作業(yè)。

1.2.4 重訪周期短 育種信息調(diào)查工作往往需要在一定時間內(nèi)獲得作物的指定生長信息，有時甚至需要連續(xù)采集多個信息。衛(wèi)星遙感受限于其系統(tǒng)本身特性以及天氣原因，重訪周期一般要2～3 d，甚至更久。無人機低空遙感系統(tǒng)對天氣的依賴性較小，機動能力強，可以迅速開展作業(yè)，對同一片區(qū)域可以連續(xù)進行多次拍攝，對于時間要求較高的作業(yè)任務(wù)如作物病情監(jiān)測等有著很大的幫助。

1.2.5 使用成本低 傳統(tǒng)遙感手段價格昂貴，學習成本高，一般團體很難去實際使用。近年來，無人機發(fā)展迅猛，性能優(yōu)越、體積小巧且搭載可見光相機的無人機成本越來越低，有的甚至不足萬元，這都極大便于無人機遙感系統(tǒng)的推廣應(yīng)用，對于育種科研團隊來說，這筆費用更容易被接受。

2 無人機低空遙感在作物育種中的應(yīng)用進展

在一些發(fā)達國家，無人機低空遙感技術(shù)已經(jīng)廣泛用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，涵蓋了病蟲害監(jiān)測、精準施水肥藥、作物育種等方面，極大促進了農(nóng)業(yè)的發(fā)展，提高了農(nóng)作物種植管理的水平[12]。我國在這方面起步較晚，無人機低空遙感在作物育種信息監(jiān)測上仍處于研究階段，實際應(yīng)用較少。

基于無人機低空遙感的育種信息采集可以更加深度的剖析作物的遺傳性狀[13]，觀測到人眼難以發(fā)現(xiàn)的信息，挖掘作物生長的潛在特性。因此，無人機低空遙感技術(shù)越來越多地被應(yīng)用到作物育種領(lǐng)域，用于快速獲取育種信息，提高育種研究效率。將育種信息化技術(shù)化是未來發(fā)展的方向[14]。

2.1 應(yīng)用作物

精確提取作物生物量、株高、葉面積指數(shù)（LAI）、抗逆性和產(chǎn)量等信息在育種工作中十分重要[15]，不同的作物類型在育種信息采集過程中使用的提取手段有所不同。目前，國內(nèi)針對于育種方面的無人機遙感研究較少，已有的研究只是在個別農(nóng)作物上，例如玉米、大豆和小麥等。

2.1.1 玉 米 目前，我國無人機低空遙感在玉米育種上的研究報道相對較多。張琪等[16]利用無人機高通量獲取玉米表型信息，提取了株高、植被覆蓋度等一系列信息，然后進行了LAI 的反演研究。蘇偉等[17]利用無人機遙感影像的超綠特征提取田間玉米的壟數(shù)，拔節(jié)期玉米壟數(shù)的提取準確率可達100%。牛慶林等[18]基于無人機可見光影像以及地面控制點（GCP）生成的數(shù)字表面模型（DSM）提取玉米株高信息，根據(jù)玉米冠層的光譜信息估測其LAI。毛智慧等[19]基于小型無人機通過傾斜攝影的方式獲取小區(qū)玉米的數(shù)字影像，利用光譜特征判斷玉米是否倒伏，以此提取整個試驗小區(qū)的玉米倒伏信息，該方法相比于人工調(diào)查誤差僅為4.44%，可以有效提取玉米倒伏信息，便于開展相關(guān)調(diào)查作業(yè)。

2.1.2 大 豆 在大豆育種方面，陳晨等[20]將無人機可見光和多光譜影像相結(jié)合，實現(xiàn)對大豆長勢的監(jiān)測及分級。李長春等[21]利用無人機搭載高清數(shù)碼影像系統(tǒng)獲取玉米3 個關(guān)鍵生育期的影像，然后基于900 個育種小區(qū)的LAI 實測數(shù)據(jù)構(gòu)建其葉面積指數(shù)的最佳模型，驗證精度R2=0.69。趙曉慶等[22]利用搭載高光譜傳感器的無人機獲取了多個生育期的大豆遙感影像，得到冠層光譜與大豆產(chǎn)量相關(guān)的最佳空間尺度，該空間尺度可以提高大豆產(chǎn)量估測的精度。陸國政等[23]基于無人機可見光影像獲取大豆開花期和結(jié)莢期的鮮生物量，再利用高光譜影像建立大豆鼓粒期和成熟期的鮮生物量反演模型，以此得到大豆整個生長周期的長勢情況。

2.1.3 小 麥 在小麥育種方面，楊貴軍等[9]利用多旋翼無人機搭載可見光相機、多光譜相機和熱成像儀，高通量獲取小麥的倒伏面積、LAI、產(chǎn)量及冠層溫度等育種表型信息，著力解決人工效率低下、時效性差以及標準不統(tǒng)一的問題。李偉等[24]基于無人機搭載可見光和多光譜相機獲取作物的表型信息，建立作物數(shù)字表面模型，再反過來用于植物表型監(jiān)測和判斷。例如：對作物高度進行建模確定作物植株高度，再與正常作物生長的高度范圍進行比較，以此來判斷是否倒伏；計算綠色覆蓋的數(shù)值，大于0 的為出苗，等于0 的為未出苗，以此來計算出苗率；通過NDVI 反演獲取作物LAI。

2.1.4 水 稻 目前，水稻育種領(lǐng)域無人機低空遙感的應(yīng)用報道較少。李明等[25]基于無人機可見光影像提取水稻的多項特征指標，識別水稻地塊，實現(xiàn)對水稻田面積的估算。段小斌等[26]探究了水稻葉片指數(shù)與葉面積指數(shù)的關(guān)系，以此建立水稻生長模型，快速監(jiān)測水稻的長勢。水稻育種過程中，水稻的分蘗數(shù)、花穗數(shù)等重要信息仍然需要工作人員去田間取樣調(diào)查，費時費力，而且也不利于加快育種進程。因此，推進水稻育種的信息化是一項重要的任務(wù)。

2.2 主要技術(shù)

2.2.1 遙感手段 無人機低空遙感在監(jiān)測作物某一育種信息時所使用的技術(shù)往往具有多元性，可以采取不同的遙感手段（如表1）或者處理算法，而同一作物育種信息采取不同的遙感監(jiān)測方式或者在同一遙感監(jiān)測方式下采用不同圖像處理算法所達到的效果是不同的。無人機低空遙感在作物育種信息監(jiān)測時，多采取單一遙感設(shè)備和單一的圖像處理算法，缺乏融合多種遙感設(shè)備、匯集多種算法的解析模型[15]，這使得研究成果受到的條件限制過多，對不同地區(qū)、不同生長情形下的作物難以普遍適用，推廣應(yīng)用難度較大。要實現(xiàn)無人機低空遙感在作物育種信息監(jiān)測上的普遍適用，需要配合多種遙感設(shè)備、融合多種遙感數(shù)據(jù)和圖像處理算法來實現(xiàn)作物育種信息的提取，開發(fā)出具有廣泛適用性的作物信息采集處理全流程。

表1 提取作物育種信息采取的遙感手段

2.2.2 影像處理軟件 無人機低空遙感在作物育種信息采集過程中會用到4 種軟件。第一種是無人機航拍控制軟件，用于控制無人機拍攝，獲取符合要求的多張試驗區(qū)農(nóng)田影像；第二種是遙感影像拼接軟件，用于將無人機獲取的多張遙感影像拼接成一張完整的試驗區(qū)農(nóng)田影像；第三種是影像后期處理軟件，用于從完整的試驗區(qū)農(nóng)田影像中提取需要的作物育種信息，這也是整個過程中最關(guān)鍵的部分；第四種是育種信息管理軟件，用于管理各類作物長年以來所有的育種數(shù)據(jù)，便于育種科研人員制定更為有效的育種決策。

無人機航拍控制軟件有PIX4D capture、Altizure、瀚祥地面站、大疆GS Pro 和云卓地面站等。不同軟件的功能和支持機型有所不同，一般均可在軟件內(nèi)設(shè)定無人機的飛行區(qū)域、飛行高度、飛行速度、航向重疊度和旁向重疊度等關(guān)鍵參數(shù)。

遙感影像拼接軟件有Agisoft photoscan、PIX4D mapper 和Rocky Mosaic 等。該類軟件可以自動完成無人機遙感影像的拼接，容易操作，缺點是圖像拼接數(shù)據(jù)量和計算量大，對電腦性能要求高，效率較低[34]。楊楊[35]改進了尺度不變特征轉(zhuǎn)換（SIFT）的圖像拼接算法，可利用無人機航拍視頻進行實時拼接處理，以此獲取完整的試驗區(qū)影像，雖然成像質(zhì)量不如前者，但仍然是一個具有前瞻性的嘗試。

影像后期處理軟件有ENVI、ArcGIS、eCognition Developer、ERDAS 和PIC 等。該類軟件集成了多種影像數(shù)據(jù)處理算法，可以更加方便快捷地設(shè)置各種算法的參數(shù)，用于提取指定的作物信息，簡化了遙感影像數(shù)據(jù)后期處理的學習成本。此外，還可以使用Python、Matlab 等軟件自行編寫代碼處理遙感數(shù)據(jù)，該方法對專業(yè)性的要求增高，難度較大。

育種信息管理軟件有Agrobase、Prism、Doriane、E-Brida、Plabstat、金種子育種平臺GSM 和農(nóng)博士NBS 等[36]。該類軟件通過數(shù)字化、標準化和規(guī)范化的育種信息管理流程，高效管理所有育種數(shù)據(jù)，方便育種科研人員查詢不同年份、不同地區(qū)、不同作物的生長信息，讓育種信息決策更加可靠，提升育種效率。

無人機低空遙感在作物育種信息監(jiān)測研究中有著廣泛的應(yīng)用和重要的科學意義，研究內(nèi)容多集中于高通量、快速無損地進行作物長勢信息和表型信息的采集。而不同育種信息的采集依靠的不只是硬件設(shè)施，還包括影像后期處理的算法。大部分研究成果存在一定的問題，多是針對單一階段的單一作物，普適性較差，缺少系統(tǒng)的長期的研究記錄，也沒有形成一個規(guī)范化簡單化的處理全流程，不利于推廣使用。

3 無人機低空遙感在作物育種上應(yīng)用的主要問題及解決對策

無人機低空遙感技術(shù)發(fā)展迅猛，在精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮著獨特的優(yōu)勢。然而，無人機低空遙感技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用仍處于研究階段，與育種研究的結(jié)合不夠緊密，距離實際應(yīng)用還有很長的路要走。目前無人機低空遙感在作物育種上的研究需要著重考慮以下幾個問題。

3.1 建立作物育種信息數(shù)據(jù)庫

多數(shù)研究成果普適性太差，僅僅適用于當次試驗，對不同地域、不同生長階段的作物無法獲得相同的結(jié)論，難以推廣使用[2,10]。主要原因在于不同地域、不同生長階段的作物表現(xiàn)出的遙感特性是不同的，不同品種的作物更是如此。要建立作物育種信息的數(shù)據(jù)庫，不斷完善不同地域、不同作物、不同生長階段的作物育種信息，統(tǒng)籌兼顧，便于育種研究工作的進行和育種管理決策的準確制定。

3.2 拓寬研究的深度與廣度

無人機低空遙感在作物育種信息監(jiān)測上有著獨特的優(yōu)勢和巨大的應(yīng)用前景，是高通量、無損快速獲取作物育種信息的重要手段。但目前采用無人機育種的作物相對較少，多集中于小麥、玉米、大豆等作物，其他作物鮮有研究。像水稻、馬鈴薯等對我國糧食安全有重要影響的作物，未來應(yīng)該加強相關(guān)研究。因此，不斷加強作物育種研究的深度和廣度，為無人機低空遙感在作物育種上的應(yīng)用提供更多理論和技術(shù)基礎(chǔ)是未來研究的重點[15]。

3.3 克服天氣影響

天氣是影響無人機作業(yè)的主要因素。大部分遙感影像傳感器都是被動式遙感，需要良好的光照條件[10]，即使無風無雨的陰天所得到的影像效果也可能達不到要求，導致圖像處理結(jié)果產(chǎn)生一定偏差，也增加了后期圖像處理的難度，可以通過硬件的研發(fā)，增強遙感傳感器的性能，減少其對光照條件的依賴度。

3.4 加強低成本輕小型專用設(shè)備的研發(fā)

研究采用的設(shè)備復雜多樣，雖然都能得到理想的效果，但是沒有專門應(yīng)用于某一用途的設(shè)備[37]。例如采集多光譜影像、高光譜影像或者是更高分辨率的數(shù)碼影像，通常需要自行購入無人機以及相應(yīng)的遙感影像傳感器進行組裝，增加了試驗前期的難度。研發(fā)低成本輕小型專用設(shè)備不僅可以簡化操作步驟，使無人機低空遙感系統(tǒng)更加輕型化小型化，還可以降低設(shè)備購入費用，有利于先進技術(shù)與設(shè)備的推廣使用。

3.5 簡化整體操作流程

從遙感影像的獲取到得到想要的育種信息，需要經(jīng)歷遙感影像拍攝方案制定、前期拼接、預處理、圖像后期處理以及育種信息歸納整理等操作，這些操作不但是在不同軟件內(nèi)進行的，而且許多軟件都有著一定的操作難度，無疑增加了利用無人機低空遙感進行育種信息監(jiān)測的難度，對工作人員的專業(yè)性要求也大大提高。而育種工作人員往往不善于利用這些先進的科研措施開展相關(guān)工作，這不利于無人機低空遙感技術(shù)在作物育種信息采集工作中的推廣與使用。因此，集成一系列操作步驟，簡化育種信息采集流程，開發(fā)出易于操作的全流程技術(shù)解決方案，以便更多非專業(yè)用戶使用是未來研究的一大重點[15]。

4 小 結(jié)

無人機低空遙感技術(shù)是精準農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究熱點，具有高分辨率、高機動靈活性、重訪周期短、使用成本低等特點，在作物育種信息采集領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。隨著無人機軟硬件技術(shù)的提升以及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，無人機低空遙感技術(shù)在作物育種上將發(fā)揮更加重要的作用。無人機低空遙感可用于作物長勢信息和表型信息的采集。通過提高作物育種生長信息的采集速度，可極大地節(jié)省人力物力，解決作物時效性差、效率低的問題，便于快速制定育種決策，而且可以統(tǒng)一調(diào)查標準，消除人工調(diào)查帶來的主觀誤差，從而加快作物育種進程，提高育種效率，對于作物育種產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。盡管無人機低空遙感在作物育種上的應(yīng)用潛力巨大，然而目前的研究中仍然存在許多不足。首先是設(shè)備費用昂貴，一般團體難以承受；其次是全流程操作過于復雜，非專業(yè)用戶難以操作；第三是遙感數(shù)據(jù)處理算法單一、研究深度不足、通用性差。因此，未來應(yīng)深入無人機低空遙感在作物育種上的研究，研發(fā)低成本輕小型的專用設(shè)備，簡化全流程操作難度，推進育種信息化快速發(fā)展。