趙巧麗　臧賀藏　李國強(qiáng)　張杰　王猛　趙威　鄭國清

摘要：為快速、準(zhǔn)確監(jiān)測小麥成熟度，合理制訂收割時(shí)間，本研究以不同品種小麥為研究對象，在灌漿中后期獲取試驗(yàn)區(qū)無人機(jī)RGB影像和多光譜影像。對RGB圖像進(jìn)行Lab空間轉(zhuǎn)換，提取a分量值，分析小麥籽粒形成期、乳熟期、蠟熟末期、籽粒形成期倒伏和乳熟期倒伏不同狀態(tài)下小麥a值的變化特征，對小麥從籽粒形成期到乳熟期的a值進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)建成熟度監(jiān)測指標(biāo)MCI。通過多光譜影像分析不同成熟度小麥的光譜特征變化規(guī)律，基于優(yōu)選波段特征，選用比值植被指數(shù)（RVI）和歸一化植被指數(shù)（NDVI）分別作為反演MCI的自變量，構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測模型。結(jié)果表明，基于NDVI構(gòu)建的小麥成熟度監(jiān)測模型的決定系數(shù)為0.718 7，擬合效果良好。研究采用2021年和2022年RGB影像和多光譜影像對小麥成熟度監(jiān)測模型進(jìn)行了驗(yàn)證，MCI預(yù)測值和參考值的均方根誤差（RMSE）2021年為 0.029 8，2022年為0.040 5，驗(yàn)證結(jié)果表明通過構(gòu)建的小麥成熟度監(jiān)測模型反演小麥成熟度空間分布是可行的。研究結(jié)果可為高空遙感大范圍監(jiān)測小麥成熟度，確定小麥適收順序提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)；小麥；成熟度；監(jiān)測；RGB影像；多光譜影像

中圖分類號：S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2023）21-0194-06

小麥?zhǔn)斋@是小麥生產(chǎn)過程中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。小麥適收期短，成熟度掌握不當(dāng)，過早過晚收獲都會(huì)嚴(yán)重影響小麥產(chǎn)量和品質(zhì)。精準(zhǔn)監(jiān)測小麥成熟度，合理調(diào)配機(jī)收設(shè)備，適時(shí)收獲，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究的重要內(nèi)容。

作物成熟度監(jiān)測主要通過遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)，一類方法是通過時(shí)序監(jiān)測作物生育期［1-3］，確定成熟期。其次通過遙感數(shù)據(jù)量化作物成熟特征相關(guān)參數(shù)，如水分等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)成熟度評估［2-5］。但是遙感影像受大氣、云層等影響，容易造成預(yù)測結(jié)果誤差偏大，對于精準(zhǔn)預(yù)測收獲時(shí)間節(jié)點(diǎn)難以保證精度。杜穎采用地面設(shè)備采集小麥灌漿期麥穗數(shù)碼圖像和熱紅外圖像，基于顏色衰老指數(shù)初步評價(jià)小麥成熟情況；基于熱紅外圖像提取溫度特征表征小麥籽粒含水量，對其歸一化計(jì)算后作為小麥成熟度指標(biāo)，量化評價(jià)不同水處理下小麥成熟度，以籽粒含水量為中間值建模反演小麥花后天數(shù)，為動(dòng)態(tài)監(jiān)測小麥灌漿進(jìn)程提供監(jiān)測思路［6］。隨著無人機(jī)遙感的廣泛應(yīng)用，周立鳴等利用消費(fèi)級無人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)，分析了水稻的千粒質(zhì)量、淀粉含量等長勢信息與顏色指數(shù)之間的關(guān)系，研究了無人機(jī)監(jiān)測水稻成熟度的可行性［7］。關(guān)于遙感實(shí)時(shí)監(jiān)測小麥成熟度的研究還不多見。顏色特征是小麥成熟過程中的重要形態(tài)特征，小麥成熟過程也是顏色褪綠的過程。Lab顏色模式以數(shù)字化方式描述人的視覺感應(yīng)，與設(shè)備無關(guān)，評估顏色變化更為客觀。本研究基于Lab顏色空間，對小麥成熟過程的顏色變化進(jìn)行量化，構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測指標(biāo)?；谥脖恢笖?shù)構(gòu)建監(jiān)測指標(biāo)的反演模型，旨在為高空遙感大范圍監(jiān)測小麥成熟度空間分布差異，確定適收期順序提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)位于河南省新鄉(xiāng)市原陽縣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)開發(fā)基地（35°0′44″ N，113°41′44″ E），海拔78.9 m。地處中緯度地帶，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，春季干燥多風(fēng)，秋季冷熱適宜。作物種植制度1年2熟，種植的農(nóng)作物主要是冬小麥和夏玉米。冬小麥一般10月1日左右播種，翌年5月底收獲。試驗(yàn)區(qū)屬于小麥區(qū)域試驗(yàn)的一部分，共種植82個(gè)品種（系）小麥，品種小區(qū)和對照小區(qū)總數(shù)共計(jì)540個(gè)。試驗(yàn)區(qū)域長158 m，寬 57 m，研究區(qū)位置見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 影像數(shù)據(jù)獲取 分別于2020年5月15日、2021年5月22日和2022年5月20日采集了同一試驗(yàn)區(qū)小麥RGB影像和多光譜影像。RGB影像采用大疆精靈4 Pro無人機(jī)，1英寸（13.2 mm×8.8 mm）CMOS傳感器，2 000萬有效像素。多光譜影像采用八旋翼無人機(jī)，多光譜相機(jī)包括藍(lán)（475 nm，帶寬20 nm）、綠（560 nm，帶寬20 nm）、紅（668 nm，帶寬10 nm）、紅邊（717 nm，帶寬10 nm）、近紅外（840 nm，帶寬40 nm）5個(gè)波段，數(shù)碼相機(jī)和多光譜相機(jī)主要參數(shù)見表1。試驗(yàn)設(shè)計(jì)飛行高度 50 m，航向重疊度為80%，旁向重疊度為80%，試驗(yàn)區(qū)規(guī)劃4條航線。拍攝當(dāng)天，天氣晴朗，無風(fēng)，滿足航拍要求。

1.2.2 小麥成熟度調(diào)查 無人機(jī)獲取影像時(shí)，同步調(diào)查了試驗(yàn)區(qū)各品種小麥的成熟度，調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)按籽粒形成期、乳熟期、蠟熟末期判斷。

籽粒形成期：植株全綠色，麥粒外形基本形成，籽粒呈綠色，含水量達(dá)70%以上。乳熟期：植株下部葉片、葉鞘枯黃，中部葉片也開始變黃，上部葉、莖、穗仍保持綠色，麥粒呈現(xiàn)綠色，含水量為50%以上。

蠟熟末期：植株變黃，僅葉鞘莖部略帶綠色，莖稈仍有彈性，籽粒黃色稍硬，內(nèi)含物呈蠟狀，含水率為20%～25%。

1.3 研究方法

1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 采用Pix4D mapper軟件對獲取的小麥RGB影像和多光譜影像進(jìn)行正射校正和圖像拼接。首先進(jìn)行航片對齊，并計(jì)算航片的空中三角測量數(shù)據(jù)，然后根據(jù)自動(dòng)空三和區(qū)域網(wǎng)平差技術(shù)，自動(dòng)校準(zhǔn)影像，最終獲取數(shù)字正射影像。

1.3.2 小麥不同成熟度樣區(qū)選擇 依據(jù)成熟度調(diào)查結(jié)果，兼顧品種多樣化，便于選擇受品種影響小的顏色特征，提高模型的適用性。根據(jù)試驗(yàn)區(qū)狀況，除確定特征典型的籽粒形成期、乳熟期和蠟熟末期的樣區(qū)外，試驗(yàn)區(qū)域內(nèi)倒伏發(fā)生較多，增加了籽粒形成期倒伏、乳熟期倒伏2類代表性小區(qū)。由于蠟熟末期小麥倒伏與否，顏色特征不受影響，不再單獨(dú)分類。每個(gè)樣區(qū)包括5個(gè)小區(qū)。樣區(qū)分布情況見圖2。

1.3.3 不同成熟度小麥顏色模式轉(zhuǎn)換及顏色特征值提取 Lab色域廣，RGB轉(zhuǎn)換為Lab顏色模式，不會(huì)丟失任何顏色信息。Lab顏色模式中，L代表明暗度；a代表紅綠色，取值范圍為-128～127，負(fù)值代表綠色，正值代表紅色；b代表黃藍(lán)色，取值范圍 -128～127，負(fù)值代表藍(lán)色，正值代表黃色。

RGB與Lab顏色空間轉(zhuǎn)換公式如下：

1.3.4 小麥成熟度監(jiān)測模型構(gòu)建 以適宜收獲的蠟熟末期的顏色特征值為成熟度上限，籽粒形成期及以前生育階段的顏色特征值為成熟度下限，對籽粒形成期到蠟熟末期的顏色特征值進(jìn)行線性歸一化，構(gòu)建成熟度監(jiān)測指標(biāo)。線性歸一化公式如下：

式中：x為籽粒形成期到蠟熟末期任一時(shí)間的顏色特征值；min（x）為籽粒形成期的顏色特征值；max（x） 為蠟熟末期的顏色特征值；X′為成熟度監(jiān)測指標(biāo)。

1.3.5 光譜特征選擇 分別計(jì)算多光譜影像數(shù)據(jù)中5類樣區(qū)各波段的反射率均值，繪制每個(gè)類別的光譜反射率曲線，統(tǒng)計(jì)5類樣區(qū)在各波段上反射率的平均差異，選擇平均差異大的波段作為構(gòu)建植被指數(shù)的優(yōu)選波段。

1.3.6 成熟度監(jiān)測模型構(gòu)建 基于優(yōu)選波段，選擇2種對顏色變化敏感的植被指數(shù)。在Arcgis軟件中，對多光譜影像數(shù)據(jù)和RGB影像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)的空間一致性。以RGB影像為底圖繪制試驗(yàn)小區(qū)圖。通過分區(qū)統(tǒng)計(jì)提取試驗(yàn)小區(qū)的2種植被指數(shù)平均值。分析2種植被指數(shù)與成熟度監(jiān)測指標(biāo)的相關(guān)性，構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測模型。

1.3.7 模型評價(jià) 采用決定系數(shù)（r2）、均方根誤差（RMSE）進(jìn)行精度評價(jià)，決定系數(shù)越大，RMSE越小，模型的準(zhǔn)確性越高。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同成熟度小麥顏色特征分析

小麥籽粒形成期、乳熟期、蠟熟末期、籽粒形成期倒伏和乳熟期倒伏的b值變化不明顯，a分量頻數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖3。同一時(shí)間不同成熟度小麥，籽粒形成期的a值在-10處有1個(gè)明顯峰值，乳熟期的a值頻數(shù)分布出現(xiàn)2個(gè)峰值，分別在-6和-2。蠟熟末期的a值在-3處有1個(gè)明顯峰值。隨著成熟進(jìn)程的推進(jìn)，a值波峰位置逐漸向0移動(dòng)，表明植株綠色特征在逐漸消失。乳熟期和蠟熟末期在-2和-3處各有1個(gè)峰值，但是蠟熟末期的頻數(shù)高于乳熟期，且蠟熟末期在正值方向開始出現(xiàn)紅色波峰。表明a值的變化可以反映不同小麥成熟度在顏色特征上的差異。

倒伏狀態(tài)下，a值頻數(shù)分布在籽粒形成期和乳熟期沒有明顯的峰，籽粒形成期在-18～-13間以及蠟熟末期在-10～-6間頻數(shù)分布差距較小，但是隨著成熟度推進(jìn)，頻數(shù)最高的a值向正值方向移動(dòng)的趨勢沒有改變。主要原因在于倒伏發(fā)生后，葉片背面顏色、植株莖稈顏色和葉片正面顏色均成為影響a值頻數(shù)分布峰值的主要因素。但是無論小麥正常狀態(tài)還是倒伏狀態(tài)，a值的變化均可以表征小麥的成熟度差異。

2.2 小麥成熟度監(jiān)測指標(biāo)構(gòu)建

以a值為顏色特征構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測指標(biāo)。蠟熟末期小麥植株莖葉全黃時(shí)的a值作為成熟度上限，小麥籽粒形成期莖葉全綠時(shí)的a值作為成熟度下限。對a值進(jìn)行線性歸一化，構(gòu)建成熟度監(jiān)測指標(biāo)MCI。MCI公式為

式中：amax為植株莖葉全黃時(shí)的a值，取值39，amin為植株灌漿期莖葉全綠時(shí)的a值，取值-32。MCI=0，代表小麥處于籽粒形成期及以前生育階段；MCI=1，代表小麥處于蠟熟末期，適于收獲。

2.3 不同成熟度小麥光譜特征分析

小麥籽粒形成期、乳熟期、蠟熟末期、籽粒形成期倒伏和乳熟期倒伏5種狀態(tài)下的光譜反射率變化特征見圖4。正常生長狀態(tài)下，小麥從籽粒形成期、乳熟期到乳熟末期，隨著成熟度推進(jìn)，紅光、藍(lán)光波段反射率逐漸上升，其中紅光波段反射率變化大于藍(lán)光波段，在可見光波段內(nèi)，光譜特性受葉綠素影響較大，葉綠素吸收紅光和藍(lán)光較多。成熟度逐漸升高，葉綠素含量逐漸下降，紅光、藍(lán)光吸收率隨之下降；近紅外波段反射率逐漸下降，近紅外波段反射率主要與葉片內(nèi)部結(jié)構(gòu)有關(guān)，不同成熟度下小麥葉片由綠變黃，葉片結(jié)構(gòu)變化較大，近紅外波段反射差異大于紅光波段反射差異。倒伏狀態(tài)下，籽粒形成期和乳熟期在紅光、藍(lán)光和近紅外波段的反射變化規(guī)律一致，但是由于倒伏發(fā)生后，冠層葉片背部面積增加，葉片背面葉綠素含量低于葉片正面，因此，相同成熟度小麥，倒伏狀態(tài)下的紅光、藍(lán)光反射率高于正常狀態(tài)；籽粒形成期倒伏狀態(tài)的紅光、藍(lán)光反射率低于乳熟期倒伏。葉片背部內(nèi)部結(jié)構(gòu)與葉片內(nèi)部也有很大不同，且倒伏狀態(tài)下葉片背部面積遠(yuǎn)大于正常狀態(tài)，近紅外波段反射差異明顯高于正常狀態(tài)。

2.4 小麥成熟度監(jiān)測模型構(gòu)建

選擇不同成熟度光譜反射率平均差異大的紅光和近紅外波段作為植被指數(shù)的優(yōu)選波段。在常用植被指數(shù)中，包含紅光和近紅外的波段的植被指數(shù)中，比值植被指數(shù)（RVI，RVI=NIR/RED）與葉綠素含量相關(guān)性高，是綠色植物的靈敏指示參數(shù)［8］。歸一化植被指數(shù)［NDVI，NDVI=（NIR-RED）/（NIR+RED）］是公認(rèn)的表征植被變化最有效的參數(shù)之一，可較好地反映植被綠度變化［8］。分別以RVI、NDVI為自變量，MCI為因變量，構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測模型。基于RVI構(gòu)建的成熟度監(jiān)測模型決定系數(shù)r2為0.475 8（圖5），預(yù)測精度較低。基于NDVI構(gòu)建的成熟度監(jiān)測模型決定系數(shù)r2為0.718 7，擬合一致性高，其監(jiān)測模型為y=-0.337 8x+0.936 1（圖6）。

2.5 模型預(yù)測結(jié)果及驗(yàn)證

采用2021年、2022年小麥RGB影像和多光譜影像對成熟度監(jiān)測模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。2021年、2022年小麥RGB影像見圖7-a、圖7-c。提取2021年、2022年多光譜影像的NDVI，采用成熟度監(jiān)測模型預(yù)測小麥成熟度，MCI預(yù)測結(jié)果的空間分布見圖7-b、圖7-d?；?021年、2022年RGB影像提取MCI，作為模型評價(jià)的參考值。為便于定量驗(yàn)證模型，以小區(qū)矢量圖疊加MCI參考值圖層、MCI預(yù)測結(jié)果圖層，提取540個(gè)小區(qū)的MCI參考值和預(yù)測值的小區(qū)平均值。計(jì)算MCI預(yù)測值和參考值的均方根誤差（RMSE），2021年RMSE為0.029 8，2022年RMSE為0.040 5，預(yù)測精度較高。

3 討論與結(jié)論

本研究以不同成熟度小麥為研究對象，采用Lab顏色空間的a分量作為小麥成熟度變化的特征值，對籽粒形成期到蠟熟末期的a值進(jìn)行歸一化處理，構(gòu)建了小麥成熟度監(jiān)測指標(biāo)。分析了成熟度監(jiān)測指標(biāo)與RVI、NDVI的相關(guān)性，構(gòu)建了小麥成熟度監(jiān)測模型。用2021年和2022年同一試驗(yàn)區(qū)小麥影像數(shù)據(jù)對小麥成熟度監(jiān)測模型進(jìn)行了驗(yàn)證，2021年MCI預(yù)測值與參考值的均方根誤差（RMSE）為0.029 8，2022年RMSE為0.040 5，表明構(gòu)建的小麥成熟度監(jiān)測模型監(jiān)測小麥成熟度空間分布是可行的，研究結(jié)果可為高空遙感大范圍監(jiān)測小麥成熟度空間分布，確定小麥適收順序提供依據(jù)。

Lab顏色空間在病害區(qū)域提?。?-10］，作物田間信息提取［11-13］上已有較多應(yīng)用研究。有研究表明，a分量對不同成熟度小麥褪綠顏色變化反應(yīng)敏感，這與符運(yùn)陽等研究的a分量能很好地反映植物病害葉片褪綠的顏色狀態(tài)的結(jié)論［9］類似。

小麥成熟度監(jiān)測目的主要是為了合理制訂收割計(jì)劃，盡可能保證小麥適時(shí)收獲。無人機(jī)雖然使用靈活方便，但是受續(xù)航時(shí)間、飛行高度等的影響，在大范圍應(yīng)用時(shí)受到一定的限制。本研究將小麥成熟度和植被指數(shù)關(guān)聯(lián) 未來可通過高空遙感獲取的植被指數(shù)圖像反演小麥成熟度空間差異，為合理制訂收割順序提供依據(jù)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，圖像識別技術(shù)逐漸成為人工智能研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。基于圖像的采收成熟度識別在經(jīng)濟(jì)作物（如水果、蔬菜、烤煙等）上均有較多研究［14-20］。梁帆等基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對油菜的成熟度等級進(jìn)行了測定［21］；汪睿琪等基于YOLO v5構(gòu)建了鮮煙葉成熟度識別模型，對于與背景顏色差異較大的目標(biāo)果實(shí)，利用顏色特征提取圖像中的目標(biāo)果實(shí)區(qū)域是較為簡單的方法［22］。本研究基于Lab顏色特征對小麥不同成熟度顏色變化進(jìn)行量化，構(gòu)建小麥成熟度監(jiān)測指標(biāo)，用于小麥成熟度監(jiān)測。成熟度監(jiān)測指標(biāo)不受地區(qū)環(huán)境、品種特性、栽培條件等的影響，具有廣泛的適用性。此外，區(qū)域試驗(yàn)中小麥品種較多，成熟度差異明顯，顏色豐富，為成熟度監(jiān)測模型構(gòu)建提供了大樣本，模型普適性更好。

當(dāng)下人工智能發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)是其中最有影響的關(guān)鍵技術(shù)。深度學(xué)習(xí)的特征提取效果能充分表征目標(biāo)的本質(zhì)屬性，避免人為對目標(biāo)的底層視覺特征的主觀判斷，在目標(biāo)識別上具有很大的優(yōu)異性［23］。未來可結(jié)合深度學(xué)習(xí)的方法獲取顏色特征，考慮更多的顏色特征信息，提高識別精確度。

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［19］王 菁，范曉飛，趙智慧，等. 基于YOLO算法的不同品種棗自然環(huán)境下成熟度識別［J］. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2022，43（11）：165-171.

［20］馮俊惠，李志偉，戎有麗，等. 基于改進(jìn)Hough圓變換算法的成熟番茄果實(shí)識別［J］. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2021，42（4）：190-196.

［21］梁 帆，楊莉莉，崔世鋼，等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油菜成熟度等級視覺檢測方法［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2015，43（8）：403-405.

［22］汪睿琪，張炳輝，顧 鋼，等. 基于YOLO v5的鮮煙葉成熟度識別模型研究［J］. 中國煙草學(xué)報(bào)，2023，29（2）：46-55.

［23］LeCun Y，Bengio Y，Hinton G.Deep learning［J］. Nature，2015，521（7553）：436-444.

收稿日期：2023-03-31

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（編號：2022YFD2001005）；河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目（編號：222102110142、232102110295）；中央引導(dǎo)地方項(xiàng)目（編號：Z20221341073）；河南省重大科技專項(xiàng)（編號：221100110800）；河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目（編號：2023TD10）。

作者簡介：趙巧麗（1982—），女，河南林州人，碩士，助理研究員，從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究。E-mail：zhaoqiaoli1009@163.com。

通信作者：臧賀藏，博士，副研究員，從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究，E-mail：zanghecang@163.com；李國強(qiáng)，博士，研究員，從事農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究，E-mail：gqli@hnagri.org.cn。