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基于低成本無人機(jī)的水稻葉片SPAD值遙感估測

2017-09-23 11:47:41李靜王建軍朱安
吉林農(nóng)業(yè)·下半月 2017年9期
關(guān)鍵詞:無人機(jī)光合作用水稻

李靜+王建軍+朱安

摘要:葉綠素作為植物體內(nèi)參與光合作用的重要色素,其含量可反映出水稻生命體征。SPAD-502 plus葉綠素儀所測定的SPAD值常用于代表葉綠素含量,但其僅能反映葉綠素含量在空間上的點狀分布。本文采用低成本消費級無人機(jī)拍攝水稻冠層圖像,經(jīng)圖像處理后,發(fā)現(xiàn)遙感指數(shù)R與劍葉SPAD值的相關(guān)關(guān)系顯著,所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度,為農(nóng)戶小尺度田塊的水稻監(jiān)測提供了一種方便靈活、低成本的有效方法。

關(guān)鍵詞:無人機(jī);SPAD值;水稻;光合作用

中圖分類號: S511 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A DOI編號: 10.14025/j.cnki.jlny.2017.18.020

我國水稻種植面積約占糧食作物總種植面積的1/3,總產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的40%。因此,發(fā)展水稻生產(chǎn)對我國國民經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要。葉綠素是水稻生長的重要營養(yǎng)和生理參數(shù),其含量通常以SPAD-502 plus葉綠素儀所測定的SPAD值來間接地代表。然而,葉綠素儀僅能進(jìn)行點狀測量,無法成像。

目前,已有學(xué)者使用衛(wèi)星遙感估測作物葉片SPAD值。李粉玲等在研究使用高分一號遙感影像估測冬小麥葉片SPAD值時發(fā)現(xiàn),基于GNDVI、GRVI和TGI等植被指數(shù)構(gòu)建的冬小麥葉片SPAD值回歸模型的估測精度較高。黃汝根等指出,基于RVI指數(shù)的回歸模型是反演亞熱帶典型作物冠層SPAD值的最佳回歸模型,實際擬合精度達(dá)92.75%。但是,我國的耕地面積小而分散,衛(wèi)星遙感受空間分辨率的限制難以在小田塊尺度上進(jìn)行有效的SPAD值估測。而且光學(xué)衛(wèi)星遙感嚴(yán)重受限于時間分辨率以及天氣等因素。因此,本文探索能否使用低成本消費級無人機(jī)對水稻葉片SPAD值進(jìn)行有效的遙感估測,為農(nóng)戶在水稻生育期及時采取合理的管理措施提供決策支持。

1材料與方法

1.1材料說明

材料為揚州大學(xué)農(nóng)學(xué)院實驗農(nóng)場種植的水稻,品種為武運粳24和甬優(yōu)2640,前茬作物均為小麥。實驗選用了28塊小區(qū),每個小區(qū)面積30平方米。各小區(qū)施肥狀況不同,小區(qū)之間筑田埂并用塑料薄膜覆蓋,以防肥水串灌。

1.2水稻葉片SPAD值測量

2016年8月6日,使用SPAD-502 plus 葉綠素儀測量水稻劍葉葉片的SAPD值,以其代表葉片葉綠素含量。測量采用五點取樣法,即各小區(qū)四個角及中心隨機(jī)選取一株材料。每株材料取完整展開的劍葉測上、中、下三處的葉綠素值,記錄三處的平均值作為該葉片SPAD值,再以五點的平均值代表該小區(qū)水稻劍葉的平均葉綠素含量。

1.3無人機(jī)圖像拍攝及處理

2016年8月3日,于正午十二點至下午兩點間,使用大疆精靈2V+無人機(jī)拍攝小區(qū)圖像。無人機(jī)所搭載的相機(jī)為可見光相機(jī)。拍攝過程中將用于圖像校正的白板放于試驗小區(qū)的中間,同時避免陰影干涉,無人機(jī)拍攝高度為正上方30米,每小區(qū)重復(fù)拍攝兩次,保留其中成像質(zhì)量較高者。

將無人機(jī)所拍攝的圖像導(dǎo)入Lighrooom軟件,校正魚眼鏡頭所造成的圖像變形。然后,將圖像導(dǎo)入ENVI軟件。對于每一張圖像,通過建立白板以及小區(qū)的ROI(感興趣區(qū)),分別提取它們的DN值。對于紅、綠、藍(lán)三個波段,分別將小區(qū)水稻葉片和白板的DN值進(jìn)行比值處理,作為三個波段的遙感指標(biāo)(記為R、G、B)。進(jìn)而計算(R+G+B)/3、(G-R)/(G+R)、(G-B)/(G+B)、(R-B)/(R+B)等指數(shù)。

2結(jié)果與分析

28個小區(qū)的SPAD測量值分別與R、G、B、(R+G+B)/3、(G-R)/(G+R)、(G-B)/(G+B)、(R-B)/(R+B),進(jìn)行對其回歸統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)R、G、(R-B)/(R+B)等遙感指數(shù)與SPAD值的相關(guān)關(guān)系較為顯著,決定系數(shù)均大于0.45(見圖1)。

由于在各遙感指標(biāo)中,R與SPAD值具有最高的相關(guān)關(guān)系,因此建立以下SPAD值預(yù)測模型:

SPAD=-28.7*R+53.588 (1)

(R2=0.48,n=28,P值<0.01)

使用該模型預(yù)測SPAD時,均方根誤差(RMSE)為1.45,相對均方根誤差(RRMSE)為3.43%,平均絕對相對誤差(MARE)為2.64%。因此,該模型具有較高的預(yù)測精度。

3結(jié)論

本文研究了多個基于無人機(jī)可見光相機(jī)所拍攝圖像的遙感指標(biāo)與水稻劍葉葉片SPAD值的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)紅波段R與SPAD值具有最高的相關(guān)關(guān)系,所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。

不同于僅能以點狀方式進(jìn)行測量的SPAD-502 plus葉綠素儀,無人機(jī)可在低空飛行,以成像方式顯示農(nóng)田水稻葉片葉綠素在空間上的連續(xù)分布特征,有助于快速和直觀地揭示水稻生長狀況。無人機(jī)相機(jī)的空間分辨率高,適用于中國農(nóng)戶的小尺度田塊的水稻監(jiān)測。另外,本研究所使用的無人機(jī)為消費級無人機(jī),成本低,而且受天氣條件影響小,攜帶方便,使用靈活,這些特點都有利于農(nóng)戶接受和使用。

參考文獻(xiàn)

[1]李粉玲,王力,劉京,等.基于高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的冬小麥葉片SPAD值遙感估算[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2015,46(09):273-281.

[2]黃汝根,劉振華,胡月明,等.基于“高分一號”遙感影像反演華南地區(qū)亞熱帶典型作物冠層SPAD[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2015,36(04):105-111.

作者簡介:李靜,在讀本科生,研究方向:農(nóng)業(yè)信息技術(shù)。endprint

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