楊文攀，李長(zhǎng)春，楊 浩，楊貴軍，馮海寬，韓 亮,3，牛慶林，韓 東,4

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基于無人機(jī)熱紅外與數(shù)碼影像的玉米冠層溫度監(jiān)測(cè)

楊文攀1,2，李長(zhǎng)春1※，楊 浩2，楊貴軍2，馮海寬2，韓 亮2,3，牛慶林1,2，韓 東2,4

（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. 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)遙感機(jī)理與定量遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，北京 100097；3. 山西大同大學(xué)建筑與測(cè)繪工程學(xué)院，大同 037009；4. 西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，西安 710054）

快速、準(zhǔn)確、無損地獲取田間玉米冠層溫度，對(duì)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)輔助玉米抗旱性狀的監(jiān)測(cè)具有重要的意義。該文以無人機(jī)搭載熱紅外成像儀和RGB高清數(shù)碼相機(jī)構(gòu)成低空遙感數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，以不同性狀的拔節(jié)期玉米為研究對(duì)象，采集試驗(yàn)區(qū)的無人機(jī)影像。利用含有已知三維坐標(biāo)的幾何控制板，進(jìn)行數(shù)碼影像幾何校正，并利用校正后的數(shù)碼影像對(duì)熱紅外影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)。利用便攜式手持測(cè)溫儀測(cè)量輻射定標(biāo)板黑白面的溫度，對(duì)熱紅外影像進(jìn)行輻射定標(biāo)。利用高空間分辨率的數(shù)碼影像對(duì)玉米進(jìn)行分類并二值化處理，基于二值化結(jié)果提取熱紅外影像的玉米冠層像元，并提取試驗(yàn)區(qū)不同性狀玉米的冠層溫度。同時(shí)，利用便攜式手持測(cè)溫儀在地面同步測(cè)量玉米冠層溫度，并與提取的冠層溫度經(jīng)行一致性分析，以驗(yàn)證評(píng)估基于熱紅外影像提取玉米冠層溫度的效果。結(jié)果表明：提取的冠層溫度值與地面實(shí)測(cè)值具有高度一致性（2=0.723 6，RMSE=0.60 ℃)，提取精度較高，表明基于無人機(jī)熱紅外影像獲取玉米冠層溫度的方法具有高通量的優(yōu)勢(shì)且精度較高。最后將試驗(yàn)區(qū)的植被覆蓋度與提取的冠層溫度進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明：玉米冠層溫度與其覆蓋度有顯著的相關(guān)性（2=0.534 5，<0.000 1），覆蓋度越高冠層溫度越低，反之則越高，說明玉米冠層覆蓋度的大小影響玉米冠層溫度的高低。該研究可為玉米育種材料的田間冠層溫度監(jiān)測(cè)提供參考。

無人機(jī)；農(nóng)作物；溫度；玉米；熱紅外影像；二值化；覆蓋度

0 引 言

玉米作為全球三大谷類作物之一，在解決糧食安全、飼料保障、發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)以及緩解能源危機(jī)等方面具有重要作用，是世界上重要的糧食、飼料和工業(yè)原料。隨著全球人口不斷增長(zhǎng)，全球?qū)τ衩椎男枨罅恳踩找嬖黾?，因此為提高玉米產(chǎn)量進(jìn)行玉米育種勢(shì)在必行[1]。玉米的產(chǎn)量和品質(zhì)不僅受基因遺傳影響，在很大程度上亦受環(huán)境條件和種植管理情況的影響[2]。作物冠層溫度是指作物冠層不同高度莖、葉表面溫度的平均值，是農(nóng)田活動(dòng)層與其周圍環(huán)境進(jìn)行能量交換的結(jié)果，是研究土壤、作物和大氣之間進(jìn)行水、熱交換傳輸?shù)闹匾獏?shù)，是判斷作物生理狀況的指標(biāo)之一[3]，因此可以利用玉米冠層溫度輔助玉米抗旱性狀的監(jiān)測(cè)。

作物冠層溫度較難觀測(cè)，在許多具有發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用中，表面溫度的測(cè)定很難達(dá)到其所要求的準(zhǔn)確度、重復(fù)性和穩(wěn)定性。近幾十年來隨著紅外技術(shù)的發(fā)展，手持式紅外測(cè)溫儀和紅外熱像儀測(cè)量植被冠層溫度被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)中[4-7]。Tanner[8]首次使用植物冠層溫度作為水分狀況的指標(biāo)，同時(shí)首次使用紅外測(cè)溫器來量化冠層溫度差異和植物水分脅迫之間的關(guān)系；Prashar等[9]利用熱成像技術(shù)提取馬鈴薯植被的冠層溫度，分析了不同基因下其冠層溫度的差異，結(jié)果顯示在不同的氣候條件下，基于冠層相對(duì)溫度的基因型排序具有高度的一致性；Pou 等[10]通過近端熱成像技術(shù)確定了葡萄樹冠層的溫度變化，并計(jì)算了氣孔導(dǎo)度和作物水分脅迫指數(shù)（crop water stress index，CWSI），評(píng)估了植物水分狀況。

然而，傳統(tǒng)的地面紅外測(cè)溫裝置測(cè)取表面溫度時(shí)，具有測(cè)量周期長(zhǎng)、范圍較小、耗時(shí)耗力、成本高等缺點(diǎn)，已經(jīng)無法滿足目前大范圍作業(yè)的需求[11-12]。衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)具有范圍廣、測(cè)量速度快等優(yōu)勢(shì)，在地面溫度反演方面得到廣泛的應(yīng)用[13-14]，但衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)中存在分辨率低、靈活性差的缺點(diǎn)，不能應(yīng)用于小范圍田間尺度的溫度提取。近年來，無人機(jī)作為一種空間探測(cè)搭載工具，具有覆蓋范圍廣、測(cè)量周期短、成本低和機(jī)動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)定量遙感研究中快速、準(zhǔn)確獲取作物表型信息的主要工具，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和趨勢(shì)[15-18]?；跓o人機(jī)熱紅外影像提取植被冠層溫度的研究，如Gómez-Candón等[19]提出了一個(gè)全面的無人機(jī)遙感熱輻射校正方法，成功地測(cè)量了整個(gè)試驗(yàn)田的樹冠表面溫度；Ludovisi等[20]基于無人機(jī)熱成像提取了楊樹的冠層溫度，并有效評(píng)估了楊樹在干旱脅迫條件下的基因型變異特性；Chapman等[21]開展了使用無人機(jī)進(jìn)行各種表型分析應(yīng)用，包括提取甘蔗冠層溫度；Sullivan等[22]驗(yàn)證了無人機(jī)熱紅外影像在大田作物干旱脅迫評(píng)估中的應(yīng)用。這些研究顯示了無人機(jī)熱成像技術(shù)在獲取作物表型信息中的潛力。但是，在利用無人機(jī)熱紅外影像提取植被冠層溫度時(shí)，由于無人機(jī)載質(zhì)量限制，搭載的小型熱紅外儀的空間分辨率較低，僅僅依靠熱紅外影像往往不能很好的把土壤和作物區(qū)分開來[23-24]，從而影響了提取精度。國(guó)外已有利用RGB影像或R和NIR影像識(shí)別葉子像素的研究，研究過程中僅僅取葉子像素的溫度，而忽略背景像素，但過程過于復(fù)雜[25-26]。論文在利用無人機(jī)熱紅外影像提取玉米冠層溫度過程中，利用無人機(jī)獲取的數(shù)碼影像，通過玉米分類后生成的二值化影像，剔除熱紅外影像上的土壤像元，提高冠層溫度提取精度。

本文以拔節(jié)期玉米作為研究對(duì)象，利用無人機(jī)同步搭載熱紅外儀和高分辨率RGB數(shù)碼相機(jī)，構(gòu)成低空遙感農(nóng)情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)多性態(tài)玉米冠層溫度進(jìn)行提取，并分析提取效果，為大范圍玉米育種過程中獲取冠層溫度提供快速、有效的手段。

1 試驗(yàn)區(qū)域概況、材料和方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)域概況

試驗(yàn)區(qū)位于北京市昌平區(qū)小湯山國(guó)家精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)示范基地，試驗(yàn)基地位于東經(jīng)116°27'51"～116°27'53"，北緯40°10'48"～40°10'54"，海拔高度約為30 m，地勢(shì)平坦，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。玉米試驗(yàn)材料于2017年5月15日播種，共包括800份不同性狀的玉米材料，每份材料種植3行，每行栽種10株，株間距為0.25 m，行間距距為0.6 m，排間距為0.8 m，每個(gè)試驗(yàn)材料進(jìn)行相同的田間管理。地面均勻布置已觀測(cè)坐標(biāo)（精度為1 cm）的幾何控制板（長(zhǎng)×寬30 cm×30 cm）和輻射定標(biāo)板（黑面為噴漆木板，白面為聚苯乙烯，長(zhǎng)×寬100 cm×100 cm）。試驗(yàn)小區(qū)布置見圖1。

圖1 試驗(yàn)小區(qū)布置

1.2 地面數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)獲取

在玉米拔節(jié)期，即2017年7月1日8:00進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。地面數(shù)據(jù)采集包括兩部分內(nèi)容：利用HT-11D便攜式測(cè)溫儀（測(cè)量精度±1%，測(cè)量范圍0～200 ℃）獲取玉米冠層溫度，主要用于精度驗(yàn)證；利用測(cè)溫槍獲取試驗(yàn)田中輻射定標(biāo)板黑白面的溫度，主要用于熱紅外影像輻射定標(biāo)。在試驗(yàn)區(qū)內(nèi)，均勻選取72個(gè)材料區(qū)作為驗(yàn)證材料，在無人機(jī)獲取數(shù)據(jù)的同時(shí)，利用便攜式手持測(cè)溫槍在驗(yàn)證材料區(qū)內(nèi)測(cè)取6個(gè)玉米葉片（倒一或者倒二葉片2/3處），并測(cè)其溫度，取平均值作為這個(gè)材料區(qū)玉米冠層的平均溫度。同時(shí)，獲取試驗(yàn)田間均勻分布的6個(gè)輻射定標(biāo)板黑色面和白色面的溫度，每個(gè)輻射定標(biāo)板總共4個(gè)面（2個(gè)白色面和2個(gè)黑色面），每個(gè)面測(cè)3個(gè)值，取平均值作為該面的溫度，總共求得24個(gè)溫度值。

采用大疆S1000八旋翼無人機(jī)（圖2所示），無人機(jī)凈質(zhì)量4.4 kg，有效載質(zhì)量6 kg，續(xù)航時(shí)間15 min左右。無人機(jī)搭載的傳感器Optris PI450非制冷熱像儀，測(cè)量精度±2%，測(cè)溫范圍?20～100 ℃，同時(shí)搭載Sony DSC-QX100數(shù)碼相機(jī)，數(shù)碼相機(jī)類型為Exmor R CMOS，有效像素約2 020萬像素，最大分辨率為5 472×3 648像素，質(zhì)量為179 g，尺寸為63 mm×63 mm×56 mm。

圖2 大疆S1000八旋翼無人機(jī)

于2017年7月1日8:00－8:10進(jìn)行無人機(jī)影像數(shù)據(jù)采集。無人機(jī)按照設(shè)定的航線（總共8條航線）和參數(shù)以6 m/s的速度（保證航向重疊度為60%～80%）自主巡航并采集數(shù)據(jù)，飛行高度為50 m，一次數(shù)據(jù)獲取時(shí)間保持在10 min左右，其中數(shù)碼相機(jī)每4秒拍攝一張數(shù)碼影像，熱成像儀每秒拍攝一張熱紅外影像。為了減小紅外熱成像儀的系統(tǒng)誤差，飛行之前紅外熱成像儀預(yù)熱10 min左右，數(shù)據(jù)獲取時(shí)，太陽光輻射強(qiáng)度穩(wěn)定，天空晴朗無云，無風(fēng)。

1.3 技術(shù)方法

利用無人機(jī)熱紅外影像提取玉米冠層溫度技術(shù)流程如下：數(shù)碼影像和熱紅外影像獲取；數(shù)碼影像和熱紅外影像拼接、幾何校正和影像配準(zhǔn)；熱紅外影像的輻射定標(biāo)；熱紅外影像上土壤像元剔除和玉米冠層溫度提取；精度驗(yàn)證，如圖3所示。

圖3 提取玉米冠層溫度技術(shù)流程

1）無人機(jī)影像拼接與幾何校正。無人機(jī)影像包括數(shù)碼影像和熱紅外影像，但每幅影像僅僅只記錄了試驗(yàn)區(qū)部分區(qū)域。為了便于數(shù)據(jù)分析，需要對(duì)原始影像進(jìn)行拼接，從而得到試驗(yàn)區(qū)的整體影像。使用Agisoft PhotoScan Professional進(jìn)行影像拼接。由于無人機(jī)影像獲取過程中存在一些不穩(wěn)定因素，拼接后的影像存在一定的幾何畸變，因此在數(shù)碼影像拼接后，利用16個(gè)地面控制點(diǎn)，利用ENVI5.1軟件進(jìn)行影像的幾何校正。由于熱紅外影像的分辨率較低，無法從影像上判斷控制點(diǎn)的位置，因此無法利用控制點(diǎn)進(jìn)行幾何校正，論文利用經(jīng)過幾何校正的數(shù)碼影像作為基準(zhǔn)影像來配準(zhǔn)熱紅外影像。

2）熱紅外影像輻射定標(biāo)。為了評(píng)價(jià)熱紅外影像提取玉米冠層溫度的效果，需要與地面便攜式測(cè)溫槍測(cè)得的驗(yàn)證材料冠層溫度進(jìn)行對(duì)比。由于儀器自身精度的限制以及在試驗(yàn)中存在著系統(tǒng)誤差和偶然誤差，為了保證對(duì)比精度，需要對(duì)熱紅外影像進(jìn)行輻射定標(biāo)。輻射定標(biāo)包括飛行前近距離測(cè)量定標(biāo)和飛行后定標(biāo)。

為了提高熱紅外影像輻射定標(biāo)的可靠性，在定標(biāo)前分別使用便攜式測(cè)溫槍和熱紅外成像儀在近距離（1 m左右）測(cè)得11種地物的溫度，并進(jìn)行一致性分析，以判斷2種儀器在不受距離因素條件下，所測(cè)溫度的一致性。

飛行后的輻射定標(biāo)利用地面均勻鋪設(shè)的6個(gè)輻射定標(biāo)板（分布狀況如圖1）。在拼接并幾何配準(zhǔn)后的熱紅外影像上提取對(duì)應(yīng)6個(gè)輻射定標(biāo)板黑白面像素的溫度后，將提取的溫度與同一時(shí)間在地面使用便攜式測(cè)溫槍測(cè)得輻射定標(biāo)板黑白面的溫度來計(jì)算出輻射定標(biāo)系數(shù)。

3）去除土壤背景。無人機(jī)熱紅外影像上包含有土壤背景像元和玉米冠層像元，因此在提取作物溫度時(shí)會(huì)受到土壤背景的嚴(yán)重干擾，在進(jìn)行作物溫度提取前，首先剔除土壤背景像元[27]。論文通過無人機(jī)同步獲取的數(shù)碼影像進(jìn)行玉米分類，分類后二值化，生成玉米植被矢量文件，矢量文件與熱紅外影像進(jìn)行疊加提取玉米植被像元，從而剔除土壤背景。

為了提高土壤背景的剔除精度，必須提高數(shù)碼影像玉米植株的分類精度。在幾何校正后，對(duì)數(shù)碼影像進(jìn)行分類，論文通過數(shù)碼影像計(jì)算RGRI（red-green ratio index）[28]植被指數(shù)進(jìn)行植被分類。RGRI的計(jì)算公式如式（1）

式中red、green分別表示數(shù)碼影像紅、綠波段的DN（digital number）值。首先對(duì)數(shù)碼影像進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算，然后對(duì)計(jì)算的結(jié)果取閾值進(jìn)行二值化，隨后通過二值化圖像生成矢量文件，并利用Arcgis 10.2建立玉米冠層掩模工具，最后利用掩模工具掩模統(tǒng)計(jì)出輻射定標(biāo)后的熱紅外影像上各個(gè)小區(qū)的玉米冠層溫度。

4）結(jié)果驗(yàn)證。精度評(píng)定包括估算幾何校正誤差和玉米冠層溫度提取誤差，這2個(gè)誤差通常采用均方根誤差（root mean square error, RMSE）表示。RMSE是觀測(cè)值與真實(shí)值的誤差平方根的均值，用來衡量觀測(cè)值同真值之間的偏差，計(jì)算公式如式（2）。

式中1參與幾何校正的控制點(diǎn)數(shù)量；為待幾何校正圖像上的地理空間坐標(biāo)；X為影像上像元對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的空間坐標(biāo)；2為參與誤差計(jì)算的材料區(qū)數(shù)量；Z為熱紅外影像上提取的玉米冠層溫度，℃；Z為地面便攜式測(cè)溫槍測(cè)得的玉米冠層溫度，℃。

2 結(jié)果與分析

2.1 熱紅外影像輻射校正分析

飛行前，利用便攜式測(cè)溫槍和熱紅外成像儀在近距離（1 m）測(cè)取11種地物的溫度，進(jìn)行一致性分析，結(jié)果如圖4a所示。

圖4 飛行前后的輻射定標(biāo)

由圖4a可知，不受距離影響時(shí)，2種儀器所測(cè)地物的溫度在25°～55°范圍內(nèi)，具有極高的線性擬合度（2=0.986 9），因此可以利用手持測(cè)溫儀獲取的溫度對(duì)熱成像儀提取的溫度進(jìn)行輻射定標(biāo)，進(jìn)而驗(yàn)證熱成像提取的溫度。

圖4b表示飛行后熱紅外影像上提取對(duì)應(yīng)6個(gè)輻射定標(biāo)板黑白面像素的溫度與同一時(shí)間在地面使用便攜式測(cè)溫槍測(cè)得輻射定標(biāo)板黑白面溫度計(jì)算出的輻射定標(biāo)系數(shù)。從圖4b可以看出，計(jì)算的斜率大于1（=1.403 7），說明熱成像儀所獲取的輻射定標(biāo)板溫度低于便攜式測(cè)溫槍獲取的溫度，而從圖4a可以看出近距離情況下兩者測(cè)得的溫度具有極高的一致性（≈1），因此說明距離會(huì)影響熱成像儀獲取的地物溫度精度，距離越大所測(cè)溫度衰減越明顯。

2.2 土壤背景去除

在原始數(shù)碼影像上利用式（1）計(jì)算RGRI植被指數(shù)，得到植被指數(shù)圖。通過對(duì)研究區(qū)影像的觀察，確定在無人機(jī)數(shù)碼影像上，包括玉米、玉米陰影和土壤3種地物。為了使典型地物的信息統(tǒng)計(jì)更具代表性，對(duì)于每種地物分別選取20個(gè)代表區(qū)域，選取的典型區(qū)域同種地物樣本色差跨度較大且均勻分布在整個(gè)研究區(qū)域。利用選取的樣本統(tǒng)計(jì)各個(gè)地物的特征值（包括平均值和標(biāo)準(zhǔn)差），統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 RGRI的統(tǒng)計(jì)特征值

由表1可知，RGRI指數(shù)圖中玉米和其他地物特征值范圍不存在交叉現(xiàn)象，表明RGRI適合無人機(jī)提取玉米信息，并且玉米與其他地物數(shù)值區(qū)分度較大，更利于閾值的確定。從土壤和玉米陰影的特征值看，兩者可以歸為一類。

為了更加直觀的說明RGRI計(jì)算情況，統(tǒng)計(jì)并計(jì)算RGRI灰度直方圖，結(jié)果如圖5所示，圖中橫坐標(biāo)為計(jì)算的植被指數(shù)值，縱軸為像元數(shù)量。從圖5中看出，RGRI灰度直方圖的雙峰特征較為明顯，在值為1附近有劇烈波動(dòng)，主要因?yàn)樵撝荡淼氖窃囼?yàn)田間輻射定標(biāo)板和幾何定標(biāo)板的值，理想狀態(tài)下輻射定標(biāo)板的白色面應(yīng)為光的全反射色面，黑面應(yīng)為光的全吸收面，根據(jù)式（1），紅綠藍(lán)3個(gè)波段的DN相等，白色面和黑色面的值應(yīng)為1.0左右。

圖5 RGRI的灰度直方圖

利用雙峰直方圖閾值法和最大類間方差法[29]確定各個(gè)植被指數(shù)的閾值。利用得到的閾值提取玉米植被信息，計(jì)算各個(gè)指數(shù)的玉米與其他地物的二值分布圖。為評(píng)價(jià)各個(gè)植被指數(shù)的分類提取精度，選取試驗(yàn)田部分典型地塊進(jìn)行分類精度評(píng)價(jià)，典型地塊的選取原則是盡量包含圖像上所有地物，并且玉米與其他地物的色差跨度要大，然后采用人機(jī)交互方式將影像進(jìn)行玉米與其他地物分類，分類結(jié)果作為精度驗(yàn)證的基準(zhǔn)評(píng)價(jià)各植被指數(shù)的提取精度，精度評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。

表2 RGRI的閾值及精度評(píng)價(jià)

由表2可知，2種閾值法確定的閾值提取精度都比較高，雙峰直方圖閾值法比最大類間方差法對(duì)玉米的分類正確率稍高一些，但是最大類間方差法比雙峰直方圖閾值法對(duì)非植被分類的正確率、總正確率及Kappa系數(shù)高很多?？傮w上，最大類間方差法比雙峰直方圖閾值法的分類精度高，因此論文選擇最大類間方差法確定閾值，閾值為1.004 6。利用確定的閾值提取玉米植被信息，結(jié)果如圖6所示。

圖6 數(shù)碼分類結(jié)果對(duì)比圖及植被熱紅外提取圖

從圖6可以看出，利用最大類間方差法確定的閾值提取效果與參考分類結(jié)果最為接近。因此，論文選擇1.004 6為閾值生成的矢量掩膜去除熱紅外影像上的土壤像元。

2.3 冠層溫度提取結(jié)果驗(yàn)證

提取溫度后，為了驗(yàn)證利用熱紅外影像提取溫度的精度，將72個(gè)地面觀測(cè)值剔除24個(gè)無效的數(shù)據(jù)后與提取的溫度進(jìn)行一致性分析（結(jié)果如圖7），剔除原則是地面觀測(cè)值的誤差超過限差（2倍的標(biāo)準(zhǔn)差），同時(shí)剔除掉由覆蓋度低、植株少導(dǎo)致觀測(cè)值異常的數(shù)據(jù)。

圖7 熱紅外影像提取的溫度與對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的實(shí)測(cè)溫度一致性分析

從圖7可知，2=0.723 6，表明提取的溫度與驗(yàn)證溫度有顯著的相關(guān)性，而且回歸線的斜率（=1.480 4）大于1，表明利用熱紅外影像提取的溫度低于便攜式測(cè)溫槍獲取的溫度，導(dǎo)致這個(gè)現(xiàn)象的原因是提取的玉米冠層熱紅外影像包括陽光直接照射的冠層部分和陰影里的冠層部分（所占比例較?。?，在提取過程中溫度較低的陰影部分參與了計(jì)算，而地面實(shí)測(cè)溫度是陽面冠層溫度，因此提取的冠層平均溫度應(yīng)低于地面實(shí)測(cè)值。

從誤差精度來看，RMSE=0.60 ℃，表明提取玉米冠層溫度的精度適合玉米冠層溫度差異分析需求。主要有兩方面原因?qū)е翿MSE較低，一是早上8:00時(shí)各個(gè)材料間的冠層溫差較??；二是無人機(jī)數(shù)據(jù)采集時(shí)間短（10 min左右），在采集時(shí)間內(nèi)溫度變化小。

2.4 玉米覆蓋度差異引起的冠層溫度差異分析

利用提取的玉米冠層溫度作為各個(gè)材料的平均溫度，根據(jù)不同的溫度賦予不同的顏色，并利用分類后的數(shù)碼影像計(jì)算出各個(gè)小區(qū)的玉米覆蓋度，根據(jù)不同的覆蓋度賦予不同的顏色，結(jié)果如圖8所示。因覆蓋度為10%以下的材料區(qū)在熱紅外影像上提取的溫度受土壤影響明顯，因此剔除玉米覆蓋度為10%以下的8個(gè)材料區(qū)，將剩下792個(gè)材料區(qū)的玉米冠層溫度與玉米覆蓋度進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖9所示。

圖8 試驗(yàn)區(qū)玉米冠層溫度分布與玉米覆蓋度

圖9 玉米冠層溫度與玉米覆蓋度對(duì)比

圖8a是在玉米拔節(jié)期上午8:00時(shí)獲取的，可知試驗(yàn)區(qū)冠層溫度范圍在27.51～31.3 ℃，北邊部分的玉米冠層溫度大于南邊部分。經(jīng)計(jì)算在玉米關(guān)鍵生育期拔節(jié)期試驗(yàn)區(qū)玉米平均覆蓋度為49.3%，由圖8b可知，試驗(yàn)區(qū)覆蓋度范圍在0.11%～93.6%，北邊試驗(yàn)區(qū)玉米覆蓋度高于南邊試驗(yàn)區(qū)玉米覆蓋度；由圖9可知，在玉米關(guān)鍵生育期拔節(jié)期8:00時(shí)，玉米冠層溫度與其覆蓋度有顯著的相關(guān)性（2=0.534 5，<0.000 1），通過對(duì)比玉米冠層溫度與覆蓋度可以明顯看出，覆蓋度越高則冠層溫度越低，反之則越高。這主要由二方面因素引起，一是覆蓋度越低則周圍高溫土壤帶來的影響越大，周圍植被的溫度提高越明顯；二是覆蓋度越高玉米葉片蒸騰量越大，蒸騰作用越明顯，帶走的水分越多，熱量流失越嚴(yán)重，使覆蓋度高的材料區(qū)溫度越低。

由于試驗(yàn)區(qū)面積較大，在整個(gè)生長(zhǎng)期間不能完全保證地形起伏、土壤濕度以及土壤養(yǎng)份的均一，這些因素可能導(dǎo)致溫度差異。因此假設(shè)不同生長(zhǎng)期間，均保持相同的外界環(huán)境，圖8表明不同性狀的玉米表現(xiàn)不同的冠層溫度，而基因決定作物的長(zhǎng)勢(shì)性狀和耐旱性[30]，因此可以說明不同基因型玉米表現(xiàn)不同的冠層溫度。

3 討 論

通過遙感快速大面積提取作物冠層溫度對(duì)于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)育種具有重要意義。常規(guī)地面獲取作物冠層溫度信息的方法，已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)對(duì)大范圍冠層溫度獲取的需求。在國(guó)外曾有利用載人直升機(jī)和飛艇獲取熱紅外影像用于表型分析的研究報(bào)道，但是由于其昂貴的成本及國(guó)內(nèi)的禁飛限制，該方式并不適合推廣使用[12,31]。論文利用小型化的無人機(jī)平臺(tái)搭載熱紅外成像儀，可以高效、便捷、低成本地獲取作物冠層表型信息[32]，提取的玉米冠層溫度，效果優(yōu)于地面測(cè)量結(jié)果。該方法獲取玉米冠層溫度周期短，可以在短時(shí)間內(nèi)連續(xù)獲取玉米冠層溫度信息，因此可以用于分析玉米冠層溫度節(jié)律性特點(diǎn)，這也是論文下一步要研究的內(nèi)容。

利用熱紅外影像提取玉米冠層溫度的精度受很多方面的影響，主要有以下3個(gè)方面：1）玉米冠層溫度的變化受風(fēng)和光照的影響明顯[33]，如果在無人機(jī)獲取數(shù)據(jù)的時(shí)間內(nèi)（10 min左右）天氣不穩(wěn)定（如有風(fēng)）或者光照強(qiáng)度變化，導(dǎo)致試驗(yàn)材料的冠層溫度改變明顯，會(huì)明顯影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量，因此獲取數(shù)據(jù)時(shí)盡量選擇晴朗無風(fēng)的天氣，在無外界因素影響的情況下獲取數(shù)據(jù)；2）受無人機(jī)載質(zhì)量限制，所搭載的均為非制冷小型化的紅外熱像儀，存在系統(tǒng)誤差，獲取的影像存在漂移現(xiàn)象，因此每次飛行之前需要開機(jī)預(yù)熱10 min左右以減小系統(tǒng)誤差的影響，并且需要一種較為準(zhǔn)確的輻射校正方法來減小或者消除系統(tǒng)誤差[19,21]；3）熱紅外影像的空間分辨率不高，飛行高度越高則獲取的熱紅外影像越模糊，玉米與土壤的混合像元就越多，不利于土壤背景的剔除，同時(shí)高度越高受大氣輻射的影響越明顯，會(huì)增加熱紅外影像的系統(tǒng)誤差。因此在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，要根據(jù)試驗(yàn)區(qū)的大小以及無人機(jī)的飛行續(xù)航時(shí)間來盡可能的降低高度。

4 結(jié) 論

論文利用幾何校正后的高空間分辨率數(shù)碼影像提取熱紅外影像上的玉米像元，有效解決了熱紅外影像由于空間分辨率低無法剔除土壤像元的問題。以數(shù)碼和熱紅外無人機(jī)影像提取了拔節(jié)期玉米的冠層溫度，并與地面冠層溫度的實(shí)測(cè)值進(jìn)行一致性分析，提取效果較好（2=0.723 6），表明論文研究的方法是切實(shí)可行的，且提取的玉米冠層溫度的精度（RMSE=0.60 ℃）適合于玉米冠層溫度差異分析需求。提取的冠層溫度與覆蓋率對(duì)比發(fā)現(xiàn)，玉米冠層溫度與其覆蓋度有顯著的相關(guān)性（2=0.534 5，<0.000 1），覆蓋度越高冠層溫度越低，反之則越高，說明玉米冠層覆蓋度的大小影響玉米冠層溫度的高低。

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Monitoring of canopy temperature of maize based on UAV thermal infrared imagery and digital imagery

Yang Wenpan1,2, Li Changchun1※, Yang Hao2, Yang Guijun2, Feng Haikuan2, Han Liang2,3, Niu Qinglin1,2, Han Dong2,4

(1.454000,; 2.100097,; 3.037009; 4.710054,)

Crop canopy temperature is one of the most important indexes for evaluating crop physiological conditions for it is closely related leaf stomatal conductance, water use, transpiration of crops. Therefore, crop canopy temperatures can be used in monitoring drought resistance traits of crop. Traditional crop canopy temperature estimates are based on artificial field measurement, which are not only time and labor consuming, but more importantly, are difficult to apply over large areas. In recent years, with the rapid development of unmanned aerial vehicle (UAV) technology, UAVs have been widely used in agricultural phenotypic data acquisition. However, when using thermal infrared image data to extract crop canopy temperatures, UAV is equipped with a miniaturized thermal infrared instrument with low spatial resolution due to the limited load capacity of the UAV. Thermal infrared images often cannot effectively separate soil and crops individually, thus reducing the accuracy of extracting crop canopy temperatures. In this paper, a low-altitude UAV remote sensing system equipped with a thermal infrared imager and a RGB high-definition digital camera was adopted for remote sensing data collection. Experiments were conducted at the Xiao Tangshan National Precision Agriculture Research Center of China, which is located in Changping District of Beijing, PR China. A total of 800 maize materials with different varieties in the jointing period were collected. While UAV acquiring images, a total of 72 ground samples were measured using a hand-held thermometer portable, which was used to verify the maize canopy temperature results from thermal infrared images. The RGB high-definition digital orthophoto map (DOM) was generated and geometry was corrected using ground control points (GCPs) and digital camera images in Agisoft's PhotoScan. A RGB high-definition DOM was used as base an image for the thermal infrared images geometrical calibration to solve the problem of coordinate mismatch between thermal infrared images and digital images, facilitating the removal of the soil background in the next step. The temperature of the black and white surface of the radiant correction plate was measured by a hand-held thermometer portable before and after the flight, which was used for the radiation calibration of the thermal infrared image. A high-resolution digital image was used to calculate the red-green ratio index (RGRI), and the image was binarized after classification of maize and soil. Then the binarization result was used to generate a maize mask file for the experimental area, which was used to extract the pixels of the maize vegetation on the thermal infrared image. By doing so, the low spatial resolution thermal infrared image pixels were separate into soils and crops parts, and crop canopy temperature was extracted from the crops. Finally, the canopy temperature of maize with different characters in the experimental area was statistically analyzed. And the consistency with observations on the ground was analyzed to verify and evaluate the effect of the maize canopy temperature extraction based on thermal infrared images. Our results indicated that canopy temperature based on thermal infrared images was highly relevant with ground observations with2=0.723 6, RMSE=0.60 ℃. Our results demonstrated that it was accurate and feasible to use the high spatial resolution digital images to remove the soil background pixels on low spatial resolution thermal infrared images. In addition, the new method of obtaining maize canopy temperature based on UAV thermal infrared imagery was feasible and effective. Our results also demonstrated that the canopy temperature of materials was significantly correlated with the canopy coverage with2=0.534 5 (< 0.000 1). Canopy temperature decreased with increasing of canopy coverage.

unmanned aerial vehicle; crops; temperature; maize; thermal infrared imagery; binarization; coverage

2018-04-16

2018-06-30

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFD0300602）；國(guó)家自然科學(xué)基金（61661136003，41471351）；北京市農(nóng)林科學(xué)院科技創(chuàng)新能力建設(shè)項(xiàng)目（KJCX20170423）；河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目（182102110186）

楊文攀，助理研究員，主要從事無人機(jī)農(nóng)業(yè)定量遙感相關(guān)技術(shù)及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用研究。Email：yangwp100098@163.com

李長(zhǎng)春，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)遙感長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)與評(píng)估研究。Email：lichangchun610@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.010

S252

A

1002-6819(2018)-17-0068-08

楊文攀，李長(zhǎng)春，楊 浩，楊貴軍，馮海寬，韓 亮，牛慶林，韓 東. 基于無人機(jī)熱紅外與數(shù)碼影像的玉米冠層溫度監(jiān)測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(17)：68－75.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.010 http://www.tcsae.org

Yang Wenpan, Li Changchun, Yang Hao, Yang Guijun, Feng Haikuan, Han Liang, Niu Qinglin, Han Dong. Monitoring of canopy temperature of maize based on UAV thermal infrared imagery and digital imagery[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(17): 68－75. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.17.010 http://www.tcsae.org