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中国农业科学院作科所利用无人机多模态数据估算玉米叶面积指数

放大字体  缩小字体 时间:2021-08-19 14:34 来源:中国农业科学院作物科学研究所 原文:
核心提示:近日,中国农业科学院作物科学研究所作物栽培与生理创新团队,基于无人机高通量作物表型观测平台采集的RGB、多光谱和热红外图像构建多模态数据,对玉米叶面积指数进行精确估测,为更精细化的指导玉米田间水肥管理,发展智慧农业提供依据。7月15日,相关研究成果在线发表于《植物生理学(Plant Physiology)》。
  近日,中国农业科学院作物科学研究所作物栽培与生理创新团队,基于无人机高通量作物表型观测平台采集的RGB、多光谱和热红外图像构建多模态数据,对玉米叶面积指数进行精确估测,为更精细化的指导玉米田间水肥管理,发展智慧农业提供依据。7月15日,相关研究成果在线发表于《植物生理学(Plant Physiology)》。
 
  据金秀良研究员介绍,叶面积指数(LAI)是作物表型参数的重要组成部分,是评价作物生长和估产的重要指标,有利于玉米的高通量表型分析和精确农业。深入挖掘多模态数据来估算玉米冠层LAI有利于提高其估测精度,同时对其他玉米关键表型性状提供启示。
  研究人员采用采集的LAI作为地面真实测量值,在玉米冠层不同高度下采集5个水平面的LAI垂直分布数据,使用无人机采集的RGB、多光谱和热红外图像构建多模态数据集。并通过对这些参数进行数据处理,估计叶面积指数。此外,研究建立了一个三层隐含的深度学习模型来估计玉米的叶面积指数。研究发现,可见光波段构建的植被指数与LAI的相关性强于近红外和红边波段构建的植被指数;热红外波段获得的玉米冠层热信息与LAI密切相关。这意味着常用在植被蒸散发模型中的热红外传感器,对于估计LAI也非常有效。此研究为玉米的高通量表型分析提供参考,为农业生产精准管理和智慧农业提供科学依据。
 
  武汉大学遥感信息工程学院博士生刘帅兵为文章第一作者,作科所金秀良研究员为文章通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划和中国农科院科技创新工程等项目资助。
 
  原文链接:https://academic.oup.com/plphys/advance-article-abstract/doi/10.1093/plphys/kiab322/6321903?redirectedFrom=fulltext
日期:2021-08-19
 
 地区: 中国
 行业: 粮油
 标签: 管理 玉米
 科普: 管理 玉米
 
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