陸國(guó)政　李長(zhǎng)春　楊貴軍　于海洋　趙曉慶

（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國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心，北京100097）

基于無(wú)人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)的小麥育種表型信息解析

陸國(guó)政1，2李長(zhǎng)春1楊貴軍2于海洋2趙曉慶2

（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國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心，北京100097）

以江蘇里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地為研究區(qū)域，利用八旋翼無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)監(jiān)測(cè)小麥育種小區(qū)，并開展了針對(duì)小麥育種表現(xiàn)形態(tài)的信息解析。通過無(wú)人機(jī)遙感試驗(yàn)，獲取了覆蓋小麥育種基地的高清數(shù)碼影像，基于高清數(shù)碼正射影像可以進(jìn)行株高提取和葉色分類?？梢钥焖佾@取小麥的株高、葉色差異和病蟲害的程度等育種關(guān)鍵表型參量，最終方便有效的輔助小麥育種。

無(wú)人機(jī)；遙感；高清數(shù)碼相機(jī)；育種；小麥

小麥品種繁多，品種間的地區(qū)性差異也比較明顯。在小麥育種工作中，往往需要大量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)方法收集數(shù)據(jù)緩慢，不可能短時(shí)間內(nèi)周期性的獲取育種信息［1］。遙感技術(shù)具有宏觀、客觀、重復(fù)、廉價(jià)等優(yōu)勢(shì)，同時(shí)能做常規(guī)方法做不到的事［2］。近年來(lái)，無(wú)人機(jī)遙感相比衛(wèi)星遙感和航空遙感具有機(jī)動(dòng)靈活、成本低、操作簡(jiǎn)便、快速有效按需獲取數(shù)據(jù)、空間分辨率高、受天氣影響小等優(yōu)點(diǎn)，因此無(wú)人機(jī)遙感這一技術(shù)手段在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)中起到了重要作用［3］。

目前，在無(wú)人機(jī)遙感農(nóng)情監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者進(jìn)行了研究與探索。董梅等［4］應(yīng)用無(wú)人機(jī)遙感影像提取煙草種植面積及其分布信息。高林等［5］利用無(wú)人機(jī)搭載多光譜相機(jī)對(duì)大豆的葉面積指數(shù)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。楊貴軍等［6］研發(fā)了一套農(nóng)業(yè)多載荷無(wú)人機(jī)遙感輔助小麥育種信息獲取系統(tǒng)?？傮w來(lái)看，無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)已經(jīng)成為農(nóng)情監(jiān)測(cè)的又一個(gè)重要手段，而利用無(wú)人機(jī)搭載傳感器對(duì)株高、葉色等農(nóng)學(xué)性狀進(jìn)行解析的還鮮有報(bào)道。

針對(duì)小麥育種中的關(guān)鍵農(nóng)學(xué)參數(shù)獲取與解析的需求，本文利用多旋翼無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)獲取高清數(shù)碼影像數(shù)據(jù)，通過自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與解析，獲取農(nóng)情信息，為輔助小麥育種提供一種快速有效的手段。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況試驗(yàn)區(qū)位于江蘇省揚(yáng)州市里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地，該區(qū)屬淮河流域濕地區(qū)，西起里運(yùn)河，東至串場(chǎng)河，北自古淮河，南抵通揚(yáng)運(yùn)河，大約在32～33.5°N，119～120°E之間，亞熱帶溫潤(rùn)季風(fēng)氣候，農(nóng)作物主要以小麥和水稻為主。

1.2數(shù)據(jù)收集在試驗(yàn)基地選取育種小麥品鑒和品比種植區(qū)作為試驗(yàn)區(qū)，試驗(yàn)利用八旋翼電動(dòng)無(wú)人機(jī)（無(wú)人機(jī)凈重約6kg，飛行時(shí)間20min，飛行高度50m），同步搭載高清數(shù)碼相機(jī)（表1）對(duì)研究區(qū)進(jìn)行3次連續(xù)飛行監(jiān)測(cè)，依次為拔節(jié)期（3月17日）、抽穗期/開花期（4月12日）和灌漿期（5月8日），獲取到小麥3個(gè)關(guān)鍵生育期的遙感數(shù)據(jù)，包括研究區(qū)高清數(shù)碼影像。

表1　高清數(shù)碼相機(jī)的主要參數(shù)

1.3分析方法本文采用監(jiān)督分類-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類，葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)。根據(jù)高清數(shù)碼正射影像，通過目視解譯判別出小麥葉色差異和小麥白粉病程度。

根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息（無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度），采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法，經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖。通過精確DSM圖，可提取得到育種小區(qū)離散地面高程值，采用克里金差值法得到育種基地地形趨勢(shì)。最后利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢(shì)圖相減，并利用少量實(shí)測(cè)株高進(jìn)行標(biāo)定后得到小區(qū)高分辨率株高。

2　結(jié)果與分析

2.1基于高清正射影像的小區(qū)自動(dòng)分割采用自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件，精確拼接生成一景高清數(shù)正射影像，育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像如圖1所示；在高清數(shù)碼正射影像中可以清晰查看小麥葉色差異、成熟度差異及小麥病蟲害的情況。

圖1　育種小區(qū)正射影像（基地東側(cè)）

小麥試驗(yàn)田正射影像共覆蓋8塊育種試驗(yàn)田（西1至西8試驗(yàn)區(qū)）。利用高空間分辨率正射影像對(duì)小麥試驗(yàn)田由西向東依次編號(hào)，共提取出966個(gè)育種小區(qū)，小區(qū)分布如圖2所示。所有小區(qū)根據(jù)對(duì)應(yīng)育種編號(hào)統(tǒng)一分配ID號(hào)，紅色區(qū)域?yàn)榈孛嫒狱c(diǎn)。

圖2　育種小區(qū)空間分布圖

2.2基于高清數(shù)碼正射影像的育種區(qū)冬小麥葉色分類

基于育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像，采用監(jiān)督分類-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類。葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)（圖3）。分類結(jié)果顯示：從基地整體來(lái)看，深綠色類別以西4區(qū)和西6區(qū)居多，主要是由于塊地土壤肥力好，小麥具有較好的長(zhǎng)勢(shì)，并且西6區(qū)屬于早播，小麥生長(zhǎng)健壯?？拷N試驗(yàn)田保護(hù)行為數(shù)居多。淺綠色類別多數(shù)分布在西5區(qū)、西7區(qū)和西8區(qū)，這主要是由于晚播引起的，分類結(jié)果與實(shí)際情況相符。同時(shí)通過小麥育種試驗(yàn)田的正射影像，可以清楚的辨別出同一塊地不同品種間葉色的差異。最終，通過目視解譯的方法，隨機(jī)抽取20個(gè)小區(qū)的葉色與實(shí)地考察的這20個(gè)小區(qū)的葉色基本上一致，分類精度達(dá)到80%以上。因此，通過監(jiān)督分類-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類，這一分類方法是可行的。2.3基于育種小區(qū)DSM的小麥株高估算根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息（無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度），采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法，經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖（圖4）。

圖3　育種小區(qū)冬小麥葉色分類

圖4　小麥育種小區(qū)DSM平面圖

由圖4所示精確DSM圖，可提取得到每個(gè)育種小區(qū)離散地面高程值，采用克里金差值法得到育種基地地形趨勢(shì)，如圖5所示，育種基地地面海拔高度呈由東向西逐步增高的態(tài)勢(shì)。

圖5　小麥育種小區(qū)地面趨勢(shì)圖

利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢(shì)圖相減，并利用少量實(shí)測(cè)株高進(jìn)行標(biāo)定后得到小區(qū)高分辨率株高（圖6）。

圖6　小麥育種小區(qū)高分辨率株高

在地面測(cè)量上，隨機(jī)選擇63個(gè)小區(qū)，通過實(shí)測(cè)63個(gè)小區(qū)的株高與上述方法預(yù)測(cè)的株高進(jìn)行精度驗(yàn)證（圖7）。從圖7中可以看出，預(yù)測(cè)株高和實(shí)測(cè)株高基本上在一條直線上，株高驗(yàn)證精度R2達(dá)到了0.72，基本上可以用我們預(yù)測(cè)的株高來(lái)代替實(shí)測(cè)的株高。

圖7　小麥育種小區(qū)實(shí)測(cè)與預(yù)測(cè)株高的對(duì)比分析

3　討論與結(jié)論

無(wú)人機(jī)遙感相比衛(wèi)星遙感和航空遙感具有機(jī)動(dòng)靈活、成本低、操作簡(jiǎn)便、按需獲取數(shù)據(jù)且空間分辨率高、快速有效獲取所需數(shù)據(jù)、受天氣影響小等優(yōu)點(diǎn)，因此無(wú)人機(jī)遙感這一技術(shù)手段在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)中起了重要作用。在江蘇里下河地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所小麥育種基地?zé)o人機(jī)遙感試驗(yàn)結(jié)果表明，采用自主研發(fā)的AgriHawk無(wú)人機(jī)影像數(shù)據(jù)處理軟件，將八旋翼無(wú)人機(jī)航拍的高清數(shù)碼照片精確拼接生成一景高清數(shù)正射影像，在高清數(shù)碼正射影像中可以清晰查看小麥葉色差異、成熟度差異及小麥病蟲害的情況；基于育種基地小麥試驗(yàn)田正射影像，采用監(jiān)督分類-最大似然法對(duì)冬小麥葉色進(jìn)行提取和分類。葉色分為深綠、綠和淺綠3個(gè)等級(jí)。經(jīng)目視解譯，分類精度達(dá)到80%以上，證明此分類方法是可行的；根據(jù)高清數(shù)碼影像及影像拍攝時(shí)刻的POS信息（無(wú)人機(jī)飛行經(jīng)緯度、高度、翻轉(zhuǎn)、俯仰及旋轉(zhuǎn)角度），采用測(cè)繪學(xué)自由網(wǎng)平差方法，經(jīng)高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖進(jìn)行株高提取，將預(yù)測(cè)株高與實(shí)測(cè)株高進(jìn)行對(duì)比分析，株高驗(yàn)證精度R2達(dá)到了0.72，基本上可以用我們預(yù)測(cè)的株高來(lái)代替實(shí)測(cè)的株高。

本文研究表明，利用無(wú)人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)能快速有效的獲取小麥育種的一些表型信息，為輔助作物育種提供了技術(shù)支持。然而，本文中只利用無(wú)人機(jī)搭載單一傳感器進(jìn)行小麥育種表型信息獲取，最終獲取到的表型信息很少。通過無(wú)人機(jī)搭載多個(gè)傳感器能夠全方位的快速有效的獲取作物育種表型信息。針對(duì)無(wú)人機(jī)搭載的多個(gè)傳感器、信息的解析等工作還需進(jìn)一步研究。

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河南省基礎(chǔ)與前沿研究項(xiàng)目（152300410098）；國(guó)家地理測(cè)繪信息局公益項(xiàng)目（201412020）

楊貴軍

2016-05-21）