【摘 要】
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马铃薯是重要的粮食作物,具有抗旱、耐贫瘠等特性,在全世界有着广泛的种植,马铃薯的生产对于保障粮食安全有着极其重要的作用。育种是发掘马铃薯潜在特性,培育高产、耐胁迫优质品种的主要手段,在育种过程中,需要经常调查马铃薯的表型信息,以及时发现优质表型性状,从而进行选育。传统的表型信息采集工作以田间人工调查为主,效率较低,主观性误差大,难以满足大范围育种试验田的工作需求。近些年来,随着无人机遥感技术的发展
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马铃薯是重要的粮食作物,具有抗旱、耐贫瘠等特性,在全世界有着广泛的种植,马铃薯的生产对于保障粮食安全有着极其重要的作用。育种是发掘马铃薯潜在特性,培育高产、耐胁迫优质品种的主要手段,在育种过程中,需要经常调查马铃薯的表型信息,以及时发现优质表型性状,从而进行选育。传统的表型信息采集工作以田间人工调查为主,效率较低,主观性误差大,难以满足大范围育种试验田的工作需求。近些年来,随着无人机遥感技术的发展,快速有效、高通量、无损地获取表型信息已经被成功用于各种作物的选育。为实现对马铃薯的田间表型信息的采集,本文提供一种快速、有效的方法,利用无人机搭载可见光遥感相机获取田间马铃薯的图像信息,研究无人机飞行高度对植被覆盖度提取精度的影响,选取最佳的飞行高度,构建马铃薯数字正射影像DOM（Digital orthophoto map）和数字表面模型DSM（Digital surface model）,实现对马铃薯植被覆盖度和株高信息的提取。研究的主要内容和结论:（1）利用无人机搭载高分辨率可见光相机获取七个高度水平下的马铃薯航拍图片并生成DOM,作为试验影像;经过图像降采样对无人机低高度获取的试验区DOM进行缩小,降低分辨率,逐一模拟真实环境下获取的其余六个高度的试验区DOM,作为验证影像,对试验影像和验证影像进行相同的影像处理流程,提取马铃薯覆盖度,分析提取结果的变化趋势。结果表明,利用无人机可见光遥感进行马铃薯覆盖度提取时,随着无人机飞行高度的增加,图像分辨率降低,图像中的主体部分占比会被高估,提取的误差增大,不利于覆盖度的准确提取。本研究为表型信息提取中无人机飞行高度的选取提供参考。（2）利用无人机获取马铃薯田间可见光影像,采用超绿指数（EXG）、超红指数（EXR）、红绿蓝植被指数（RGBVI）等三种植被指数对马铃薯DOM进行处理,增大马铃薯与裸地背景之间的差异,然后通过最大类间方差法（OTSU）实现马铃薯与裸地的分割分类,有效获取了马铃薯植被覆盖度;借助基于SVM的监督分类得到了马铃薯的高精度分类结果,对比分析了三种植被指数的提取精度。结果表明,EXR提取的马铃薯植被覆盖度总体相对误差为1.65%,相比于EXG（3.13%）和RGBVI（4.27%）,与真实结果最为接近;从马铃薯的分类精度上看,EXG的总体精度均值达到96.95%,kappa系数均值达到0.87,在分类精度上优于EXR（0.81）和RGBVI（0.80）,在多个研究区域都获得了良好的分类结果,实现了马铃薯植被覆盖度的高通量、高精度提取。（3）利用可见光影像构建马铃薯DSM的方法,获取马铃薯高程信息与裸地高程信息,通过两者的差值即可得到对应区域马铃薯的株高,在四个研究小区内都取得了较好的效果,决定系数R2最高可达0.68,实现了无人机搭载可见光相机对马铃薯株高的有效提取。
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