基于無人機搭載數碼相機的小麥育種表型信息解析

陸國政　李長春　楊貴軍　于海洋　趙曉慶

（1河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作454000；2國家農業信息化工程技術研究中心，北京100097）

基于無人機搭載數碼相機的小麥育種表型信息解析

陸國政1，2李長春1楊貴軍2于海洋2趙曉慶2

（1河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作454000；2國家農業信息化工程技術研究中心，北京100097）

以江蘇里下河地區農業科學研究所小麥育種基地為研究區域，利用八旋翼無人機搭載高清數碼相機監測小麥育種小區，并開展了針對小麥育種表現形態的信息解析。通過無人機遙感試驗，獲取了覆蓋小麥育種基地的高清數碼影像，基于高清數碼正射影像可以進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鍵表型參量，最終方便有效的輔助小麥育種。

無人機；遙感；高清數碼相機；育種；小麥

小麥品種繁多，品種間的地區性差異也比較明顯。在小麥育種工作中，往往需要大量的數據，傳統方法收集數據緩慢，不可能短時間內周期性的獲取育種信息［1］。遙感技術具有宏觀、客觀、重復、廉價等優勢，同時能做常規方法做不到的事［2］。近年來，無人機遙感相比衛星遙感和航空遙感具有機動靈活、成本低、操作簡便、快速有效按需獲取數據、空間分辨率高、受天氣影響小等優點，因此無人機遙感這一技術手段在農業遙感監測中起到了重要作用［3］。

目前，在無人機遙感農情監測領域中，國內外許多學者進行了研究與探索。董梅等［4］應用無人機遙感影像提取煙草種植面積及其分布信息。高林等［5］利用無人機搭載多光譜相機對大豆的葉面積指數進行了監測。楊貴軍等［6］研發了一套農業多載荷無人機遙感輔助小麥育種信息獲取系統。總體來看，無人機遙感技術已經成為農情監測的又一個重要手段，而利用無人機搭載傳感器對株高、葉色等農學性狀進行解析的還鮮有報道。

針對小麥育種中的關鍵農學參數獲取與解析的需求，本文利用多旋翼無人機搭載高清數碼相機獲取高清數碼影像數據，通過自主研發的AgriHawk無人機影像數據處理軟件實現數據處理與解析，獲取農情信息，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研究區概況試驗區位于江蘇省揚州市里下河地區農業科學研究所小麥育種基地，該區屬淮河流域濕地區，西起里運河，東至串場河，北自古淮河，南抵通揚運河，大約在32～33.5°N，119～120°E之間，亞熱帶溫潤季風氣候，農作物主要以小麥和水稻為主。

1.2數據收集在試驗基地選取育種小麥品鑒和品比種植區作為試驗區，試驗利用八旋翼電動無人機（無人機凈重約6kg，飛行時間20min，飛行高度50m），同步搭載高清數碼相機（表1）對研究區進行3次連續飛行監測，依次為拔節期（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個關鍵生育期的遙感數據，包括研究區高清數碼影像。

表1　高清數碼相機的主要參數

1.3分析方法本文采用監督分類-最大似然法對冬小麥葉色進行提取和分類，葉色分為深綠、綠和淺綠3個等級。根據高清數碼正射影像，通過目視解譯判別出小麥葉色差異和小麥白粉病程度。

根據高清數碼影像及影像拍攝時刻的POS信息（無人機飛行經緯度、高度、翻轉、俯仰及旋轉角度），采用測繪學自由網平差方法，經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。最后利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢圖相減，并利用少量實測株高進行標定后得到小區高分辨率株高。

2　結果與分析

2.1基于高清正射影像的小區自動分割采用自主研發的AgriHawk無人機影像數據處理軟件，精確拼接生成一景高清數正射影像，育種基地小麥試驗田正射影像如圖1所示；在高清數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　育種小區正射影像（基地東側）

小麥試驗田正射影像共覆蓋8塊育種試驗田（西1至西8試驗區）。利用高空間分辨率正射影像對小麥試驗田由西向東依次編號，共提取出966個育種小區，小區分布如圖2所示。所有小區根據對應育種編號統一分配ID號，紅色區域為地面取樣點。

圖2　育種小區空間分布圖

2.2基于高清數碼正射影像的育種區冬小麥葉色分類

基于育種基地小麥試驗田正射影像，采用監督分類-最大似然法對冬小麥葉色進行提取和分類。葉色分為深綠、綠和淺綠3個等級（圖3）。分類結果顯示：從基地整體來看，深綠色類別以西4區和西6區居多，主要是由于塊地土壤肥力好，小麥具有較好的長勢，并且西6區屬于早播，小麥生長健壯?？拷N試驗田保護行為數居多。淺綠色類別多數分布在西5區、西7區和西8區，這主要是由于晚播引起的，分類結果與實際情況相符。同時通過小麥育種試驗田的正射影像，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，隨機抽取20個小區的葉色與實地考察的這20個小區的葉色基本上一致，分類精度達到80%以上。因此，通過監督分類-最大似然法對冬小麥葉色進行提取和分類，這一分類方法是可行的。2.3基于育種小區DSM的小麥株高估算根據高清數碼影像及影像拍攝時刻的POS信息（無人機飛行經緯度、高度、翻轉、俯仰及旋轉角度），采用測繪學自由網平差方法，經高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖（圖4）。

圖3　育種小區冬小麥葉色分類

圖4　小麥育種小區DSM平面圖

由圖4所示精確DSM圖，可提取得到每個育種小區離散地面高程值，采用克里金差值法得到育種基地地形趨勢，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勢。

圖5　小麥育種小區地面趨勢圖

利用育種基地DSM與育種基地地形趨勢圖相減，并利用少量實測株高進行標定后得到小區高分辨率株高（圖6）。

圖6　小麥育種小區高分辨率株高

在地面測量上，隨機選擇63個小區，通過實測63個小區的株高與上述方法預測的株高進行精度驗證（圖7）。從圖7中可以看出，預測株高和實測株高基本上在一條直線上，株高驗證精度R2達到了0.72，基本上可以用我們預測的株高來代替實測的株高。

圖7　小麥育種小區實測與預測株高的對比分析

3　討論與結論

無人機遙感相比衛星遙感和航空遙感具有機動靈活、成本低、操作簡便、按需獲取數據且空間分辨率高、快速有效獲取所需數據、受天氣影響小等優點，因此無人機遙感這一技術手段在農業遙感監測中起了重要作用。在江蘇里下河地區農業科學研究所小麥育種基地無人機遙感試驗結果表明，采用自主研發的AgriHawk無人機影像數據處理軟件，將八旋翼無人機航拍的高清數碼照片精確拼接生成一景高清數正射影像，在高清數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田正射影像，采用監督分類-最大似然法對冬小麥葉色進行提取和分類。葉色分為深綠、綠和淺綠3個等級。經目視解譯，分類精度達到80%以上，證明此分類方法是可行的；根據高清數碼影像及影像拍攝時刻的POS信息（無人機飛行經緯度、高度、翻轉、俯仰及旋轉角度），采用測繪學自由網平差方法，經高精度空三加密解算得到育種田塊的DSM分布圖進行株高提取，將預測株高與實測株高進行對比分析，株高驗證精度R2達到了0.72，基本上可以用我們預測的株高來代替實測的株高。

本文研究表明，利用無人機搭載高清數碼相機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支持。然而，本文中只利用無人機搭載單一傳感器進行小麥育種表型信息獲取，最終獲取到的表型信息很少。通過無人機搭載多個傳感器能夠全方位的快速有效的獲取作物育種表型信息。針對無人機搭載的多個傳感器、信息的解析等工作還需進一步研究。

［1］陳晨.基于多旋翼無人機的大豆育種遙感監測應用研究.黑龍江科技信息，2016（5）：140-141

［2］陸登槐.農業遙感的應用效益及在我國的發展戰略.農業工程學報，1998（3）：64-70

［3］劉剛，許宏健，馬海濤，等.無人機航測系統在應急服務保障中的應用與前景.測繪與空間地理信息，2011，34（4）：177-179

［4］董梅，蘇建東，劉廣玉，等.面向對象的無人機遙感影像煙草種植面提取和監測.測繪科學，2014，39（9）：87-90

［5］高林，楊貴軍，王寶山，等.基于無人機遙感影像的大豆葉面積指數反演研究.中國生態農業學報，2015（07）：868-876

［6］楊貴軍，李長春，于海洋，等.農用無人機多傳感器遙感輔助小麥育種信息獲取.農業工程學報，2015（21）：184-190

河南省基礎與前沿研究項目（152300410098）；國家地理測繪信息局公益項目（201412020）

楊貴軍

2016-05-21）