基于低成本無人機的水稻葉片SPAD值遙感估測

李靜+王建軍+朱安

摘要：葉綠素作為植物體內(nèi)參與光合作用的重要色素，其含量可反映出水稻生命體征。SPAD-502 plus葉綠素儀所測定的SPAD值常用于代表葉綠素含量，但其僅能反映葉綠素含量在空間上的點狀分布。本文采用低成本消費級無人機拍攝水稻冠層圖像，經(jīng)圖像處理后，發(fā)現(xiàn)遙感指數(shù)R與劍葉SPAD值的相關(guān)關(guān)系顯著，所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度，為農(nóng)戶小尺度田塊的水稻監(jiān)測提供了一種方便靈活、低成本的有效方法。

關(guān)鍵詞：無人機；SPAD值；水稻；光合作用

中圖分類號： S511 文獻標識碼： A DOI編號： 10.14025/j.cnki.jlny.2017.18.020

我國水稻種植面積約占糧食作物總種植面積的1/3，總產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的40%。因此，發(fā)展水稻生產(chǎn)對我國國民經(jīng)濟至關(guān)重要。葉綠素是水稻生長的重要營養(yǎng)和生理參數(shù)，其含量通常以SPAD-502 plus葉綠素儀所測定的SPAD值來間接地代表。然而，葉綠素儀僅能進行點狀測量，無法成像。

目前，已有學者使用衛(wèi)星遙感估測作物葉片SPAD值。李粉玲等在研究使用高分一號遙感影像估測冬小麥葉片SPAD值時發(fā)現(xiàn)，基于GNDVI、GRVI和TGI等植被指數(shù)構(gòu)建的冬小麥葉片SPAD值回歸模型的估測精度較高。黃汝根等指出，基于RVI指數(shù)的回歸模型是反演亞熱帶典型作物冠層SPAD值的最佳回歸模型，實際擬合精度達92.75%。但是，我國的耕地面積小而分散，衛(wèi)星遙感受空間分辨率的限制難以在小田塊尺度上進行有效的SPAD值估測。而且光學衛(wèi)星遙感嚴重受限于時間分辨率以及天氣等因素。因此，本文探索能否使用低成本消費級無人機對水稻葉片SPAD值進行有效的遙感估測，為農(nóng)戶在水稻生育期及時采取合理的管理措施提供決策支持。

1材料與方法

1.1材料說明

材料為揚州大學農(nóng)學院實驗農(nóng)場種植的水稻，品種為武運粳24和甬優(yōu)2640，前茬作物均為小麥。實驗選用了28塊小區(qū)，每個小區(qū)面積30平方米。各小區(qū)施肥狀況不同，小區(qū)之間筑田埂并用塑料薄膜覆蓋，以防肥水串灌。

1.2水稻葉片SPAD值測量

2016年8月6日，使用SPAD-502 plus 葉綠素儀測量水稻劍葉葉片的SAPD值，以其代表葉片葉綠素含量。測量采用五點取樣法，即各小區(qū)四個角及中心隨機選取一株材料。每株材料取完整展開的劍葉測上、中、下三處的葉綠素值，記錄三處的平均值作為該葉片SPAD值，再以五點的平均值代表該小區(qū)水稻劍葉的平均葉綠素含量。

1.3無人機圖像拍攝及處理

2016年8月3日，于正午十二點至下午兩點間，使用大疆精靈2V+無人機拍攝小區(qū)圖像。無人機所搭載的相機為可見光相機。拍攝過程中將用于圖像校正的白板放于試驗小區(qū)的中間，同時避免陰影干涉，無人機拍攝高度為正上方30米，每小區(qū)重復(fù)拍攝兩次，保留其中成像質(zhì)量較高者。

將無人機所拍攝的圖像導(dǎo)入Lighrooom軟件，校正魚眼鏡頭所造成的圖像變形。然后，將圖像導(dǎo)入ENVI軟件。對于每一張圖像，通過建立白板以及小區(qū)的ROI（感興趣區(qū)），分別提取它們的DN值。對于紅、綠、藍三個波段，分別將小區(qū)水稻葉片和白板的DN值進行比值處理，作為三個波段的遙感指標（記為R、G、B）。進而計算（R+G+B）/3、（G-R）/（G+R）、（G-B）/（G+B）、（R-B）/（R+B）等指數(shù)。

2結(jié)果與分析

28個小區(qū)的SPAD測量值分別與R、G、B、（R+G+B）/3、（G-R）/（G+R）、（G-B）/（G+B）、（R-B）/（R+B），進行對其回歸統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)R、G、（R-B）/（R+B）等遙感指數(shù)與SPAD值的相關(guān)關(guān)系較為顯著，決定系數(shù)均大于0.45（見圖1）。

由于在各遙感指標中，R與SPAD值具有最高的相關(guān)關(guān)系，因此建立以下SPAD值預(yù)測模型：

SPAD=-28.7*R+53.588 （1）

（R2=0.48，n=28，P值<0.01）

使用該模型預(yù)測SPAD時，均方根誤差（RMSE）為1.45，相對均方根誤差（RRMSE）為3.43%，平均絕對相對誤差（MARE）為2.64%。因此，該模型具有較高的預(yù)測精度。

3結(jié)論

本文研究了多個基于無人機可見光相機所拍攝圖像的遙感指標與水稻劍葉葉片SPAD值的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)紅波段R與SPAD值具有最高的相關(guān)關(guān)系，所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。

不同于僅能以點狀方式進行測量的SPAD-502 plus葉綠素儀，無人機可在低空飛行，以成像方式顯示農(nóng)田水稻葉片葉綠素在空間上的連續(xù)分布特征，有助于快速和直觀地揭示水稻生長狀況。無人機相機的空間分辨率高，適用于中國農(nóng)戶的小尺度田塊的水稻監(jiān)測。另外，本研究所使用的無人機為消費級無人機，成本低，而且受天氣條件影響小，攜帶方便，使用靈活，這些特點都有利于農(nóng)戶接受和使用。

參考文獻

[1]李粉玲，王力，劉京，等.基于高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的冬小麥葉片SPAD值遙感估算[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2015，46（09）：273-281.

[2]黃汝根，劉振華，胡月明，等.基于“高分一號”遙感影像反演華南地區(qū)亞熱帶典型作物冠層SPAD[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報，2015，36（04）：105-111.

作者簡介：李靜，在讀本科生，研究方向：農(nóng)業(yè)信息技術(shù)。endprint