基于無人機多源圖譜融合的水稻稻穗表型監測

萬 亮，杜曉月，陳碩博，于豐華，朱姜蓬， 許童羽，何 勇,3，岑海燕,3※

（1.浙江大學華南工業技術研究院，浙江大學生物系統工程與食品科學學院，杭州310058； 2.農業農村部光譜檢測重點實驗室，杭州310058；3.浙江大學現代光學儀器國家重點實驗室，杭州 310027； 4.沈陽農業大學信息與電氣工程學院，沈陽110866； 5.遼寧省農業信息化工程技術研究中心，沈陽 110866）

0 引 言

水稻是世界上最重要的糧食作物之一，其生長發育狀態與產量品質密切相關，準確且有效地監測水稻生長對于提升產量和保障糧食安全至關重要。已有大量研究通過測量葉面積指數、生物量、含水率和葉綠素含量等表型參數去監測水稻生長。其中，稻穗表型是表征水稻生長狀況和產量品質最關鍵的表型參數之一，因此，準確監測稻穗表型對于大田精準管理和水稻智慧育種具有重要意義。

傳統的稻穗表型監測主要采用田間調查、采樣以及考種等方法，但是這些方法耗時耗力，無法及時獲取大面積田間稻穗表型數據。隨著傳感器技術的發展，近地面表型平臺在稻穗表型獲取中展現出極大的潛力，如車載平臺、導軌式平臺以及觀測塔等，然而其難以用于跨區域作業，并且工作效率和時空分辨率仍然有限。相比于這些技術，無人機遙感平臺具有更高的靈活性和可操作性，且能夠準確地監測田間作物的生長變化。研究已經證明了無人機遙感用于監測水稻表型的潛力，包括生物量、冠層覆蓋度、株高、葉面積指數和氮含量等，這些表型參數的獲取有助于了解水稻生長變化，但其通常用于表征水稻的早期生長變化，無法表征水稻生長后期的稻穗變化以及最終的產量品質。……