资讯

【科研应用】无人机载多光谱遥感数据在向日葵出苗率估测中的应用

转载 2024-12-14 10:01 长光禹辰 来源:长光禹辰
长光禹辰信息技术与装备(青岛)有限公司

山东理工大学农业工程与食品科学学院赵静团队在《Agronomy》发表了题为“Combining UAV Multi-Source Remote Sensing Data with CPO-SVR to Estimate Seedling Emergence in Breeding Sunflowers”的研究论文。

论文首页截图

此研究采用搭载“长光禹辰公司自主研发的 MS600 Pro V1多光谱相机”的多旋翼无人机,获取了2023年向日葵幼苗期的多光谱图像,利用颜色特征和特征筛选对几何特征、植被指数和纹理特征进行了提取,并采用回归方法和机器学习方法进行模型构建,最终获得了泛化性能较好的向日葵株数估测模型。

M210无人机搭载MS600 Pro V1多光谱相机

向日葵是中国五大油料作物之一,具有耐瘠、耐旱的特点,适宜于生长在光照长、降雨量少的地区且其适应生态环境的能力较强,是改良中、轻度盐碱地的首选作物。出苗率是衡量种子质量、土壤条件和播种管理水平的重要指标,计算向日葵的出苗率有助于优化种植密度,评估土壤与环境条件的适宜性,指导合理的灌溉和水分管理,同时为育种工作提供科学依据。

研究区域图

通过利用四旋翼无人机搭载MS600 Pro V1多光谱相机采集了2023年向日葵幼苗期的多光谱影像,结合可见光数据,提取了多光谱植被指数、几何特征和纹理特征。基于单一数据源和多源数据,利用决策树(Decision tree regression,DTR)、神经网络回归算法(back propagation neural network,BPNN)、支持向量机回归算法(support vector regression,SVR)和冠豪猪优化支持向量机算法(crested porcupine optimizer support vector regression,CPO-SVR)构建了向日葵株数估测模型,对比各模型在不同数据源下的反演效果,分析发现多源数据下的模型较好的估测了向日葵出苗数量,其中CPO-SVR模型估测精度最好,在测试集中,CPO-SVR模型的R2为0.94,RMSE为5.16,MAE为3.03。

表1 不同数据源下的模型反演效果

研究表明,利用无人机多光谱影像数据能够及时、准确提取向日葵出苗数量,可为向日葵育种专家筛选品种提供技术支持。

附:

[1] 论文信息:by Shuailing Zhang,Hailin Yu,Bingquan Tian,Xiaoli Wang,Wenhao Cui,Lei Yang,Jingqian Li,Huihui Gong,Junsheng Zhao,Liqun Lu,Jing Zhao and Yubin Lan.Agronomy 2024, 14(10), 2205.

[2] 论文全文链接:https://www.mdpi.com/2073-4395/14/10/2205

0 0

网友评论

取消