基于无人机图像的玉米冠层叶绿素含量检测与分布研究

论文摘要

为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布,基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像,并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接;在实验田中,等距获取80株玉米叶片样本,通过化学法萃取叶绿素,并使用分光光度计测量叶绿素含量,形成了基础数据源。在数据处理方面,采用Arc GIS软件对样本点的POS(Position and orientation system)数据与无人机图像进行匹配;对无人机拍摄的RGB图像,首先进行R、G、B三通道分量值提取,构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征,并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征,然后建立了基于BP(Back propagation)神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明,基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4. 465 9 mg/L,决定系数R~2为0. 724 6。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量,基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图,分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域,显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化,可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。

论文目录

• 0 引言
• 1 材料与方法
•   1.1 实验样本
•   1.2 玉米冠层航拍图像信息获取
•   1.3 叶绿素含量测定
•   1.4 无人机图像处理
•   1.5 BP神经网络建模
• 2 结果与分析
•   2.1 样本叶绿素含量统计
•   2.2 图像特征参数提取
•   2.3 无人机图像处理
•   2.4 玉米冠层叶绿素含量检测模型
•   2.5 田间玉米冠层叶绿素分布
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 乔浪,张智勇,陈龙胜,孙红,李莉,李民赞

关键词: 玉米冠层,叶绿素,无人机遥感技术,神经网络,可视化分布

来源: 农业机械学报 2019年S1期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术

单位: 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室

基金: 国家重点研发计划项目(2018YFD0300505-1),中国农业大学研究生实践教学基地建设项目(ZYXW037)和中国农业大学研究生课程建设项目(HJ2019029,YW2019018)

分类号: S513;TP751;TP183

页码: 182-186+194

总页数: 6

文件大小: 293K

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