【摘要】：小麥是人類賴以生存的糧食作物之一,在當前“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)業(yè)的背景下,無人機以及無人機圖像的發(fā)展和利用為小麥的生長監(jiān)測提供了更加信息化、智能化、高效化的新方法,這也將是無損、快速并及時監(jiān)測小麥生物量和產(chǎn)量的未來發(fā)展趨勢。無人機平臺在預(yù)測小麥生物量和產(chǎn)量具有優(yōu)勢是因為無人機具有數(shù)據(jù)獲取效率高、成本低、飛行時間和飛行高度自由度較高等優(yōu)點。本文提出的基于無人機圖像的小麥生物量和產(chǎn)量預(yù)測正是基于“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)業(yè)的大背景之下,目的是探索估測小麥生物量和產(chǎn)量的信息化新手段。本文基于不同密度處理、氮肥處理和品種下的田間試驗,應(yīng)用inspire 1 RAW無人機和ZENMUSE X5R航拍相機獲取小麥主要生育時期的RGB圖像,通過影像處理獲取小麥原始R、G、B值和紋理特征參數(shù)值,并同時期通過破壞性取樣獲取小麥生物量和產(chǎn)量;同時分析不同顏色指數(shù)和紋理特征參數(shù)與小麥生物量和產(chǎn)量的關(guān)系,篩選出適合小麥生物量和產(chǎn)量估測的顏色指數(shù)和紋理特征參數(shù),根據(jù)無人機圖像建立小麥生物量和產(chǎn)量預(yù)測模型,為監(jiān)測小麥長勢和估測產(chǎn)量提供有效的技術(shù)方面的支持。取得的主要結(jié)論如下:(1)RGB相機成本低、易于使用、易于操作并且分辨率高,圖像處理流程簡單快速,利用無人機圖像提取 NDI、EXG、VARI、ExR、GLI、ExGR、MGRVI、RGBVI 這 8 個顏色指數(shù)和ASM、CON、COR、ENT這四個紋理特征參數(shù)。在本研究中,小麥拔節(jié)期、孕穗期各顏色指數(shù)與生物量和產(chǎn)量都有較大相關(guān)性,越冬前期和開花期表現(xiàn)較差。而本研究中小麥各紋理特征參數(shù)與生物量和產(chǎn)量的相關(guān)性都不太好,表現(xiàn)較差。但是,將顏色指數(shù)與紋理特征參數(shù)相結(jié)合估測小麥和生物量的產(chǎn)量的模型R2均有明顯的提高。由此表明,紋理特征參數(shù)對于提高生物量和產(chǎn)量估測模型的精度和準確度具有一定的意義。(2)為了構(gòu)建小麥生物量估測模型,本研究結(jié)合密度水平和氮肥處理試驗,分析了顏色指數(shù)和紋理特征指數(shù)與主要生育時期生物量的相關(guān)關(guān)系,并單獨利用各個時期的數(shù)據(jù)建立了主要生育時期的小麥生物量估測模型,結(jié)果表明,越冬前期顏色指數(shù)和小麥生物量的相關(guān)性不高,其中顏色指數(shù)VDI和小麥生物量的相關(guān)性最高;拔節(jié)期顏色指數(shù)和小麥生物量的相關(guān)性最好,其中顏色指數(shù)ExGR和小麥生物量的相關(guān)性達到了 0.911;孕穗期顏色指數(shù)飽和度太高,和小麥生物量的相關(guān)性有所下降,其中顏色指數(shù)MGRVI和小麥生物量的相關(guān)性依然較高,R2達到了 0.819;開花期顏色指數(shù)飽和度也太高,與小麥生物量的相關(guān)性不高。為了構(gòu)建最佳的估測模型,本研究提出了基于顏色指數(shù)和紋理特征指數(shù)組成的多元指標構(gòu)建小麥生物量估測模型。結(jié)果表明,建模過程中相關(guān)性基本上超過0.6,RMSE也相對比較小。最后通過小麥生物量實際測量值對估計測量值進行驗證,模型驗證的R2均在0.7左右,RMSE較小。(3)為了構(gòu)建小麥產(chǎn)量預(yù)測模型,進行基于不同品種、密度水平、氮肥處理的小麥試驗,分析了單個生育時期顏色指數(shù)和紋理特征指數(shù)與小麥產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系,并單獨利用單個生育時期的數(shù)據(jù)對小麥產(chǎn)量進行預(yù)測,結(jié)果表明,拔節(jié)期和孕穗期相關(guān)性更好,而越冬前期相關(guān)性較低。VARI、NDI、ExR、MGRVI4個顏色指數(shù)預(yù)測表現(xiàn)較好,其中最高R2為0.790。利用拔節(jié)期VARI、MGRVI、NDI、ExG、ExGR、ExR預(yù)測小麥產(chǎn)量具有較好的效果,利用孕穗期VARI、MGRVI、NDI、ExR預(yù)測小麥產(chǎn)量同樣具有較好的效果。建模過程中除了越冬前期外R2基本上超過0.7。最后通過小麥產(chǎn)量實際測量值對預(yù)計測量值進行模型驗證,模型驗證的R2基本上都比較大,大部分達到0.7,RMSE較小。其次,分析了多生育時期顏色指數(shù)和顏色特征指數(shù)與小麥生物量的相關(guān)性,結(jié)果表明,小麥孕穗期與其他生育期相結(jié)合與產(chǎn)量的相關(guān)性比單個生育時期與產(chǎn)量的相關(guān)性高,特別是拔節(jié)期與孕穗期相結(jié)合的效果最好。建模過程中拔節(jié)期產(chǎn)量預(yù)測模型R2最高達到0.758。最后通過小麥產(chǎn)量實際測量值對預(yù)計測量值進行驗證,模型驗證的R2基本上都比較大,大部分達到0.7,RMSE也比較小。
【圖文】：

邐軸距邐５５９毫米逡逑無人機數(shù)據(jù)采集傳感器采用的是（禪思）ＺＥＮＭＵＳＥＸ５Ｒ航拍相機（圖２－２）。逡逑ｆ逡逑圖２－２禪思Ｘ５航拍相機逡逑Ｆｉｇ．邋２－２邋ＺＥＮＭＵＳＥ邋Ｘ５Ｒ逡逑禪思Ｘ５航拍相機具體的參數(shù)指標見表２－３。逡逑表２－４無人機傳感器的技術(shù)參數(shù)逡逑Ｔａｂｌｅ．邋２－４邋Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ邋Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ邋ｏｆ邋ＵＡＶ５ｓ邋Ｓｅｎｓｏｒ逡逑技術(shù)名稱邐具體參數(shù)邐技術(shù)名稱邐具體參數(shù)逡逑尺寸邋１７．３邋ｘ邋１３．０邋ｍｍ邋（高寬比４：３）邐快門速度邐８？１／８０００秒逡逑最大像素邐１６００萬邐ＩＳＯ范圍邐１００？２５６００逡逑多張連拍邐全像素７張每秒邐對焦范圍邐２０厘米－無窮逡逑２．２圖像獲取過程逡逑無人機影像獲取時期為越冬前期、拔節(jié)期、孕穗期、開花期。逡逑

－，，究選取航向重疊率約為７０％，并剔除重復(fù)率過高的圖像。航拍采集完圖像后利用軟件逡逑Ｐｈｏｔｏｓｃａｎ將圖像生成正射影像、ＤＳＭ和三維點云數(shù)據(jù)，，通過相鄰圖像的特征匹配將相鄰逡逑圖像無縫拼接起來，然后利用地面控制點，將不同時期的影像進行影像配準和地理配準，逡逑最后對配準好的影像進行裁剪，裁出所需的研究區(qū)域。逡逑
【學(xué)位授予單位】：揚州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：S512.1;S127

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