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基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测
被引量：
18
1
作者
万亮
杜晓月
+5 位作者
陈硕博
于丰华
朱姜蓬
许童羽
何勇
岑海燕
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期162-170,共9页
稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表...
稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数(coefficient of determination,R^(2))为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林(Random Forest,RF)回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R^(2)为0.93,相对均方根误差(relative Root Mean Square Error,rRMSE)为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R^(2)高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。
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关键词
无人机
模型
可见光图像
多光谱图像
水稻稻穗
倒伏
机器学习
表型
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职称材料
水稻稻穗图像的分割方法研究
被引量：
1
2
作者
黄琼
杨红云
肖小梅
《生物灾害科学》
2020年第1期90-95,共6页
针对成熟期稻田光照不均匀、复杂的土壤背景噪声以及稻叶颜色混淆问题,研究利用Otsu和K-means法分别对局部稻穗图像和稻田图像进行稻穗分割,并与最大熵、迭代阈值以及区域生长法的分割效果图进行哈希相似度对比。在进行局部稻穗图像分割...
针对成熟期稻田光照不均匀、复杂的土壤背景噪声以及稻叶颜色混淆问题,研究利用Otsu和K-means法分别对局部稻穗图像和稻田图像进行稻穗分割,并与最大熵、迭代阈值以及区域生长法的分割效果图进行哈希相似度对比。在进行局部稻穗图像分割时,K-means和其他4种算法相比,分割相似度可达90%;在进行稻田图像分割时,Otsu和其他4种算法相比,分割相似度可达90.94%。试验结果表明两种算法能实现稻穗有效提取,为后期稻穗品质评估和稻田产量预测研究提供可靠依据。
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关键词
水稻稻穗
图像分割
OTSU算法
K-MEANS算法
哈希算法
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职称材料
题名
基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测
被引量：
18
1
作者
万亮
杜晓月
陈硕博
于丰华
朱姜蓬
许童羽
何勇
岑海燕
机构
浙江大学华南工业技术研究院
农业农村部光谱检测重点实验室
浙江大学现代光学仪器国家重点实验室
沈阳农业大学信息与电气工程学院
辽宁省农业信息化工程技术研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期162-170,共9页
基金
广东省重点领域研发计划项目(2019B020216001)
国家重点研发计划课题(2016YFD0200600,2016YFD0200603)
浙江省重点研发计划项目(2020C02002)。
文摘
稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数(coefficient of determination,R^(2))为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林(Random Forest,RF)回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R^(2)为0.93,相对均方根误差(relative Root Mean Square Error,rRMSE)为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R^(2)高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。
关键词
无人机
模型
可见光图像
多光谱图像
水稻稻穗
倒伏
机器学习
表型
Keywords
unmanned aerial vehicle
models
RGB image
multispectral image
rice panicle
lodging
machine learning
phenotyping
分类号
S436.66 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
水稻稻穗图像的分割方法研究
被引量：
1
2
作者
黄琼
杨红云
肖小梅
机构
江西农业大学计算机与信息工程学院
江西农业大学软件学院
出处
《生物灾害科学》
2020年第1期90-95,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61562039)。
文摘
针对成熟期稻田光照不均匀、复杂的土壤背景噪声以及稻叶颜色混淆问题,研究利用Otsu和K-means法分别对局部稻穗图像和稻田图像进行稻穗分割,并与最大熵、迭代阈值以及区域生长法的分割效果图进行哈希相似度对比。在进行局部稻穗图像分割时,K-means和其他4种算法相比,分割相似度可达90%;在进行稻田图像分割时,Otsu和其他4种算法相比,分割相似度可达90.94%。试验结果表明两种算法能实现稻穗有效提取,为后期稻穗品质评估和稻田产量预测研究提供可靠依据。
关键词
水稻稻穗
图像分割
OTSU算法
K-MEANS算法
哈希算法
Keywords
rice ears
image segmentation
Otsu algorithm
K-means algorithm
hash algorithm
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测
万亮
杜晓月
陈硕博
于丰华
朱姜蓬
许童羽
何勇
岑海燕
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
水稻稻穗图像的分割方法研究
黄琼
杨红云
肖小梅
《生物灾害科学》
2020
1
在线阅读
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职称材料
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