近日，中國農(nóng)業(yè)科學院作物科學研究所作物栽培與生理創(chuàng)新團隊，基于無人機高通量作物表型觀測平臺采集的RGB、多光譜和熱紅外圖像構建多模態(tài)數(shù)據(jù)，對玉米葉面積指數(shù)進行精確估測，為更精細化的指導玉米田間水肥管理，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)提供依據(jù)。7月15日，相關研究成果在線發(fā)表于《植物生理學（Plant Physiology）》。
據(jù)金秀良研究員介紹，葉面積指數(shù)（LAI）是作物表型參數(shù)的重要組成部分，是評價作物生長和估產(chǎn)的重要指標，有利于玉米的高通量表型分析和精確農(nóng)業(yè)。深入挖掘多模態(tài)數(shù)據(jù)來估算玉米冠層LAI有利于提高其估測精度，同時對其他玉米關鍵表型性狀提供啟示。
研究人員采用采集的LAI作為地面真實測量值，在玉米冠層不同高度下采集5個水平面的LAI垂直分布數(shù)據(jù)，使用無人機采集的RGB、多光譜和熱紅外圖像構建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。并通過對這些參數(shù)進行數(shù)據(jù)處理，估計葉面積指數(shù)。此外，研究建立了一個三層隱含的深度學習模型來估計玉米的葉面積指數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)，可見光波段構建的植被指數(shù)與LAI的相關性強于近紅外和紅邊波段構建的植被指數(shù)；熱紅外波段獲得的玉米冠層熱信息與LAI密切相關。這意味著常用在植被蒸散發(fā)模型中的熱紅外傳感器，對于估計LAI也非常有效。此研究為玉米的高通量表型分析提供參考，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準管理和智慧農(nóng)業(yè)提供科學依據(jù)。
武漢大學遙感信息工程學院博士生劉帥兵為文章第一作者，作科所金秀良研究員為文章通訊作者。該研究得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、國家重點基礎研究發(fā)展計劃和中國農(nóng)科院科技創(chuàng)新工程等項目資助。
原文鏈接：https://academic.oup.com/plphys/advance-article-abstract/doi/10.1093/plphys/kiab322/6321903?redirectedFrom=fulltext
