基于无人机数字图像的棉花长势监测指标体系研究

Acquiring cotton growth information of a larger area efficiently and accurately is of great importance on precision and intelligent cotton production in China. This study aims to establish the cotton growth monitoring index system based on fast accessing and identifying cotton growth technology through UAV. The main contents are as follows: 1) studying criterion for the site, size and quantity of sample images captured by UAV based on spatial statistics theory. 2) studying spatial and temporal distribution characteristics of cotton agronomic traits and digital image information which are from different varieties, different density and different nutrient, building the prediction model of cotton growth and establishing the cotton growth monitoring index system. 3) combined with real-time navigation, drawing cotton growth distribution in land parcel level. Then proposing agronomic solution scheme based on variates. These results will provide theoretical and technical support for precision production management, which is beneficial to improve resource utilization efficiency, save production costs, and promote cotton intelligent production in China.

大范围、快速、准确地获取棉花长势信息，对实现精准化、智能化棉花生产具有重要意义。本研究利用无人机研究棉花长势的快速获取，识别技术，建立无人机数字图像监测棉花长势的指标体系。主要研究内容如下：1）研究基于空间统计学原理，无人机航拍样本获取的位点、大小，数量的配置标准。2）以不同品种、种植密度、养分条件下棉花群体为研究对象，研究无人机数字图像特征信息和棉花农艺性状的时空变化特征，构建棉花长势的预测模型。建立无人机数字图像监测棉花长势指标体系。3）结合实时导航技术，研究绘制地块级棉花长势分布图，提出变量管理的农艺方案。研究结果为精准化生产管理提供理论和技术支持，有利于提高资源利用效率，节约植棉成本，促进棉花生产智能化。

快速准确地获取棉花长势信息，了解田间长势空间变异程度有利于快速有效地制定适宜的生产管理措施。图像有着比人眼精细的分辨能力且采集方面具有信息量大、速度快、精度高等显著的特点和优势。近几年，无人机技术有了显著的发展。无人机在图像获取上具有传统遥感技术无法比拟的优势，已成为作物长势快速获取的新技术。因此，本研究拟利用无人机数字图像快速获取棉花长势信息，研究建立无人机图像在监测棉花长势中的标准，能够为精准化生产管理提供理论和技术支持。. 棉花冠层数字图像的颜色特征可在一定程度上发反映出叶面积指数、冠层光截获和生物量等各项长势指标的变化。本项目以9个品种同一品种6个密度的棉花大田试验为研究对象，主要研究利用无人机数字图像监测棉花长势的适宜性及其相关指标，包括无人机数字图像诊断棉花苗情；无人机数字图像监测叶面积指数；无人机数字图像监测棉花冠层PAR截获；无人机数字图像监测生物量等。同时也开展基于无人机红外热成像监测棉花冠层温度的相关研究。. 研究表明利用HIS颜色阈值法进行棉苗分割，能够较好地排除地膜干扰，快速识别大范围棉苗数量。叶面积指数和从图像提取的植被覆盖指数都与播种后日期有较大的相关性，建立叶面积指数和从冠层图像提取的NDRGI指数之间的定量关系。结果显示，吐絮期前叶面积指数与NDRGI之间具有显著相关性。棉花冠层PAR截获率随播种后天数的增加先增大后减小，图像bgr随播种后天数先降低后升高，建立和从冠层图像提取的冠层PAR截获率与图像NDRGI指数之间的定量关系，结果表明，bgr颜色参数与棉花冠层PAR之间相关性较好。从机载红外相机提取喷洒脱叶剂后棉花冠层温度，发现其变化规律与使用红外温度探头获得的叶片温度与具一致性,表明可用机载红外相机监测棉花冠层温度变化。. 本项目中的图像处理技术和图像特征与棉花长势的相关性研究结果为大田作物长势信息的准确获取，为小型无人机图像在农业科研，生产中的应用和精准农业的发展提供一定理论和技术参考。