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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第51卷

期数:

2023年第16期

页码:

170-178

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2023-08-20

文章信息/Info

Title:

Study on cotton seedling growth monitoring and later growth prediction based on UAV high-definition images

作者:

祁佳峰;  郭鹏;  刘笑;  杜文玲

石河子大学理学院，新疆石河子 832003

Author(s):

Qi Jiafeng; et al

关键词:

无人机; 棉花; 苗期; 长势监测; 长势预测

Keywords:

-

分类号:

S127

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

棉花长势对其产量有重要影响，对3～4叶期棉花长势进行监测并对后期长势进行预测，有利于棉花的田间管理和提高最终产量。本研究利用棉花3～4叶期无人机高清影像进行试验，首先利用绿叶指数(green leaf index，GLI)对棉花苗期影像进行分割，利用ENVI 5.6软件中的农业工具包对棉花幼苗进行提取；然后根据棉花幼苗的直径范围以自然断点法将棉花幼苗依次划分为一等苗、二等苗和三等苗；最后以305像素×305像素为单位面积，以单位面积内甲等苗数量占出苗总数的比例和出苗率乘积的大小实现对棉花后期长势优劣的预测。结果发现，在众多指数中，GLI指数对影像的分割效果最好，可以实现对棉花幼苗的有效提取。试验区共提取棉花37 123株，其中，一等苗11 091株，二等苗21 151株，三等苗4 881株。经不同尺度的重复检验，棉花幼苗的提取精度达95.7%；试验区3～4叶期棉花冠层的平均地表覆盖度为6.54%；长势预测评分结果与2期NDVI相关性的决定系数分别为0.756 9、0.662 1，均方根误差分别为0.077 0、0.900 1。本研究表明，利用棉花苗期长势结合出苗率可对后期长势进行有效预测，但预测精度会随时间的推移逐渐降低，因此本研究中提出的方法更适合对棉花从苗期开始至未来中短期内长势的预测。本研究为棉花长势预测提供一种新的手段，对棉花生长过程中进行人工干预和提高棉花产量具有重要的指导作用。

Abstract:

-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2022-10-24
基金项目：国家自然科学基金(编号：U2003109)；石河子大学高层次人才科研启动资金专项(编号：RCZK2018C15)。
作者简介：祁佳峰(1997—)，男，甘肃定西人，硕士研究生，从事农业遥感方向研究。E-mail：qjf626112@163.com。
通信作者：郭鹏，博士，教授，从事农业遥感方向研究。E-mail：gp163@163.com。

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更新日期/Last Update: 2023-08-20