近日,中國農業科學院農田灌溉研究所灌排技術與裝備研究中心構建了通用于冬小麥、夏玉米的精準水分無人機遙感模型,監測精度接近85%。相關成果發表于《農業計算機與電子(Computers and Electronics in Agriculture)》。
無人機遙感技術可快速無損監測作物水分,但因不同遙感模型算法不同,解析效果存在差異,且現有模型多針對單一作物,無法用于小麥玉米輪作區水分監測。
科研人員用無人機采集冬小麥、夏玉米不同生長期高光譜、多光譜數據,創新構建了30余種兩波段、三波段高光譜指數。對比發現,三波段高光譜指數可挖掘更多高光譜信息,且與兩種作物水分信息相關性更好。研究精選9種相關性強的三波段高光譜指數,將其與11種常見的多光譜指數結合,建立了4種作物水分預測模型,結果顯示雙向遞歸神經網絡算法模型預測精度較高。為適應小麥玉米輪作區作物水分監測,提高模型適用性,科研人員進一步引入遷移學習方法對模型進行訓練,發現當向夏玉米吐絲期數據集添加16個冬小麥灌漿期樣本時,模型監測小麥玉米輪作兩季作物水分性能最優,精度接近85%。該研究為高效無損監測小麥玉米輪作區作物水分提供遙感通用新模型。
研究得到國家重點研發計劃、中國農業科學院科技創新工程等項目支持。(通訊員:單文晴)
論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109762