山东理工大学农业工程与食品科学学院赵静团队在《Agronomy》发表了题为“Combining UAV Multi-Source Remote Sensing Data with CPO-SVR to Estimate Seedling Emergence in Breeding Sunflowers”的研究论文。
论文首页截图
此研究采用搭载“长光禹辰公司自主研发的 MS600 Pro V1多光谱相机”的多旋翼无人机，获取了2023年向日葵幼苗期的多光谱图像，利用颜色特征和特征筛选对几何特征、植被指数和纹理特征进行了提取，并采用回归方法和机器学习方法进行模型构建，最终获得了泛化性能较好的向日葵株数估测模型。
M210无人机搭载MS600 Pro V1多光谱相机
向日葵是中国五大油料作物之一，具有耐瘠、耐旱的特点，适宜于生长在光照长、降雨量少的地区且其适应生态环境的能力较强，是改良中、轻度盐碱地的首选作物。出苗率是衡量种子质量、土壤条件和播种管理水平的重要指标，计算向日葵的出苗率有助于优化种植密度，评估土壤与环境条件的适宜性，指导合理的灌溉和水分管理，同时为育种工作提供科学依据。
研究区域图
通过利用四旋翼无人机搭载MS600 Pro V1多光谱相机采集了2023年向日葵幼苗期的多光谱影像，结合可见光数据，提取了多光谱植被指数、几何特征和纹理特征。基于单一数据源和多源数据，利用决策树（Decision tree regression，DTR）、神经网络回归算法（back propagation neural network，BPNN）、支持向量机回归算法（support vector regression，SVR）和冠豪猪优化支持向量机算法（crested porcupine optimizer support vector regression，CPO-SVR）构建了向日葵株数估测模型，对比各模型在不同数据源下的反演效果，分析发现多源数据下的模型较好的估测了向日葵出苗数量，其中CPO-SVR模型估测精度最好，在测试集中，CPO-SVR模型的R2为0.94，RMSE为5.16，MAE为3.03。
表1 不同数据源下的模型反演效果
研究表明，利用无人机多光谱影像数据能够及时、准确提取向日葵出苗数量，可为向日葵育种专家筛选品种提供技术支持。
附：
[1] 论文信息：by Shuailing Zhang,Hailin Yu,Bingquan Tian,Xiaoli Wang,Wenhao Cui,Lei Yang,Jingqian Li,Huihui Gong,Junsheng Zhao,Liqun Lu,Jing Zhao and Yubin Lan.Agronomy 2024, 14(10), 2205.
[2] 论文全文链接： https://www.mdpi.com/2073-4395/14/10/2205
长光禹辰信息技术与装备（青岛）有限公司成立于2017年，是一家由中国科学院长春光机所和青岛高新区联合成立的国家高新技术企业、国家科技型中小企业、山东省新型研发机构、青岛市专精特新企业，通过质量、环境、职业健康安全、武器装备等管理体系认证，核心团队来自长春光机所空间光学部，专注于无人机航空遥感与光电探测领域的技术研究、装备研发和行业应用。
公司现有员工40余人，其中山东省泰山产业领军人才1名，青岛市产业领军人才2名，研发人员比例65%，先后承担了国家重点研发计划、省级重点研发计划、中科院STS等科研和产业化项目，形成了以MS200、MS400、MS600、AQ300、AQ600等系列多光谱相机为代表的无人机载光谱遥感硬件产品，以Yusense Map、Map Plus、Yusense Net为代表的光谱数据预处理及分析软件产品，在农业、林业、生态、环保、警用、军民融合等领域开展了深入的行业应用。
热门跟贴