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無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用

2023/9/20
缺乏有效的作物生長監測是導致農業產量下降的因素之一,及時和準確地獲取植物生長狀況對于農業生產決策至關重要。然而,田間數據的收集往往費時費力。因此,需要準確高效的方法來監測作物的生長和發育。

本研究旨在評估結合無人機(UAV)成像和機器學習(ML)技術監測甜玉米高度、生物量和產量的有效性。采用完全隨機區組設計( RCBD ),設置25 %、50 %、75 %和100 %充分灌溉4個灌水處理,每個處理4個重復,共16個試驗小區。收集株高、鮮/干生物量以及產量的田間數。同時,使用大疆Matrix 210 v2無人機配備MicaSense RedEdge-MX多光譜傳感器進行無人機圖像采集,并使用Pix4Dmapper 4.7.5進行圖像處理?;跀底直砻婧偷匦文P椭g的像素間差異,計算出代表估計株高(UAVH)的作物表面模型。采用簡單的線性回歸模型,從無人機影像估算UAVH估計甜玉米的生物量和產量。此外,采用了兩種線性算法模型( 線性模型LM,Lasso和elastic-net正則化的廣義線性模型GLMNET)、三種非線性ML算法(隨機森林RF,支持向量機SVM,K近鄰KNN)預測株高和生物量。利用基于無人機圖像估計的8個植被指數(VIs)和UAVH來評估ML模型預測生物量、株高(僅使用VIs)的性能。
結果表明,無人機成像可以有效地估算株高(d = 0.99, r2 = 0.99, MAE = 5 cm,d為一致指數,r2為決定系數,MAE為平均絕對誤差);預測的鮮/干生物量與實測數據也具有良好的一致性,r2分別為0.75和0.70;收獲時測量的鮮產量與UAVH呈顯著線性相關,d、調整后r2和MAE分別為0.84、0.66和67 g?m?2;所有ML模型對玉米生物量的估計都很好,d值在0.88 ~ 0.99之間;kNN和SVM在生物量估計方面優于所有其他模型,GMLNET對株高的估計優于其他模型??傮w而言,結果表明無人機成像和ML模型可以提供高分辨率的圖像和數據用于分析植物性狀、預測作物產量,節省時間與勞動力,有助于優化田間生產管理策略以提高作物產量。

無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用

圖4 (a)大疆Matrix 210 v2無人機;(b)云母校準反射面板;(c)MicaSense RedEdge-MX多光譜相機;(d)大疆遙控器;(e)Atlas飛行任務規劃器( iOS版)。


無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用
圖5 甜玉米田四個地塊的RGB圖像、數字地形模型 (DTM)、數字表面模型 (DSM) 和作物表面模型 (CSM)。DSM與DTM均Pix4Dmapper 4.7.5生成,其中DSM表示平均海平面以上任意地物的高程,DTM 表示去除所有非地物的連續地面高程。利用ArcGIS 10.7.1估算DSM與DTM的像元級差值,得到CSM。有關此圖例中對顏色引用的解釋,讀者請參閱本文的網絡版本。

無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用
圖6 從無人機影像估算甜玉米株高、產量和生物量的工作流程圖。

無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用
圖7數據處理和機器學習方法示意圖。其中,RMSE為均方根誤差, MAE為平均絕對誤差, d為一致性指數, r2為決定系數, LM為線性模型, GLMNET為Lasso和elastic-net正則化的廣義線性模型, RF為隨機森林, SVM為支持向量機, kNN為k近鄰。

無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用
圖8 實測株高與無人機影像估測株高的散點圖。

無人機( UAV )成像和機器學習在植物表型中的應用
圖10 植被指數與生物量(新鮮、干燥) 的相關性矩陣圖。EVI2為增強型植被指數, GNDVI為綠色歸一化植被指數, NDVI為歸一化植被指數, NDVIre為紅邊歸一化植被指數, NGRDI為歸一化紅綠差值指數, NIRRENDVI為NDVI-RE歸一化植被指數, RENDVI為紅邊歸一化植被指數, SAVI為土壤調整植被指數, TFB為總鮮生物量, TDB為總干生物量。

文獻來源:Fitsum T T, Haimanote K B, Gerrit H, Bruce S, Aditya S, Yiannis A. Unmanned aerial vehicle (UAV) imaging and machine learning applications for plant phenotyping.  Computers and Electronics in Agriculture, 2023, 212:108064.

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