水稻是中國重要的主糧作物之一,其中遼寧、吉林、heilongjiangdengdongbeidiquzhongzhideshuidaoshilengdishuidao。suizhedongbeidiqutudiliuzhuandebuduanshenruhelengdaoshengchandebuduankuoda,poqiexuyaoliyongxinxijishuduilengdaodanhanliangjinxinggaotongliang、無損、準確地檢測,輔助水稻營養診斷的準確決策,大規模提升冷稻生產過程的數字化。
沈陽農業大學許童羽教授團隊利用搭載有機載高光譜成像係統(GaiaSky-mini,江蘇雙利合譜公司)的無人機高光譜平台獲取了四種氮肥處理下的關鍵生育期的水稻冠層高光譜影像。其中高光譜波段範圍為400-1000 nm,分辨率為3.5 nm,有效波段數為170條。試驗地點位於遼寧省海城市耿莊鎮沈陽農業大學精準農業航測基地(40°58'45.39 "N,122°43'47.0064 "E),試驗品種為 "粳稻653",該品種在遼寧地區廣泛種植,如圖1所示。在水稻的返青期、分蘖期、拔節期和抽穗期對水稻葉片的高光譜反射率測量和總氮含量進行了測量。實驗地塊設計有五個氮肥梯度處理,N0為對照組,即不施基肥。N3是當地標準的氮肥施用水平,為150 kg/hm2;N1和N2為低氮肥施用水平,分別為50 kg/hm2和100 kg/hm2;N4為高氮肥施用水平,為200 kg/hm2;磷肥和鉀肥按當地標準施用水平施用。

圖1 試驗區域
高gao光guang譜pu遙yao感gan係xi統tong獲huo取qu的de全quan波bo段duan光guang譜pu中zhong含han有you大da量liang與yu水shui稻dao氮dan素su含han量liang無wu關guan的de冗rong餘yu信xin息xi,導dao致zhi反fan演yan模mo型xing建jian立li過guo程cheng中zhong模mo型xing誤wu差cha增zeng大da。因yin此ci,本ben研yan究jiu利li用yong海hai洋yang捕bu食shi者zhe算suan法fa(MPA)提取特征波段,並將其作為遺傳算法(GA)的輸入變量,進行變量篩選優化後,利用的極限學習機(ELM)進行建模以實現對水稻冠層氮素含量估測,具體流程如圖2所示。

圖2 MPA-GA-ELM流程
利用Savitzky-Golay卷積平滑算法對400 ~ 1000 nm的反射率光譜數據進行平滑處理,並利用MPA提取特征波段用於水稻氮素含量反演。圖3為MPA算法的特征波段選擇結果,最 佳特征波段為570、723、811和987 nm。本研究提取的特征波段主要集中在綠波段、紅邊位置、近紅外波段範圍。
圖3 MPA特征波長
在兩種建模方法建立的水稻氮素含量反演模型中,GA-ELM模型的反演效果優於ELM模型,訓練集和驗證集的R2均高於0.7357,RMSE均低於0.4878 mg/g,如圖4所示。由表1可知,采用傳統極限學習機算法的水稻氮素含量反演模型的模型精度弱於采用遺傳算法的水稻氮素含量反演模型。主要在於單一的ELM模型,其參數是在建模時設定的,缺乏優化過程,即無法確定給定的參數是否是最 優解。而通過多目標函數優化算法,以計算值與真實值之間的誤差大小為測量依據,不斷迭代優化ELM模型參數,通過設置誤差閾值確定ELM模型參數,從而提 高了水稻氮含量反演的精度。
表1 模型精度


圖4 水稻氮素含量反演結果
本ben研yan究jiu提ti出chu了le一yi種zhong基ji於yu無wu人ren機ji高gao光guang譜pu平ping台tai的de水shui稻dao冠guan層ceng氮dan素su反fan演yan模mo型xing。但dan是shi使shi用yong的de無wu人ren機ji高gao光guang譜pu遙yao感gan平ping台tai存cun在zai一yi定ding的de采cai集ji誤wu差cha,受shou無wu人ren機ji平ping台tai的de限xian製zhi,地di麵mian樣yang本ben數shu量liang仍reng然ran相xiang對dui有you限xian。所suo建jian立li的de氮dan含han量liang反fan演yan模mo型xing僅jin針zhen對dui實shi驗yan水shui稻dao品pin種zhong,該gai反fan演yan方fang法fa對dui其qi他ta品pin種zhong氮dan含han量liang的de適shi用yong性xing還hai有you待dai進jin一yi步bu提ti 高。因此,在未來的研究中,我們將增加實驗品種的數量,建立水稻不同生育期氮含量的反演模型,以提 高模型的準確性和通用性。
通訊作者簡介:
許童羽,博士,沈陽農業大學信息與電氣工程學院教授,博士生導師。
主要研究方向:精準農業航空;農業信息化;農業電氣化。
參考文獻:
Yu, F.H., Guo, Z.H., & Xu, T.Y. (2021). Inversion modeling of rice canopy nitrogen content based on MPA-GA-ELM UAV hyperspectral remote sensing. International Journal of Precision Agricultural Aviation, 1, 30-35. DOI:10.33440/j.ijpaa.20210402.173
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