在植物育種中，攜帶多光譜相機的無人機(UAV)越來越多地用于高通量表型分析(HTP)，以幫助解釋基因型和環(huán)境對形態(tài)、生化和生理性狀的影響。一個關(guān)鍵的限制因素仍然是分辨率和質(zhì)量的降低，這些馬賽克是從無人機在大片區(qū)域執(zhí)行任務(wù)所產(chǎn)生的“拼接”馬賽克中提取出來的。這可以通過從每個地塊的單個最低點圖像生成高質(zhì)量的反射率數(shù)據(jù)來解決。
2019/20年夏季期間在澳大利亞昆士蘭州進行的高粱育種試驗的布局。插圖中的照片展示了與無人機矯正相關(guān)的“ghost”效果。
在這項研究中，開發(fā)了一個流程，從原始的多光譜無人機圖像中提取反射率數(shù)據(jù)，保留了原始的高空間和光譜分辨率，并將這些數(shù)據(jù)用于表型鑒定應(yīng)用。連續(xù)的步驟包括(I)圖像校準、(Ii)光譜波段排列、(Iii)反向計算、(Iv)小區(qū)分割和(V)應(yīng)用。每一步都經(jīng)過設(shè)計和優(yōu)化，以估計每個育種小區(qū)內(nèi)的植株數(shù)量和高粱穗數(shù)。
概述流程， (A)主流程，以獲得每一塊地塊的最低點圖像，(B)植物檢測和計數(shù)程序，以及(C)高粱穗部檢測和計數(shù)程序(優(yōu)化土壤調(diào)整植被指數(shù)、全球環(huán)境監(jiān)測指數(shù)和植被指數(shù))。
利用每個樣地的最低點圖像，估計高粱株數(shù)和穗數(shù)的決定系數(shù)分別為0.90和0.86。此外，從不同波段獲取的反射率信息對高粱穗部(即紅色和白色)顯示出較高的分辨能力。這條管道的部署可以在許多不同的田地中準確地分割冠層水平的作物器官，只需通過機器學(xué)習(xí)方法進行最少的訓(xùn)練。
來源：Plant Phenomics.Detecting Sorghum Plant and Head Features from Multispectral UAV Imagery.Yan Zhao , Bangyou Zheng , Scott C. Chapman , Kenneth Laws , Barbara George-Jaeggli , Graeme L. Hammer, David R. Jordan , and Andries B. Potgieter
https://spj.sciencemag.org/journals/plantphenomics/2021/9874650/
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