【摘 要】
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玉米大豆带状复合种植系统可以在有限的耕地面积下提高复种指数和土地利用率,对缓解我国玉米大豆的供需矛盾具有重要的意义。随着智慧农业的发展,基于无人机的遥感监测技术可以快速无损获取田间尺度下的作物生长发育状况并进行诊断,为田间的精准管理和栽培措施调整提供重要的技术支持和理论依据。在玉米大豆带状复合种植技术大力推广应用的背景下,基于低成本的RGB无人机开展多作物生长监测研究具有重要意义。本研究以仲玉3号
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玉米大豆带状复合种植系统可以在有限的耕地面积下提高复种指数和土地利用率,对缓解我国玉米大豆的供需矛盾具有重要的意义。随着智慧农业的发展,基于无人机的遥感监测技术可以快速无损获取田间尺度下的作物生长发育状况并进行诊断,为田间的精准管理和栽培措施调整提供重要的技术支持和理论依据。在玉米大豆带状复合种植技术大力推广应用的背景下,基于低成本的RGB无人机开展多作物生长监测研究具有重要意义。本研究以仲玉3号、登海605和齐黄34为研究对象,以玉米大豆带状间作模式为依托,在玉米带设置3个不同的施氮水平(纯氮),即N1:0 kg/hm~2;N2:120kg/hm~2;N3:240 kg/hm~2,并在玉米关键生育时期获取两种作物的冠层RGB影像,同时测定相关农学参数以及成熟期的产量。利用两种作物冠层RGB和DEM特征,运用随机森林等算法构建玉米大豆间作模式下的冠层分类模型,以获取两种作物准确的冠层信息,并通过可见光植被指数、纹理自由组合指数与农学参数进行定量分析,采用线性和非线性回归方法建立相关农学参数和产量的估测模型并进行可视化反演,为玉米大豆带状间作模式下的多作物长势快速精准监测提供理论依据。通过将玉米拔节期、抽雄期和灌浆期的冠层RGB特征和DEM特征与同时期大豆进行比较分析,采用最大似然法、支持向量机和随机森林算法构建玉米大豆冠层分类模型。其中,随机森林分类模型在各时期中表现最佳,在拔节期和灌浆期选择了RGB+DEM作为最佳特征组合,验证精度和Kappa系数分别为97.48%和0.95,97.30%和0.95;在抽雄期选择了RGB作为最佳特征组合,验证精度和Kappa系数为92.64%和0.85,为实现玉米、大豆农学参数和产量的精准估测和可视化反演奠定了基础。不同施氮处理下,玉米株高、生物量、叶面积指数和冠层叶绿素密度均随施氮水平的增加而升高,其中,登海605株高和叶面积指数在拔节期上升幅度最大,分别为16.2%和42.2%;生物量和冠层叶绿素密度在灌浆期上升幅度最大,分别为55.4%和98.1%。仲玉3号株高和生物量在拔节期上升幅度达到24.3%和84.5%;而叶面积指数和冠层叶绿素密度在灌浆期达到最大值,上升幅度为67.0%和204.3%。两个玉米品种叶面积指数在抽雄期存在显著差异。不同施氮处理下,仲玉3号产量提升93.9%。就大豆而言,登海605行间大豆鼓粒期生物量、叶面积指数和冠层叶绿素密度下降幅度最大,分别为16.1%、19.5%和14.9%。登海605的N1处理下行间大豆产量存在最大值1.59 t/ha。相关性分析发现,除玉米拔节期和灌浆期各农学参数与归一化红光指数r存在显著的相关性外,其他时期各农学参数均与纹理自由组合指数的相关性达到极显著水平,最大相关系数在0.8以上。利用相关性最好的指数作为自变量构建各农学参数的线性和非线性估测模型,玉米叶面积指数和冠层叶绿素密度在灌浆期以r所建立的二次函数模型的检验效果较好,验证模型R~2和RMSE分别为0.789和0.412,0.689和0.542;玉米株高在抽雄期以t RVI1,20所建立的二次函数模型检验效果较好(R~2=0.679,RMSE=12.652)。大豆株高、叶面积指数、冠层叶绿素密度分别以全生育期的t DVI7,21、t RVI18,6和t NDVI8,27所建立的二次函数模型较好验证模型R~2和RMSE分别为0.760和8.867,0.617和0.284,0.602和0.279。在玉米和大豆的产量预测模型中,利用抽雄期t DVI8,16可以对玉米产量实现较好估测,验证R~2和RMSE为0.709和1.461;利用始荚期t RVI24,2可以对大豆产量进行较好的估测,验证R~2和RMSE为0.713和0.140。以玉米大豆冠层分类模型为基础,将各农学参数和产量的最优估测模型分别融入到分类结果影像图中进行可视化反演,构建玉米大豆带状间作系统中两种作物农学参数和产量预测的空间分布图。通过比较,各农学参数空间分布情况与真实生长情况基本一致。利用低成本的RGB无人机可以在田间尺度上实现玉米大豆间作系统中两种作物生长水平和产量的快速、无损地监测和预测。为进一步提升预测能力,在今后的研究中还需考虑不同的品种、栽培措施和生态点位等因素进行综合分析,以提高模型的普适性和稳定性。
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