基于無人機的苗情苗勢信息監(jiān)測

農(nóng)作物苗期階段的生長狀態(tài)和健康狀況是作物生命周期中的關(guān)鍵時期，決定了后續(xù)生長和產(chǎn)量的潛力,傳統(tǒng)苗情獲取主要依靠植保員田間抽樣調(diào)查、手動估算，這種方式主觀性強、精確度低且費時費力，難以滿足當前農(nóng)業(yè)發(fā)展要求。

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，針對大田環(huán)境中作物苗情信息人工采集困難、誤差大、效率低等問題，無人機具有效率高、成本低、操作靈活、更適合復(fù)雜農(nóng)田環(huán)境等特點，不僅克服了人工獲取影像數(shù)據(jù)的困難，還可減少人體接觸對農(nóng)作物的損害，為大范圍農(nóng)情信息獲取提供了新的技術(shù)手段。

利用無人機一體化系統(tǒng)PhenoAI air對作物進行圖像采集并分析數(shù)據(jù)，為研究作物出苗率、覆蓋度、出苗面積、植被指數(shù)等苗情苗勢信息提供高效監(jiān)測方法，以期實現(xiàn)作物長勢的定量評估，為作物精細化管理提供依據(jù)，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要意義。

步驟一：使用無人機成像系統(tǒng)對作物田塊進行圖像采集
步驟二：如田塊面積過大，可采用Pix4D對圖像進行拼接
步驟三：使用PhenoAI air分析系統(tǒng)對圖像進行數(shù)據(jù)分析，僅需點擊三步即可（①標記小區(qū)②尺度校正③點擊分析）
*分析結(jié)果自動彈出(精準分割各植被的輪廓標記圖及數(shù)據(jù)匯總表)

結(jié)論:

本方案提出的方法可實現(xiàn)大面積作物苗情苗勢的快速監(jiān)測，在中、小尺度范圍內(nèi)，低空無人機遙感克服了人工調(diào)查效率低、衛(wèi)星遙感分辨率不足以及云層干擾等外界條件的限制，在作物生長季，利用PhenoAI air提取作物出苗率(株數(shù))、覆蓋度、出苗面積等苗情信息并結(jié)合ExG、NDGI、NGRDI等植被指數(shù)信息，能客觀估測作物的產(chǎn)量。

PhenoAI air是一款集無人機高效采集和圖像智能分析為一體的表型采集系統(tǒng)，幫助用戶快速測量苗情苗勢、抗逆選育等。自動化提取各類大田植物和草業(yè)的農(nóng)藝性狀并精準量化表型信息，支持按需選配高光譜、多光譜或可見光相機并均可一鍵分析，同時分析圖表自動化保存，并描出植被輪廓方便用戶查看識別精度。支持拓展PhenoAI Flow進行表型數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)建模和挖掘。

出苗統(tǒng)計、出苗率、出苗密度、面積核算、農(nóng)場監(jiān)測、智慧農(nóng)場、植物表型

• 高光譜(150+指標)：PVI(作物估產(chǎn))、DCNI(檢測植株氮濃度)、NPMI(監(jiān)測白粉病嚴重程度)、REFCA(反映植物疾病嚴重程度)、CARI(監(jiān)測植被葉綠素含量)、Gitelson(反映植物生理狀況)等;
• 多光譜(100+指標)：Red edge(作物估產(chǎn))、NDVI(檢測植被健康程度、抗耐性)、NIR(檢測植被水分、氮素、葉綠素含量)、OSAVI(作物出苗初期的植被健康度診斷)、mSR(植物脅迫探測)、LCI(葉綠素和含氮量情況)、RVI(檢測和估算植物生物量)等;
• 可見光(50+指標)：小區(qū)面積、NDGI(評估植被冠層水氮含量情況、植被光合活性)、NGRDI(評估生物量和養(yǎng)分狀況、管理雜草) 、ExG(評估健康程度)、GRVI(監(jiān)測作物生長)、MGRVI(可反應(yīng)不同耕作栽培方法對植被的影響)等。