Resonon+LR1601--利用高光譜遙感評(píng)估玉米農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的雜草競爭力

      雜草通過與玉米爭奪養(yǎng)分、陽光、空間和水分而影響玉米的正常生長。然而，保持合適的雜草多樣性具有控制農(nóng)業(yè)害蟲、保持土壤和促進(jìn)養(yǎng)分循環(huán)等生態(tài)功能。為了更好控制雜草危害，需要確定雜草和作物的競爭作用以進(jìn)行差異化生態(tài)雜草管理。三葉期以后，玉米通過根系吸收養(yǎng)分和水分，通過葉片光合作用合成有機(jī)物。這一時(shí)期，作物雜草開始與其競爭資源，但由于資源比較充足，競爭并不明顯。隨著作物和雜草的不斷生長，競爭強(qiáng)度逐漸增加，因此，玉米-雜草競爭研究主要集中在玉米幼苗階段后期。雜草競爭會(huì)導(dǎo)致作物形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理發(fā)生變化，造成玉米產(chǎn)量嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。及時(shí)準(zhǔn)確的競爭壓力評(píng)估對(duì)于生態(tài)雜草管理至關(guān)重要。已有研究發(fā)現(xiàn)高光譜遙感可以快速、可靠和無損估算植物對(duì)競爭、病蟲害、水資源短缺和鹽等脅迫因子的響應(yīng)。主要理論基礎(chǔ)是雜草競爭造成的植物生理變化會(huì)改變光吸收和冠層反射特性。而無人機(jī)遙感和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合可以在大尺度量化競爭響應(yīng)。

      基于此，在所附的文章中，來自東北農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用高光譜遙感（HRS）技術(shù)于2021年5月至9月在中國哈爾濱的東北農(nóng)業(yè)大學(xué)向陽示范基地（45°45′N，126°54′E）進(jìn)行了競爭試驗(yàn)。主要研究目標(biāo)為：（1）揭示雜草競爭和玉米結(jié)構(gòu)、生理信息之間的機(jī)制關(guān)系，設(shè)計(jì)CCI表達(dá)和量化玉米-雜草競爭特征；（2）利用HRS揭示農(nóng)田群落的競爭關(guān)系并定位其敏感光譜區(qū)域以及（3）利用3D-CNN深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測玉米早期雜草競爭。

      作者于2021年5月6日在試驗(yàn)區(qū)進(jìn)行定密播種。試驗(yàn)區(qū)分為模型訓(xùn)練區(qū)和驗(yàn)證區(qū)。雜草密度設(shè)置為5個(gè)處理（1-5，N0-N4）：0株植物/cm²，20株植物/cm²，40株植物/cm²，80株植物/cm²和160株植物/cm²。每個(gè)處理重復(fù)3次，共15個(gè)樣地。利用DJ M600 Pro UAV搭載高光譜成像（Resonon Pika L高光譜相機(jī)）和激光雷達(dá)（LR1601-IRIS機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)（依銳思，北京理加聯(lián)合科技有限公司））于2021年6月12日晴朗天氣下收集光譜數(shù)據(jù)。并同時(shí)測量地面實(shí)況數(shù)據(jù)，包括玉米表型數(shù)據(jù)（株高（PH），莖粗（ST））、生理信息（氣孔（氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率）、熒光（光合速率和電子轉(zhuǎn)移速率）和養(yǎng)分）以及采樣位置坐標(biāo)信息。然后設(shè)計(jì)CCI以表達(dá)和量化玉米-雜草競爭特征。最后，進(jìn)行光譜預(yù)處理、數(shù)據(jù)集建立、3D-CNN網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、模型實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。
 

光譜圖像處理，包括（a）光譜采集裝置，（b）試驗(yàn)區(qū)設(shè)計(jì)，（c）綜合競爭指數(shù)設(shè)計(jì)，
（d）圖像預(yù)處理去除土壤背景值，（e）高光譜降維，（f）數(shù)據(jù)集分割，以及（g）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。

【結(jié)果】

模型應(yīng)用效果。（a）驗(yàn)證區(qū)域的光譜圖像；（b）CCI-A分布圖；（c）CCI-T分布圖。

【結(jié)論】

      競爭指標(biāo)CCI-A和CCI-T可以從形態(tài)結(jié)構(gòu)、生理和生化等多方面表達(dá)和量化玉米-雜草的競爭特征。特別是CCI-A對(duì)累積參數(shù)的表達(dá)比單個(gè)RCI有更好的適應(yīng)性。然而，CCI-T受到農(nóng)田環(huán)境中多種不可控因素的影響，在生理參數(shù)表達(dá)上存在一定波動(dòng)。

       HRS和3D-CNN模型相結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)雜草競爭指標(biāo)的高通量無損預(yù)測。當(dāng)利用VIP分?jǐn)?shù)最高的13個(gè)波段時(shí)，在競爭水平5令人滿意的預(yù)測精度表明所提出模型的穩(wěn)定性。HRS和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合具有早期田間雜草脅迫預(yù)測潛力。它可以為雜草破壞之前及時(shí)準(zhǔn)確的作物恢復(fù)提供指導(dǎo)，并且可以避免雜草侵害對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和作物生長的影響。

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