【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，属于农业遥感。
技术介绍
1、抗旱指数、节水指数在小麦抗旱节水性评价中得到了广泛应用，但该评价方法受设施面积限制，且费时费工，形成高通量鉴选瓶颈。
2、水分高效利用性状的鉴选指标，是由农艺指标、生理生化指标和遗传基因三大类型构成的，其中生理信号的表达是作物受旱缺水时最直接和最本能的反映。经过多年的经验总结，科研工作者对水分胁迫下的鉴选指标进行了大量的研究。植物抗旱节水特征被逐步揭密，这些都将为植物水高效利用的精准鉴定评价提供理论依据和物质基础。
3、以小麦品种水高效特征指标进行鉴定是实现水高效品种鉴选的有效途径，但作物产量、农艺、生理等鉴定指标的测定仍处于低效、劳动密集和破坏性取样测量的阶段，因此采用简单、准确、高效的水高效小麦品种的鉴定方法尤为迫切。我国利用无人机载遥感技术开展小麦生长参数反演的研究发展十分迅速，这些参数常被用于表征小麦冠层的温度、叶绿素和含水量等理化特性、叶面积、株高和生物量等长势状况、产量等。从无人机所搭载的传感器来看，主要使用的是高光谱相机、多光谱相机、热红外相机和数码相机。随着研究的不断深入，集成多种传感器的数据获取技术在反演小麦冠层表型参数的精度方面，表现出更强的优势和适用性。
4、利用无人机载近感平台搭载多种传感器获取高分辨率田间作物图像数据，并结合数字图像处理技术提取作物表型信息和表型数据分析方法，能够为高通量田间作物表型分析和评估提供有效的解决方案，实现快速、精确和无损地动态获取田间环境下群体小区尺度上的表
5、基于此，本申请提出了一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，实现快速、精确、无损的进行水高效品种(资源)鉴选，为提高水高效小麦育种效率和小麦品种布局提供技术支撑。
技术实现思路
1、鉴于上述不足，本专利技术提出了一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，本专利技术是通过如下技术手段实现的：
2、术语和定义
3、水高效小麦品种(系)：在不同灌溉条件下，生长发育和产量形成对水分的适应能力强、水分利用效率高的小麦品种(系)。
4、遥感产量预测模型：以提取的小区可见光、高光谱近红外和热红外图像为输入，以实测产量为输出，采用3个并联的卷积神经网络分别从可见光、高光谱近红外和热红外图像中提取特征，将提取的特征动态融合并映射为预测产量的模型。
5、水高效遥感鉴定指数：以待评价小麦品种(系)灌浆初期遥感产量预测模型预测产量值为依据，以对照品种(系)遥感预测产量值作为比较标准，评价待鉴定品种(系)水效率的指标。
6、一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，包括：
7、(1)基本要求
8、水高效小麦品种(系)鉴定在中高等地力以上水平种植，以灌浆初期水高效遥感鉴定结果判定小麦品种(系)的水效率。
9、(2)种子要求
10、种质资源种子质量符合gb 4404.1一级标准要求，数量满足试验需要。
11、(3)试验设计
12、在田间自然环境下，设置相同的灌水处理。
13、田间区组排列方法：随机区组，重复3次，小区行数≥4行，行长≥1m，行距15～20cm。
14、根据田间地块大小，每排每隔5-8个种植对照品种1个。
15、统一播量、适期播种，统一行距，统一密度，播种前使0～50cm土层水分达到田间持水量的80±5％。
16、肥料作为底肥一次性均匀施入，保证均衡施舥，施肥量主要按照ny/t 2911进行。
17、鉴定对照品种选用研究区域水效率较好的品种。
18、(3.1)土壤条件
19、地势平坦，土壤深厚(≧2m)，各类壤质土壤。
20、(3.2)栽培管理
21、根据试验要求适期播种。同一项作业在同一天内完成。病虫草害管理参考db11/t925进行。
22、(4)遥感测定
23、采用无人机载可见光、高光谱和热红外遥感成像技术进行小麦品种(系)冠层可见光、高光谱和热红外图像采集。
24、测定时间：小麦花后12-18天进行；测定时间为上午10点到下午14点之间。
25、气象条件：天气晴朗，农田现场的风速要求不高于4m/s。
26、无人机飞行参数设置：所有相机镜头垂直向下，飞行高度要求不超过120m，图像航向重叠率和旁向重叠率至少分别达到80％和70％，飞行速度以不超过3m/s为宜，采用等距间隔方式采集图像，可见光图像地面分辨率至少达到1.3cm，高光谱图像地面分辨率至少达到3cm，热红外图像地面分辨率至少达到4.6cm。
27、(5)数据处理
28、参数读取：按照生成图像的时间顺序，读取分幅图像的温度信息、经纬度及成像时间，进行图像格式转换。
29、图像拼接：利用图像拼接技术，将多边形目标区域内所有转换后的分幅图像进行拼接处理，生成完整的全景图像。
30、正射校正：利用无人机载热红外成像系统自带的rgb相机，生成多边形目标区域的正射影像图，采用图像配准技术将高光谱影像和温度全景图像配准至正射影像图上，完成高光谱影像和温度图像的正射校正处理。
31、预处理及数据集构建：提取高光谱图像近红外波段图像，采用主成分分析将维度调整为3。从可见光、高光谱近红外和热红外图像中提取各小区冠层图像，采用分层抽样建立遥感产量预测模型数据集，包括：训练集、验证集和测试集。
32、(6)遥感产量预测模型构建
33、遥感产量预测模型以提取的小区可见光、高光谱近红外和热红外图像为输入，以实测产量为输出，由3个并联的卷积神经网络模型组成，分别用于从可见光、高光谱近红外和热红外图像中提取特征。在特征提取过程中，采用注意力机制进行可见光、高光谱近红外和热红外特征动态融合。特征提取完成后，将3个网络提取的特征融合，映射为预测产量。
34、(7)水高效小麦品种(系)鉴定评价
35、(7.1)水高效遥感鉴定指数
36、按公式(1)分别计算测试品种(系)的水高效遥感鉴定指数。节水性评价指标如下，
37、weri＝yt/yck……………………(1)
38、式中：
39、weri--测试品种(系)的水高效遥感鉴定指数；
40、yt--测试品种(系)的模型预测产量值；
41、yck--对照品种(系)的模型预测产量值；
42、weri的最终计算结果保留3位小数。
43、(7.2)水高效小麦品种(系)评价标准
44、weri≥1.150为1级，表示水高效等级极高；
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的方法，其中：
4.根据权利要求1所述的方法，其中：
5.根据权利要求1所述的方法，其中：
6.根据权利要求1所述的方法，其中：
7.根据权利要求1所述的方法，其中：
【技术特征摘要】
1.一种水高效小麦品种无人机载遥感鉴定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中：
3.根据权利要求1所述的方法，其中：
4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳斌辉，张文英，王变银，陈朝阳，马浚诚，武永峰，刘志连，鲁关立，
申请(专利权)人：河北省农林科学院旱作农业研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。