無(wú)人機(jī)載光譜成像儀對(duì)東北寒地水稻生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的監(jiān)測(cè)研究

一、引言

無(wú)人機(jī)載多光譜成像采集東北寒地水稻的過程包括對(duì)信息的獲取、傳輸、處理及判斷分析和應(yīng)用的過程，利用無(wú)人機(jī)載多光譜設(shè)備進(jìn)行水稻冠層的輻射信息的采集過程。在整個(gè)遙感過程中，輻射能量一般來(lái)源于目標(biāo)的3個(gè)方面：太陽(yáng)輻射、目標(biāo)自身產(chǎn)生的輻射及遙感器的電磁波發(fā)射。在此過程中，會(huì)受到若干因素的影響如太陽(yáng)的方位、季節(jié)的改變、地表的狀況、地理位置的選擇、遙感儀器在當(dāng)天的工作性能等，從而也會(huì)影響遙感數(shù)據(jù)采集時(shí)產(chǎn)生輻射誤差和幾何誤差，因此要對(duì)影像進(jìn)行相關(guān)的校正處理。

二、無(wú)人機(jī)載多光譜成像的數(shù)據(jù)采集

2.1光譜成像識(shí)別系統(tǒng)

任何物體都有其獨(dú)特的光譜特征。具體來(lái)說，它們具有不同的吸收、反射、輻射光譜。在同一光譜區(qū)域內(nèi)，不同物體的反射會(huì)不同(同譜異物)，同一物體對(duì)不同光譜的反射也可能會(huì)顯著不同(同物異譜)。此外，由于太陽(yáng)輻射角度的不同，即使是同一物體，在不同的時(shí)間和地點(diǎn)也會(huì)表現(xiàn)出不同的反射或吸收光譜。

光譜探測(cè)技術(shù)正是依據(jù)上述基本原理，對(duì)物體光譜進(jìn)行了相應(yīng)的特征識(shí)別。而把光譜探測(cè)技術(shù)和圖像識(shí)別方法運(yùn)用于同一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域就形成了一種光譜成像識(shí)別系統(tǒng)，形成的光譜成像識(shí)別系統(tǒng)可以分為三個(gè)主要組成部分：平臺(tái)、地面控制系統(tǒng)和研究分析方法系統(tǒng)。平臺(tái)主要包括地面平臺(tái)(衛(wèi)星、無(wú)人機(jī))和成像光譜儀，成像光譜儀主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集和傳送；地面控制系統(tǒng)主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的接收、儲(chǔ)存、開發(fā)等操作；研究分析方法系統(tǒng)主要完成實(shí)驗(yàn)定標(biāo)、地面試驗(yàn)、光譜數(shù)據(jù)的測(cè)量與分析等工作，并對(duì)地面接收到的圖像信息進(jìn)行圖像融合、大氣校正、幾何校正后獲取反映地物的性質(zhì)與狀態(tài)等信息。光譜成像識(shí)別系統(tǒng)的組成部分既相互聯(lián)系又各自有分工，共同完成光譜成像識(shí)別對(duì)地面目標(biāo)的探測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位、定性或定量的目的。一般情況下，光譜成像識(shí)別系統(tǒng)又可分為以下4個(gè)組成部分：目標(biāo)物、光譜成像識(shí)別的數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)、光譜成像識(shí)別的數(shù)據(jù)接收與處理系統(tǒng)以及光譜成像識(shí)別的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1光譜成像識(shí)別的過程與技術(shù)系統(tǒng)

2.2無(wú)人機(jī)及多光譜設(shè)備

采用無(wú)人機(jī)多光譜對(duì)測(cè)試區(qū)域進(jìn)行多光譜圖像采集。在圖像拼接過程中,將無(wú)人機(jī)多光譜圖像導(dǎo)入軟件,軟件能夠自動(dòng)讀取相機(jī)配置信息和定位系統(tǒng)數(shù)據(jù),然后進(jìn)行輻射校準(zhǔn)。最后,生成數(shù)字地表模型、數(shù)字正射影像,并進(jìn)行幾何校正和圖像配準(zhǔn)。

圖2無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)

2.3試驗(yàn)田規(guī)劃

圖3試驗(yàn)區(qū)地理位置、地塊試驗(yàn)小區(qū)劃分

本實(shí)驗(yàn)主要隨時(shí)間演變對(duì)東北寒地水稻稻瘟病病害等級(jí)的遙感信息診斷進(jìn)行研究，具體實(shí)驗(yàn)方案如下：

試驗(yàn)時(shí)間：試驗(yàn)于2020年5-9月進(jìn)行。

試驗(yàn)地點(diǎn)：水稻稻瘟病試驗(yàn)在吉林省吉林市萬(wàn)昌鎮(zhèn)進(jìn)行，該區(qū)域位于北緯43°44′49″，東經(jīng)125°54′11″，該地區(qū)處于吉林大黑山東麓飲馬河?xùn)|岸河谷平原區(qū)，屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年降水量適宜，四季分明，適合水稻的種植，農(nóng)業(yè)熟制為一年一熟。

試驗(yàn)品種：吉粳88作為試驗(yàn)品種，取自吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，全生育期150天；苗期對(duì)稻瘟病發(fā)表現(xiàn)為抗，異地田間自然誘發(fā)葉瘟鑒定表現(xiàn)中抗~高抗，異地田間自然誘發(fā)穗瘟鑒定表現(xiàn)為中抗~抗高抗，穗瘟最高發(fā)病率60%；株高100厘米，株型緊湊，葉片堅(jiān)挺上舉，莖葉淺淡綠，主穗長(zhǎng)18cm，半直立穗型，平均籽粒數(shù)120粒，籽粒橢圓，穎及穎尖均黃色，千粒重22.5g；蒙古稻作為傳播稻瘟病品種,蒙古稻可以感染大多數(shù)稻瘟病小種，且葉瘟在田間抗性極弱而且穩(wěn)定，作為較理想的感病對(duì)照。

試驗(yàn)處理：于2020年5-9月種植試驗(yàn)品種水稻，試驗(yàn)區(qū)總面積約10000m²，試驗(yàn)田為3組重復(fù)試驗(yàn)，每組試驗(yàn)田下又分為8個(gè)不同氮含量處理下的小區(qū)，每次都設(shè)有對(duì)照組及不同施肥的氮量對(duì)應(yīng)的試驗(yàn)小區(qū)，表1為試驗(yàn)小區(qū)(N0-N6)中施氮含量，每個(gè)試驗(yàn)小區(qū)中央插有易感病且對(duì)稻瘟病抗性很差的蒙古稻，7-8月對(duì)蒙古稻噴稻瘟病菌，開展稻瘟病試驗(yàn)，對(duì)照組則不接種蒙古稻，試驗(yàn)田的管理方式按照大田模式進(jìn)行，最大限度的模擬自然發(fā)病情況。并統(tǒng)計(jì)了試驗(yàn)田的病害率。

病害率(%)=病害株樹/水稻總株數(shù)×100%

試驗(yàn)區(qū)地理位置、地塊試驗(yàn)小區(qū)劃分如圖4所示，地塊中白色區(qū)域?yàn)槿斯げ蓸訁^(qū)域，采樣區(qū)域按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(1m×1m)進(jìn)行采樣，十次一組，共計(jì)480個(gè)；水稻田的RGB與假彩色圖如圖4所示。采集時(shí)間：水稻生長(zhǎng)中的分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、灌漿期

表1水稻地塊規(guī)劃

圖4萬(wàn)昌水稻田原始圖與假彩色圖

2.4無(wú)人機(jī)載多光譜相機(jī)的飛行與采集方式

無(wú)人機(jī)多光譜影像的獲取會(huì)在中午進(jìn)行，時(shí)間選取為上午10點(diǎn)到下午2點(diǎn)之間，在晴朗無(wú)云的天氣，保證太陽(yáng)輻射的充足與穩(wěn)定，而太陽(yáng)高度角的變化可能會(huì)改變光照條件，它會(huì)隨著時(shí)間的變化而變化，會(huì)引起圖像輻射值的誤差，為避免太陽(yáng)高度角對(duì)水稻冠層輻射的誤差，采用太陽(yáng)高度角計(jì)算器，在同一太陽(yáng)高度角下采集水稻冠層數(shù)據(jù)。采集時(shí)風(fēng)力的要求不超過4級(jí)，以保證無(wú)人機(jī)飛行的安全性及云臺(tái)的穩(wěn)定性，且航測(cè)時(shí)，平行的航線，左右相鄰的影像不低于50%的重疊率，在航向的方向上，前后相鄰的影像具有不低于60%的重疊率，以保證圖像拼接的完整性。同時(shí)需要考慮禁飛區(qū)域、周邊建筑與電線高度、電磁干擾等環(huán)境因素。無(wú)人機(jī)在起飛前進(jìn)行安全檢查，確保設(shè)備的正常運(yùn)行。

三、結(jié)果與討論

水稻葉片在生長(zhǎng)初期，葉綠素的含量與輻射能吸收會(huì)呈現(xiàn)很大的相關(guān)性，隨著葉綠素含量的增加，健康的葉片中會(huì)充滿了水分而膨脹，對(duì)任何輻射能都是一種較好的反射體，因此藍(lán)、紅波段的吸收會(huì)增強(qiáng)，綠波段的反射率降低，近紅外波段的反射率增強(qiáng)，植被指數(shù)大體呈上升趨勢(shì)，而隨著葉綠素含量增加一定程度后，吸收率會(huì)近于飽和狀態(tài)，反射率變化較小，植被指數(shù)的變化會(huì)變得不明顯；當(dāng)水稻葉片在被稻瘟病破壞后，水分代謝受到阻礙，其葉內(nèi)組織隨之被破壞，葉片逐漸枯死，葉綠素的含量降低，導(dǎo)致藍(lán)、綠、近紅外波段的反射率降低，紅波段的反射率會(huì)增加，植被指數(shù)的差異變得明顯。

圖5水稻在不同時(shí)間下稻瘟病害程度占比

通過對(duì)水稻試驗(yàn)田做氮脅迫處理后，采集四次試驗(yàn)田的多光譜影像的植被指數(shù)(RVI、EVI、NDVI、NDRE、GNDVI、BNDVI)結(jié)合水稻冠層的地物光譜儀的標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行稻瘟病的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，在分蘗期采集多光譜的植被指數(shù)影像進(jìn)行稻瘟病等級(jí)分析，RVI、NDVI、GNDVI、BNDVI都比較準(zhǔn)確；而到了拔節(jié)期，RVI、NDVI的信息能夠?qū)Φ疚敛〉燃?jí)有較好的指示意義，NDRE、GNDVI、BNDVI在判斷是否有病害的情況可以做輔佐手段；在孕穗期，由于水稻生長(zhǎng)茂密，葉片覆蓋度較高，RVI、NDVI的指示意義降低，BNDVI的信息具有對(duì)水稻試驗(yàn)田的稻瘟病等級(jí)準(zhǔn)確的分級(jí)，GNDVI、NDRE可作為輔佐判斷病害信息；在灌漿期，NDRE最為準(zhǔn)確的反映水稻試驗(yàn)田的稻瘟病最終病害情況，地塊1，2，3都呈現(xiàn)了水稻試驗(yàn)田的稻瘟病害情況隨著氮含量的增加，其得病的概率與病的程度成正比，每個(gè)地塊中N2與N3試驗(yàn)田的稻瘟病是由于風(fēng)向(自西南向東北)以及與N5，N6共水渠原因，導(dǎo)致其病害較為嚴(yán)重。在整體植被指數(shù)中，EVI的指示意義較低，原因?yàn)槠浯髿馀c土壤的校正因子與東北寒地不太匹配。

同時(shí)將每日的水稻遙感影像結(jié)合最佳植被指數(shù)分析水稻稻瘟病的程度占比，如圖5，其中綠色代表健康水稻，黃色代表輕度患稻瘟病水稻，橙色代表中度病害水稻，紅色代表中度病害水稻，根據(jù)這種動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)隨著時(shí)間的推移，健康水稻所占全部試驗(yàn)田趨于50%，水稻的感病率在降低，原因是東北地區(qū)隨著季節(jié)的推移，病菌所處的環(huán)境溫度降低，導(dǎo)致其活性降低，且選取的水稻為抗病品種。

對(duì)不同時(shí)期的遙感影像做植被指數(shù)變換的數(shù)值作為參量代入LDA與決策樹分類模型中，可以較好的對(duì)水稻是否感病且病害程度進(jìn)行分類，可以發(fā)現(xiàn)：在分蘗期的數(shù)據(jù)中，采用LDA結(jié)合GNDVI的效果最好，準(zhǔn)確率為97.66%；在拔節(jié)期，采用決策樹結(jié)合NDVI的效果較好，準(zhǔn)確率為96.65%；在孕穗期，采用決策樹結(jié)合BNDVI的效果較好，準(zhǔn)確率為96.96%；在灌漿期，采用決策樹結(jié)合NDRE的效果最好，準(zhǔn)確率為99.90%。

綜上所述，在水稻生長(zhǎng)前期，可以采用RVI、NDVI的遙感影像對(duì)水稻的生長(zhǎng)狀態(tài)做出判斷，而由于葉片對(duì)綠色波段的敏感性，GNDVI可作為前期對(duì)水稻稻瘟病害判斷的依據(jù)；水稻生長(zhǎng)中期，水稻葉片的冠層覆蓋度高，RVI與NDVI的判別會(huì)出現(xiàn)誤差，稻瘟病害會(huì)破壞水稻葉片內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)，藍(lán)色波段的敏感性提高，BNDVI可作為中期對(duì)水稻稻瘟病病害判斷的依據(jù)，并進(jìn)行合理性的噴灑農(nóng)藥；而到了水稻生長(zhǎng)的后期，受稻瘟病影響，水稻葉片大面積受損，近紅外、紅波段的敏感性大幅度提高，NDRE可作為后期對(duì)水稻病害判斷的依據(jù)。以上這貫穿寒地水稻整個(gè)生長(zhǎng)期在不同階段的不同的植被指數(shù)作為水稻監(jiān)測(cè)指標(biāo)參數(shù)，具有實(shí)踐價(jià)值。

四、總論

本文主要針對(duì)水稻稻瘟病難以大面積監(jiān)測(cè)的難題，以無(wú)人機(jī)載多光譜成像技術(shù)，開展水稻稻瘟病的光譜特性研究，為奠定“智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”中的水稻生長(zhǎng)和病蟲害檢測(cè)服務(wù)。主要開展的工作為：選取適用于水稻光譜識(shí)別研究的無(wú)人機(jī)多光譜成像設(shè)備，依據(jù)水稻葉片冠層的反射原理，獲取了分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、灌漿期的東北寒地水稻冠層地面光譜數(shù)據(jù)與無(wú)人機(jī)載遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)做大氣校正、幾何校正和幾何裁剪等遙感預(yù)處理后提取光譜信息進(jìn)行植被指數(shù)的稻瘟病等級(jí)的反演。獲得結(jié)論：在水稻生長(zhǎng)的分蘗期與拔節(jié)期，采用RVI、NDVI的遙感影像可對(duì)水稻的稻瘟病的態(tài)勢(shì)做出判斷；在水稻生長(zhǎng)的孕穗期，BNDVI可作為中期對(duì)水稻稻瘟病病害判斷的依據(jù)；水稻生長(zhǎng)的灌漿期，NDRE作為后期對(duì)水稻病害判斷的依據(jù)。最后將植被指數(shù)結(jié)合LDA與決策樹分類模型分析后，可以較好識(shí)別水稻在不同生長(zhǎng)期的稻瘟病的態(tài)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)稻瘟病的快速監(jiān)測(cè)。

以上研究工作通過光譜學(xué)的探測(cè)方法識(shí)別東北寒地水稻稻瘟病的態(tài)勢(shì)，經(jīng)過對(duì)比，用無(wú)人機(jī)載多光譜成像進(jìn)行稻瘟病識(shí)別可行性很高，不會(huì)受較多因素的影響，實(shí)驗(yàn)過程中也可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要對(duì)光譜相機(jī)的各個(gè)光通道以及內(nèi)部的指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，實(shí)驗(yàn)中也可以對(duì)不同方位、角度等進(jìn)行探測(cè)，即使參照量不同，獲得的不同遙感圖像也可以作為識(shí)別的數(shù)據(jù)源。

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