及時準確的甘蔗長勢信息對于科學種植指導和產(chǎn)量預估極其重要。為滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,本文研究無人機精準監(jiān)測甘蔗長勢技術(shù),選取廣西壯族自治區(qū)糖料蔗“雙高”基地扶綏“甜蜜之光”開展應用。
引言
衛(wèi)星遙感技術(shù)具有宏觀、快速、重訪周期短等特點,在甘蔗面積識別、長勢監(jiān)測、產(chǎn)量估算、旱災分析、凍害監(jiān)測等方面得到有效應用,但仍無法滿足甘蔗產(chǎn)業(yè)的高精準監(jiān)測需求。無人機遙感技術(shù)具有靈活、準確的特性,不受時間、地域、氣候等條件限制,能夠快速獲取高分辨影像數(shù)據(jù),有效彌補了衛(wèi)星技術(shù)的不足,尤其在災害應急方面具有重大貢獻。
近年來,無人機技術(shù)在甘蔗產(chǎn)業(yè)的應用取得初步成效,楊琦等學者構(gòu)建作物表面模型估測甘蔗LAI;莫彩娜等學者利用無人機技術(shù)評估甘蔗定位,結(jié)合土壤溫濕度指導蔗田灌溉;孫明等學者利用無人機監(jiān)測糖料蔗“雙高”基地扶綏“甜蜜之光”蔗區(qū)洪澇災害和甘蔗倒伏情況;藺喬仙等學者通過試驗證實植保無人機對甘蔗害蟲防治具有效率高、安全和防效好的優(yōu)勢。不難發(fā)現(xiàn),無人機技術(shù)在甘蔗產(chǎn)業(yè)應用有待提高,尤其在甘蔗長勢、產(chǎn)量、災害等方面研究十分欠缺。當前,性價比高且常用的無人機圖像以可見光影像為主,近紅外、紅外等波段信息缺乏在一定程度上限制該技術(shù)的發(fā)展,這對無人機可見光影像應用研究提出巨大挑戰(zhàn)。然而,甘蔗長勢精準監(jiān)測對于糖料蔗“雙高”基地、糖企種植區(qū)、甘蔗種苗培育基地等核心區(qū)的種植指導和產(chǎn)量預估具有重要意義,無人機可見光影像精準監(jiān)測甘蔗長勢研究十分必要且迫在眉睫。
為解決無人機精準監(jiān)測甘蔗長勢面臨的難題,本文在前人研究基礎上,選取常用無人機可見光植被指數(shù)的歸一化綠紅差異指數(shù)、超綠紅藍差異指數(shù)、紅綠藍植被指數(shù)、歸一化綠藍差異指數(shù)、超綠指數(shù)、綠葉植被指數(shù)與同期歸一化植被指數(shù)進行相關(guān)性分析,篩選相關(guān)性最高指數(shù)開展2019-2020年甘蔗長勢變化監(jiān)測,以廣西糖料蔗“雙高”基地扶綏“甜蜜之光”現(xiàn)代特色農(nóng)業(yè)(核心)示范區(qū)進行試驗,為甘蔗長勢精準監(jiān)測提供技術(shù)參考,為產(chǎn)量預估提供信息服務。
二、研究區(qū)概況
廣西糖料蔗“雙高”基地扶綏“甜蜜之光”現(xiàn)代特色農(nóng)業(yè)(核心)示范區(qū)位于扶綏縣渠黎鎮(zhèn),土地平整,交通便利。2015年,嚴格按照廣西“雙高”糖料蔗基地標準進行建設種植,采用水肥藥一體化滴灌技術(shù),從種植到收獲全程機械化作業(yè),實現(xiàn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理,改變靠天吃飯的生產(chǎn)模式。
扶綏縣地處北回歸線以南,位于東經(jīng)107°31′~108°06′、北緯22°17′~22°57′,屬亞熱帶季風氣候,年均溫度21.3~22.8℃,日平溫超過10℃,年積溫為7502℃,年均降水量1050~1300毫米,優(yōu)越的立地條件使其成為全國重要的甘蔗生產(chǎn)縣。
三、技術(shù)方法
3.1數(shù)據(jù)獲取與處理
(1)無人機影像處理
在天氣晴朗無云、陽光輻射強度穩(wěn)、風力較小的正午時段,利用大疆精靈Phantom4RTK小型多旋翼高精度航測無人機拍攝高清影像。傳感器為1英寸CMOS,2000萬有效像素,F(xiàn)OV84°鏡頭,可調(diào)節(jié)光圈,調(diào)節(jié)范圍為F/2.8~F/11,帶自動對焦(對焦距離1米~∞),拍攝影像格式為JPEG,最大像素5472×3648。拍攝時間為2019年8月15日和2020年8月13日,航向重疊度為75%、旁向重疊度為70%,飛行高度150米。應用Pix4Dmapper軟件進行無人機影像處理,該軟件具有全自動一體化處理無人機影像的功能,經(jīng)過原始影像處理、空三解算和數(shù)字產(chǎn)品生成輸出,生成無人機可見光正射影像,分辨率為0.06米,坐標系統(tǒng)為WGS-84。
(2)衛(wèi)星影像處理
采用2019年8月10日GF-1WFV衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),利用ENVI軟件進行輻射定標、大氣校正、幾何精校正、影像裁剪,形成與無人機影像無偏移且具有相同坐標系的影像數(shù)據(jù)。
(3)甘蔗田塊提取
以無人機影像為基底,利用ArcGIS軟件完成甘蔗邊界提取,形成甘蔗田塊矢量數(shù)據(jù)。
3.2 植被指數(shù)計算
RGB數(shù)碼相機具有分辨率高、成本低等優(yōu)勢,備受人們青睞,常搭載在無人機平臺上拍攝地面高清圖像,基于可見光波段影像構(gòu)建植被指數(shù),開展農(nóng)業(yè)領域?qū)I(yè)應用。如Hunt等學者建立歸一化綠紅差異指數(shù)(Normalized Green-Red Di?erence Index,NGRDI),評估了作物生物量及氮素營養(yǎng)狀況;高永剛等學者構(gòu)建超綠紅藍差異指數(shù)(Excess Green-Red-Blue Di?erence Index,EGRBDI),利用該指數(shù)識別植被信息精度為97.67%[6];Bendig等學者基于紅綠藍植被指數(shù)(Red Green Blue Vegetation Index,RGBVI)監(jiān)測大麥生物量;汪小欽等學者應用歸一化綠藍差異指數(shù)(Normalized Green-Blue Di?erence Index,NGBDI)提取植被信息;Kazmi等學者運用超綠指數(shù)(Excess green index,ExG)檢測甜菜田中的薊,準確率超過90%;Louhaichi等學者利用綠葉植被指數(shù)(Green Leaf Index,GLI)估算小麥冠層覆蓋度。無人機可見光植被指數(shù)計算公式如表1所示。
表1 無人機可見光植被指數(shù)信息
3.3 相關(guān)性分析
隨機獲取2019年無人機影像上點信息,將點所對應的植被指數(shù)NGRDI、EGRBDI、RGBVI、NGBDI、ExG、GLI分別與2019年GF-1WFV影像的歸一化植被指數(shù)(Normalized Di?erence Vegetation Index,NDVI)進行相關(guān)性分析,根據(jù)Pearson相關(guān)系數(shù)r的大小選取相關(guān)性最高指數(shù)進行長勢監(jiān)測,利用SPSS22軟件進行相關(guān)性分析,計算方法如公式(1)。
式中,xi、yi分別為某無人機可見光植被指數(shù)和NDVI,x-、y-分別為2個要素的平均值,計算方法如公式(2)和(3)。
r是反映2個要素相關(guān)程度的指標,r>0表示正相關(guān),r<0表示負相關(guān)。r絕對值越接近1說明2個要素關(guān)系越密切。
3.4 甘蔗長勢監(jiān)測
選取相關(guān)性最高的植被指數(shù)開展甘蔗長勢監(jiān)測,以甘蔗地塊為單元,將每個地塊范圍內(nèi)所有像元的植被指數(shù)平均值作為該地塊植被指數(shù)值,將2020年植被指數(shù)與2019年植被指數(shù)相減求取偏差值,計算甘蔗地塊植被指數(shù)標準差進而劃分甘蔗長勢等級,計算公式如下。
在公式(4)和(5)中,ΔTi為第i塊甘蔗地塊植被指數(shù)偏差;T2020為2020年甘蔗地塊植被指數(shù),T2019為2019年甘蔗地塊植被指數(shù),σ為甘蔗地塊植被指數(shù)標準差,n為甘蔗地塊數(shù)量。
利用甘蔗地塊偏差和標準差綜合判定長勢情況,劃分3個等級,ΔT>σ為長勢比上年優(yōu)、-σ≤ΔT≤σ為長勢與上年持平、ΔT<-σ為長勢比上年差。
四、結(jié)果與分析
4.1 相關(guān)性分析
隨機選取524個樣本點分析無人機植被指數(shù)與NDVI的相關(guān)性,結(jié)果如圖1所示。通常相關(guān)系數(shù)絕對值|r|<0.5表示弱相關(guān),0.5≤|r|<0.8表示中度相關(guān),|r|≥0.8表示高度相關(guān)。在圖1中,0.01水平NGBDI的r為0.805,說明NGBDI與NDVI高度正相關(guān),EGRBDI、GLI、ExG與NDVI中度相關(guān),NGRDI、RGBVI與NDVI弱相關(guān)。本研究選取 NGBDI 開展長勢監(jiān)測。
圖1 相關(guān)性分析散點(**表示在0.01水平上顯著相關(guān))
4.2 甘蔗長勢監(jiān)測結(jié)果
試驗區(qū)甘蔗種植面積為391.53公頃,共有374個地塊,將2020年NGBDI與2019年NGBDI相減獲取甘蔗地塊偏差,標準差為0.1,基于NGBDI偏差與標準差對比劃分甘蔗長勢等級,形成專題效果圖,如圖2所示。2020年8月,試驗區(qū)甘蔗長勢比上年優(yōu)、與上年持平、比上年差的面積分別為105.87、206.7、78.96公頃,占甘蔗總面積比例分別為27.04%、52.79%、20.17%,長勢與上年持平的面積超過半數(shù),長勢比上年優(yōu)的面積超過長勢比上年差的面積26.91公頃,2020年甘蔗產(chǎn)量有望增產(chǎn)。
五、結(jié)論
本文選取6種常用無人機可見光植被指數(shù)與衛(wèi)星影像NDVI進行相關(guān)性分析,利用相關(guān)性最高的植被指數(shù)開展甘蔗長勢精準監(jiān)測。試驗結(jié)果表明,NGBDI與NDVI高度相關(guān),EGRBDI、GLI、ExG與NDVI中度相關(guān)。而毛智慧等學者利用無人機可見光影像提取植被,研究發(fā)現(xiàn)NGRDI、ExG與NDVI相關(guān)性顯著。高永剛等學者研究發(fā)現(xiàn)EGRBDI識別作物精度更高。為此,下一步工作將選取多時段無人機影像與同期衛(wèi)星影像NDVI進行分析,篩選普適性的甘蔗長勢評價指標,提高試驗準確性。
通過對比2019年與2020年NGBDI分析試驗區(qū)甘蔗長勢,比上年優(yōu)、與上年持平、比上年差3個等級面積分別占甘蔗總面積的27.04%、52.79%、20.17%,2020年甘蔗產(chǎn)量有望增產(chǎn),但監(jiān)測時間為8月中旬,而8-10月是甘蔗生長關(guān)鍵時期,降水及灌溉情況直接影響產(chǎn)量,為此仍需持續(xù)監(jiān)測長勢變化,提高產(chǎn)量評估的精準性。
圖2 無人機監(jiān)測甘蔗長勢等級
本文參考衛(wèi)星影像監(jiān)測甘蔗長勢標準,通過計算甘蔗地塊植被指數(shù)標準差劃分甘蔗長勢等級,雖然采用了常用的作物長勢分級方法,但是否適用無人機技術(shù)監(jiān)測甘蔗長勢,仍需結(jié)合實地生長情況進行深入研究。
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