高分辨率无人机RGB图像提取叶面积指数

发布时间:2018-05-16 20:00

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利用高分辨率无人机RGB图像可提取叶面积指数LAI,植物表型资讯介绍如下。


叶面积指数LAI)的提取是许多植物生态学、生理学和育种研究中的重要先决条件。LAI是植物冠层性能及其生长和产量潜力的指标。本文介绍了一种基于无人机(UAS)RGB图像估计LAI的新方法,并以大豆为研究对象进行试验评估。该方法集成了与间隙分数理论相关的几何信息,其中3D仿真虚拟冠层有助于开发和验证潜在的模型。此外,该方法包括利用图像投影从单个倾斜图像中提取数据的技术,以及应用主动学习方法的图像分割。研究人员通过大豆田间试验数据验证了该方法的有效性。由此测量的LAI预测精度与基于间隙分数的手持设备预测结果(R2=0.92,RMSE=0.42m2m-2)相当,并且与破坏性LAI测量相关(R2为0.89,RMSE为0.41m2m- 2)。这些结果表明,如果考虑到该方法测试范围(LAI≤3),则可以使用观察几何信息从UAS衍生的RGB图像中提取LAI,这代表了有效替代破坏性光学手持设备测量LAI的方法已成功实现。总的来说,本研究为植物和作物科学中的LAI自动化、高通量评估方法奠定了基础。



来源:

Roth L, Aasen H, Walter A, Liebisch F, Extracting leaf area index using viewing geometry effects—A new perspective on high-resolution unmanned aerial system photography, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018


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