基于無人機影像的N、P對水稻生長的影響

摘要：

無人機在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測中具有便捷性和較低成本，利用大疆精靈4Pro采集研究區(qū)水稻三個發(fā)育時期的遙感數(shù)據(jù)，并測定兩個時期水稻葉片N、P含量。通過無人機影像構(gòu)建的數(shù)字表面模型（DSM），進行差分運算得到能夠反應(yīng)水稻生長高度的差異數(shù)字表面模型（DDSM）。實測株高與DDSM提取株高擬合分析的決定系數(shù)R2為0.814，表明DDSM提取的株高具有較高精度。將葉片中N、P含量變化與DDSM提取的生長速率進行分析，結(jié)果表明：施肥三天后，N、P含量分別為4.787%、0.291%，N、P含量比為16.481，生長速率為4.971 cm/d；施肥20天后，N、P含量分別為3.750%、0.211%，N、P含量比為17.892，生長速率為2.564 cm/d。水稻生長符合生長速率假說，生長速率較高的時期具有較高N、P含量和較低的N、P含量之比。

關(guān)鍵詞：水稻；無人機；差異數(shù)字表面模型；氮、磷含量；生長速率假說

中圖分類號：S511： TP79

文獻標識碼：A

文章編號：2095-5553 （2024） 04-0186-07

收稿日期：2022年8月12日" 修回日期：2022年9月2日

基金項目：成都市技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)項目（2022—YF05—01090—SN）；成都理工大學研究生質(zhì)量工程項目（2022YJG022）；四川省科技計劃項目（2021YFG0365）

第一作者：林遠楊，男，1999年生，四川內(nèi)江人，碩士研究生；研究方向為無人機遙感技術(shù)、精準農(nóng)業(yè)等。E-mail： llyywyn@163.com

通訊作者：何敬，男，1983年生，河南光山人，博士，副教授；研究方向為無人機影像處理、三維建模及遙感目標識別等。E-mail： xiao00yao@163.com

Effect of N and P on rice growth based on UAV image

Lin Yuanyang1， Wang Bin 1， Huang Yao 1， Su Chao 4， He Jing1， Liu Gang1， 2

（1. School of Earth Sciences， Chengdu University of Technology， Chengdu， 610059， China; 2. Chengdu University of

Technology， State Key Laboratory of Geological Hazard Prevention and Geological Environment Protection， Chengdu，

610059， China; 3. Sichuan Supply and Marketing Grain and Oil Co.， Ltd.， Chengdu， 610059， China）

Abstract：

Unmanned aerial vehicle （UAV） has the advantages of convenience and lower cost in agricultural remote sensing monitoring. Remote sensing data of three developmental periods of rice in the study area were collected by using DJI Elf 4Pro， and the N and P contents of rice leaves in two periods were measured. The digital surface model （DSM） constructed from the UAV images was used to obtain a differential digital surface model （DDSM） capable of reflecting rice growth height by performing differential operations. The decision coefficient R2 of the fit analysis between the measured plant height and the DDSM-extracted plant height was 0.814， indicating that the DDSM-extracted plant height had high accuracy. The N and P contents in the leaves were analyzed with the growth rate extracted by DDSM， and the results showed that three days after fertilization， the N and P contents were 4.787% and 0.291%， and the N and P content ratio was 16.481， and the growth rate was 4.971 cm/d. 20 days after fertilization， the N and P contents were 3.750% and 0.211%， and the N and P content ratio was 17.892 growth， and the growth rate was 2.564 cm/d. The results indicate that rice growth is consistent with the growth rate hypothesis and the period of higher growth rate has higher N and P content and lower N and P content ratio.

Keywords：

rice; UAV; differential digital surface model; nitrogen and phosphorus content; growth rate hypothesis

0 引言

中國三分之二的城鄉(xiāng)居民的口糧消費為水稻［1］，2023年水稻播種面積為28949.1khm2，占總糧食面積的24.33%，產(chǎn)量為20660.3kt，占糧食總產(chǎn)的29.71%。因此及時準確地獲取到水稻的生產(chǎn)規(guī)模不僅保障我國糧食安全，也是維系人與自然生態(tài)平衡的關(guān)鍵［2］。在各種表型特征中，作物高度是作物生物量和作物健康狀況等的重要指標，也是衡量其抗倒伏、蟲害的重要因素［3］?？焖贉蚀_地獲取水稻的生長高度是精準農(nóng)業(yè)的一個重要組成部分，有助于對水稻肥料缺失、病蟲害等進行管理決策和風險評估，并可以彌補勞動力的缺失［4， 5］。

水稻的生長信息需要進行作物生長調(diào)查，在生長季節(jié)對作物進行實地監(jiān)測，傳統(tǒng)人工監(jiān)測農(nóng)作物的生長工作量大且效率低［6］。近年來，無人機平臺和傳感器的成本正在降低，能夠獲取更高空間分辨率和時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)［7， 8］。無人機對于農(nóng)作物的監(jiān)測具有低成本、高靈活性、操作簡單的特點［9， 10］。張宏鳴等［11］使用無人機獲取四期玉米的數(shù)字表面模型，利用骨架算法提取玉米株高，精度高于其他兩種玉米高度提取方法；高雯晗［12］利用無人機平臺獲取高清數(shù)碼圖像提取油菜株高，其決定系數(shù)能夠達到0.92；Bendig等［13］利用多時相作物表面模型提取大麥株高；Zarco-Tejada等［14］使用固定翼無人機獲取RGB影像估算橄欖樹高，決定系數(shù)為0.83。這些研究表明基于無人機采集的影像數(shù)據(jù)能夠較好提取出農(nóng)作物的株高。

生態(tài)化學計量學是研究生態(tài)過程中各種化學元素的含量、相互作用關(guān)系以及隨著環(huán)境變化的規(guī)律，可以揭示生態(tài)系統(tǒng)的供給關(guān)系和物質(zhì)循環(huán)與平衡［15， 16］。目前，生態(tài)化學計量學的研究主要集中在C、N、P、K元素的計量關(guān)系，這些化學元素在植物生長和生理調(diào)節(jié)機能中發(fā)揮著重要作用［17］。生長速率假說是生態(tài)化學計量學的主要理論之一，假說主要內(nèi)容是C、N、P的計量關(guān)系對生物生長速率的影響［18］。在水稻培育中肥料（尤其是N、P）至關(guān)重要，因為N和Р參與蛋白質(zhì)和遺傳物質(zhì)的制造，并且水稻生長發(fā)育中，P會參與核糖體和rRNA的生產(chǎn)；N會參與蛋白質(zhì)主體的氨基酸與各種酶、生物堿、多種輔酶和一些植物激素的生產(chǎn)，并參與碳水化合物利用［19， 20］。因此生長速率假說提出：快速生長的生物具有較低N、P比值［21］。

本研究采集三個水稻發(fā)育時期的無人機遙感影像，創(chuàng)建數(shù)字表面模型（DSM），并進行差分運算得到差異數(shù)字表面模型（Differential Digital Surface Mode， DDSM），DDSM可以提取出水稻的生長高度與生長速率；采集兩期水稻葉片樣本，提取出N、P含量，解析N、P含量與N、P比值對水稻生長速率的影響。為動態(tài)監(jiān)測水稻長勢與水稻長勢反應(yīng)的營養(yǎng)元素缺失，提供一種高精度、低成本的農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術(shù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)位于四川省成都市青白江姚渡鎮(zhèn)，居成都市東北部（東經(jīng)103°18′～104°20′，北緯30°47′～30°49′），地處成都市龍泉山脈的淺丘地帶，海拔高度約480m，研究區(qū)域約28hm2。姚渡鎮(zhèn)屬于多丘陵地帶，內(nèi)陸亞熱帶濕潤季風氣候帶，四季分明，年平均氣溫14.9℃～16.7℃，全年無霜期273～279d，平均年降水量為925.4mm，年平均日照1239.1h，研究區(qū)地形平坦，起伏波動不大。

研究區(qū)為四川某有限公司管理，絕大部分農(nóng)田種植作物為水稻，用于水稻育種與水稻栽培。本研究選取該區(qū)域內(nèi)相鄰兩塊水稻田作為研究區(qū)并進行數(shù)據(jù)采集。該水稻田為三系雜交水稻育種試驗田，父本品種為“德恢3241”于3月20日播種，預(yù)計抽穗期為7月20日。母本品種為“品香A”于在5月3日播種，花期預(yù)計在7月20日。由于母本播種時間較晚，生長高度較低，本研究的研究對象為父本水稻。研究區(qū)分布圖如圖1所示。

1.2 試驗設(shè)計

1.2.1 無人機數(shù)據(jù)采集

父本“德恢3241”在6月中旬進入孕穗期，7月中旬進入抽穗期。使用Phantom 4 PRO無人機，配備位置與姿態(tài)系統(tǒng)（Position and Orientation System，POS）分別于2022年6月16日，2022年6月20日和2022年7月5日采集研究區(qū)的無人機影像數(shù)據(jù)。無人機起飛重為1388g，圖像尺寸5472像素×3648像素，鏡頭為FOV 84°8.8mm/24mm，最大飛行時間為30min。影像獲取時，需太陽光強度穩(wěn)定、天空晴朗無云，在當?shù)貢r間11：00～16：00進行數(shù)據(jù)采集，飛行高度為50m，航向重疊度為80%，旁向重疊度為70%，每次飛行獲取大約120張圖像。

1.2.2 地面數(shù)據(jù)采集

為了獲取水稻葉片N、P的含量，在兩個試驗田中，各選取5m×5m范圍進行樣本框布設(shè)。如圖2中白色框所示，每個5m×5m的范圍內(nèi)有5個樣本框，樣本框大小為40cm×40cm。每個樣本框采集5個樣本點，樣本葉片采集順序按Z字形固定順序采集，每次葉片樣本采集共計50份，將樣本葉片一一對應(yīng)放入貼有標簽的密封袋中。數(shù)據(jù)采集完成后立即放入冰箱保鮮，以避免葉片枯黃。

為了驗證基于無人機提取水稻株高的精度，需要實測水稻株高對比分析。分別于2022年6月16日和2022年7月5日無人機飛行后，無風條件下采集兩個時期父本水稻株高H，如圖2黑框所示，以種植地面到水稻植株頂端葉片的高度作為水稻的測量高度，使用卷尺測量其株高H。每塊水稻田選擇60株水稻進行株高實測，每次數(shù)據(jù)采集共實測120株水稻。地面控制點可以提高DOM與DSM成果的精度，在進行無人機航測之前使用中海達的GPS在研究區(qū)域采集10個地面控制點（GCP），以國家大地2000坐標系（WGS2000，EPSG： 4544）為參考，地面控制點均勻設(shè)置在研究區(qū)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 無人機影像數(shù)據(jù)處理

無人機遙感影像在Pix4Dmappe中優(yōu)化相機參數(shù)，利用基于無人機運動重構(gòu)（SfM）與多視圖三維重建（MVS）技術(shù)創(chuàng)建高分辨率的數(shù)字表面模型（DSM）與數(shù)字正射影像（DOM）［22， 23］。SfM方法基于像對間的特征匹配數(shù)據(jù)，通過迭代光束平差過程自動求解相機方位和場景幾何形態(tài)等信息，并進行自動特征匹配，采用非線性最小二乘算法不斷優(yōu)化。而生成的3D點云數(shù)據(jù)只具有圖像空間坐標系，因此必須使用地面控制點（GCP）將其轉(zhuǎn)變到現(xiàn)實世界的空間坐標系中。GCP可以提高絕對定位精度，優(yōu)化校準參數(shù)，減少徑向和切向失真并將圖像坐標轉(zhuǎn)換為參考坐標。

通過GCP校正后的各時期DSM，具有統(tǒng)一的空間坐標基準。將不同生長時期的DSM進行差值運算，得到可以描述水稻株高生長高度的差異數(shù)字表面模型（DDSM），可作為水稻長勢的監(jiān)測指標，株高提取原理如圖3所示。采集的三期數(shù)據(jù)生成的DSM分別記為DSM1、DSM2、DSM3，兩兩作差后分別得到水稻株高的增長值：DDSM1，DDSM2和DDSM3。

DDSM1=DSM2-DSM1

（1）

DDSM2=DSM3-DSM2

（2）

DDSM3=DSM3-DSM1

（3）

1.3.2 N、P元素提取

水稻葉片N、P元素含量提取的化學試驗方法是連續(xù)流動分析儀法：首先將50個樣本點葉片放置在110℃下進行0.5h殺青，然后將殺青完后的水稻葉片在70℃下烘干24h，待質(zhì)量恒定后進行研磨并過0.5mm篩稱取0.2g干物質(zhì)質(zhì)量并放置于干燥容器內(nèi)。利用H2SO4-H2O2消煮法對研磨物質(zhì)進行有機物分解，最后得到無機銨鹽或磷酸鹽，在利用連續(xù)流動分析儀進行N、P含量測取。利用式（4）計算N、P含量。

y=C×V/M

（4）

式中：

y——元素含量；

C——無機銨鹽或磷酸鹽濃度；

V——樣品容積；

M——

樣品質(zhì)量。

本研究使用的是0.2g的樣本，100mL容積進行的試驗。

1.3.3 水稻生長速率

由于生物有機體為適應(yīng)其生長速率的變化必須改變體內(nèi)元素組成，在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生了“生長速率假說”。該假說認為生物有機體的生長速率與其體內(nèi)元素化學計量特征之間存在緊密的聯(lián)系。本研究中基于DDSM可以提取出某一階段內(nèi)水稻的生長高度，由此可以統(tǒng)計這一階段水稻的生長速率G，計算如式（5）所示。

G=Ht/t

（5）

式中：

t——某一階段的天數(shù)；

Ht——

在t時間內(nèi)水稻生長的高度。

1.3.4 精度評估方法

評估模型準確性的指標包括決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE和歸一化均方根誤差nRMSE。當R2接近1時，模型的擬合效果較好，當RMSE和nRMSE減小時，模型擬合效果上升。計算公式依次為

R2=∑ni=1（Xi-X）2（Yi-Y）2∑ni=1（Xi-X）2∑ni=1（Yi-Y）2

RMSE=∑ni=1（YI-Xi）2n

nRMSE=RMSEX×100%

2 結(jié)果與分析

2.1 正射影像與點云構(gòu)建

通過無人機影像的處理，構(gòu)建各時期研究區(qū)DSM，如圖4所示。

從圖4中可以看出，20220616時期與20220620時期的水稻較稀疏，父本水稻新分蘗的枝葉還未向外延申，可以清晰地看出每一列水稻；母本水稻還屬于幼苗階段，在點云圖中沒有呈現(xiàn)較明顯的高度。而20220705時期，水稻田中父本與母本的枝葉已經(jīng)將地面覆蓋，在正射圖中可以較明顯地看到母本水稻，父本與母本高度的不統(tǒng)一使得DSM表面較粗糙。

2.2 水稻株高提取

將三期DSM兩兩進行差分運算，得到20220616—20220620的水稻生長高度DDSM1，20220620—20220705的水稻生長高度DDSM2，還有20220616—20220705的水稻生長高度DDSM3，結(jié)果如圖5所示。在120株水稻高度采樣點處，分別提取DDSM1，DDSM2，DDSM3的值，株高生長高度變化如圖6所示。

由圖6可知，單株水稻DDSM1與DDSM2的總和為DDSM3。在20220616—20220705這一階段，水稻生長高度的平均值為41.634 cm；20220616—20220620時期，水稻生長高度的平均值為18.172 cm；20220620—20220705時期，水稻生長高度的平均值為23.462 cm。DDSM1的生長高度波動較大，DDSM2的生長高度較平緩，趨于平均值。

為驗證基于DDSM提取水稻生長高度的可靠性，20220616—20220705時期的水稻生長高度DDSM3與實測株高增長值進行擬合分析，結(jié)果如圖7所示。

由圖7可知，基于DDSM3提取的水稻生長高度與實測水稻株高的決定系數(shù)R2為0.814，RMSE為7.058 cm，nRMSE=16.860%。這說明基于DDSM3提取水稻株高具有較高的精度，可以對水稻的長勢有較好的監(jiān)測，并且表明該階段中20220616—20220620時期的DDSM1和20220620—20220705時期的DDSM2，能夠代表水稻實際的生長高度。

2.3 水稻葉片N、P含量提取

使用連續(xù)流動測速儀對水稻葉片進行N、P含量提取，每期獲得50份樣本數(shù)據(jù)。每個樣本框中的5份樣本葉片的N、P含量取平均值為該樣本框中水稻的N、P含量，得到10個樣本框中水稻N、P含量。不同生育時期水稻葉片的N、P含量的變化規(guī)律如圖8所示。

由圖8可知，20220616時期水稻葉片N、P含量的平均值分別為4.787%、0.291%，而20220705時期水稻葉片N、P含量的平均值分別為3.750%、0.211%，20220616時期的N、P含量都大于20220705時期。由于2022年6月15日對研究區(qū)水稻進行了施肥，水稻中的N、P含量明顯增加，隨著水稻對肥料的吸收與轉(zhuǎn)換，水稻中的N、P含量又逐漸減少。

2.4 N、P含量對水稻生長速率的影響

使用基于DDSM提取的水稻生長高度，統(tǒng)計20220616—20220620與20220620—20220705兩個時期水稻生長速率。在使用實測水稻株高進行驗證的120株水稻中，選取水稻葉片樣本框中的10株水稻，統(tǒng)計生長速率，結(jié)果如圖9所示。

由圖9可知，20220616—20220620生長速率平均值為4.971 cm/d，而20220620—20220705時期生長速率的平均值為2.564 cm/d。水稻生長速率在施肥后三天內(nèi)最高達到了7.469 cm/d，最低生長速率為3.652 cm/d。而在20220620—20220702時期生長速率較平穩(wěn)，穩(wěn)定在2 cm/d到3 cm/d之間。由圖綜合分析可知，施肥之后，N、P含量明顯增加，水稻的生長速率也明顯增加。而在水稻的發(fā)育中，氮、磷逐漸被水稻吸收并轉(zhuǎn)換為自身物質(zhì)，N、P含量逐漸變小，生長速率降低，趨于平穩(wěn)。

由圖9分析，可以得到兩個時期N、P含量之比，結(jié)果如圖10所示，20220616時期N、P含量之比的平均值為16.481，小于20220705時期N、P含量之比的平均值17.892。水稻的生長速率與N、P含量之比存在一定關(guān)系，將兩個時期N、P含量之比與此階段中水稻生長速率進行擬合分析，結(jié)果如圖11所示。

由圖11可知，雖然施肥后N、P含量上升，但N、P含量之比沒有明顯上升，20220705時期的N、P含量之比要大于20220616時期。隨著N、P含量比的增加，水稻生長速率降低。

3 討論

3.1 水稻株高提取

DDSM提取株高與實測株高對比分析后，可以說明，DDSM提取株高長勢與實際生長情況一致，DDSM預(yù)測的水稻株高對水稻長勢監(jiān)測以及對水稻生長中營養(yǎng)成分的響應(yīng)具有可行性。綜合各時期的DOM、DSM、DDSM綜合分析可知，水稻是異速生長的農(nóng)作物，所以在相同時間內(nèi)發(fā)育狀態(tài)不同的水稻株高生長高度會不同。而且在較高生長速率的發(fā)育期，同一塊田的生長高度波動較大，這使得DDSM1表面較粗糙，且DDSM1中的高度值分布不均勻，這是因為水稻葉片較細且稀少，并且每株水稻間存在較多空隙。但水稻但經(jīng)過一定時間的生長發(fā)育后，葉片變得濃厚，延伸到了周圍區(qū)域，水稻葉片會相互交叉遮擋形成下墊面，水稻株高也會趨于平均值，DDSM2中水稻增長值也較為均衡。

對于無人機監(jiān)測作物生長高度還有較大的提升空間，并且需要討論更多的水稻生長因素如：無人機數(shù)據(jù)的空間分辨率、田間風的大小等。在未來不僅要提高無人機監(jiān)測的精度，也要實施綜合的、自動化的圖像采集過程，以創(chuàng)建作物的生長模型，而不是使用階梯式的、繁瑣的半自動化提取作物生長情況。

3.2 N、P含量對水稻生長速率的影響

生長速率假說是解析生命有機體維持其體內(nèi)平衡的機制性假說。該假說認為生命有機體的生長速率隨生育期而變化，為適應(yīng)這種變化有機體還需改變其體內(nèi)N、P含量以及N、P比值，即較高的生長速率對應(yīng)著較高濃度的N、P含量以及較低的N、P比值。在本研究中，20220615時期研究區(qū)進行施肥后，水稻的N、P含量明顯上升，并且水稻生長速率在20220620時期前也明顯提高，這表明水稻的生長速率與N、P含量成正相關(guān)關(guān)系。在20220616時期N、P比要小于20220705時期，但生長速率卻大于20220705時期，這表明水稻的生長速率與N、P比成負相關(guān)關(guān)系。水稻生長速率較高的時期，N、P含量較高，N、P比值較低，這說明水稻的生長符合生長速率假說。

基于無人機提取的株高比人工監(jiān)測更加方便、快捷且成本較低，由于N、P含量對水稻的生長有著促進的作用，當施肥后可以利用無人機監(jiān)測水稻生長，可以快速地發(fā)現(xiàn)由于肥料缺失導(dǎo)致的生長速率緩慢的水稻，并及時地在該區(qū)域補充肥料。

在水稻生長速率較高的時期，N、P比值雖然小于生長速率較緩慢的時期，但并不明顯。由于生物體內(nèi)的P主要存在于rRNA，水稻的莖葉快速生長，快速合成蛋白質(zhì)則意味著更多的核糖體即rRNA，這表明水稻吸收的磷肥還會儲存在莖稈中，并沒有完全運輸在葉片中，并且作物中的液泡還存有營養(yǎng)物質(zhì)，這就可能導(dǎo)致N、P比值沒有明顯降低。

4 結(jié)論

本研究中，使用無人機照片、GCP數(shù)據(jù)和POS數(shù)據(jù)來構(gòu)建DSM，并測定兩個時期水稻葉片N、P含量。通過差分運算得到能夠反映水稻生長高度的DDSM，將葉片中N、P含量變化與DDSM提取的生長速率進行分析，較為準確地提取了水稻株高，并可以從水稻生長的狀態(tài)來判斷某區(qū)域N、P含量的缺失，以便及時為該區(qū)域重新施肥。

1） 本研究利用DDSM提取的株高與實測株高進行擬合分析，決定系數(shù)R2為0.814，表明DDSM提取的株高具有較高精度；其生長速率，施肥3天后為4.971 cm/d，施肥20天后為2.564 cm/d。

2） 本研究中兩個時期內(nèi)葉片中N、P含量變化：施肥三天后，N、P含量分別為4.787%、0.291%，N、P含量比為16.481；施肥20天后，N、P含量分別為3.750%、0.211%，N、P含量比為17.892。

3） 綜合分析生長速率與N、P含量，水稻葉片中N、P含量增加，水稻生長速率也顯著提升，表明N、P能夠促進水稻的生長發(fā)育；N、P比值低時生長速率卻明顯提高，因此研究區(qū)水稻的生長符合生長速率假說，即生物較高的生長速率對應(yīng)這較高的N、P含量與較低的N、P比值。

參 考 文 獻

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