文献类型：期刊文章

作　　者：王庆[1] 车荧璞[1] 柴宏红[1] 邵科[2] 李保国[1] 马韫韬[1]

WANG Qing;CHE Yingpu;CHAI Honghong;SHAO Ke;LI Baoguo;MA Yuntao(College of Land Science and Technology,China Agricultural University,Beijing 100193,China;Agricultural Artificial Intelligence and Crop Phenotype Engineering Research Centre,Inner Mongolia Institute of Biotechnology,Huhhot 010070,China)

机构地区：[1]中国农业大学土地科学与技术学院,北京100193 [2]内蒙古自治区生物技术研究院农业人工智能与作物表型工程研究中心,呼和浩特010070

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：内蒙古科技重大专项(2019ZD024);内蒙古科技成果转化项目(2019CG093)。

年　　份：2021

卷　　号：52

期　　号：3

起止页码：178-184

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：甜菜株高可用于估算根系生物量、指示水分胁迫,还可作为甜菜氮含量和产量的有效指示因子,是育种者和农田管理者评估大田甜菜生长状态的重要参数。本研究以186个不同基因型的大田甜菜为研究对象,探究无人机分别搭载可见光(RGB)相机与激光雷达(Li DAR)系统对大田作物株高估算的精度差异,并与田间测定值进行比较。结果表明,基于无人机Li DAR系统估算的株高与实测值的相关性高于无人机搭载RGB相机估测的相关性。进一步对点云进行分层分析,比较点云在冠层内分布的差异,结果表明,对于作物生长后期群体冠层封闭时,无人机Li DAR系统相较于无人机搭载RGB相机系统能重建更为完整的冠层三维结构。

关 键 词：无人机激光雷达  甜菜 株高 三维点云 冠层分布  

分 类 号：S127] S566.3