基于温度对不同成熟度玉米品种株高进行的预测

《Grassland Science》：Plant height prediction of maize varieties with varying maturity based on temperature

本研究利用无人机在40m和100m高度对12种不同相对成熟度玉米进行多次测量，建立了基于温度数据的生长预测模型。模型通过回归分析提前一周识别抽雄期最佳监测时间，结果显示玉米生长速率无显著差异，最大株高由生长周期决定。模型RMSE为0.16m（40m）和0.15m（100m），优于传统逻辑曲线方法，且参数与相对成熟度呈线性关系，可推广至新玉米品种。

　　

摘要

使用无人机进行遥感监测是监测作物生长的有效方法，尤其是对于像玉米这样的高大作物。从无人机获取的高分辨率图像能够测量植物的高度，这是作物生长的关键指标。然而，需要一个参考植物高度来评估生长情况。本研究旨在开发一个模型，利用温度数据预测用于生长评估的参考高度。此外，还提出了一种方法，通过相对成熟度来估算模型参数，从而使其能够适应多种玉米品种。2022年和2023年，使用无人机在两个飞行高度（40米和100米）对12个具有不同相对成熟度的玉米品种进行了多次测量。同时，开发了一个回归模型来预测抽丝期，并确定抽丝期前1周的最佳监测时间。结果表明，不同品种之间的生长速率没有统计学上的差异，这表明最大植物高度是由生长周期的长度决定的。基于这些结果，开发了一个生长模型。该模型的均方根误差（RMSE）分别为40米高度数据集的0.16米和100米高度数据集的0.15米。在估算植物高度方面，该生长模型的表现略优于现有研究中使用的逻辑曲线。此外，观察到相对成熟度与所开发生长模型的参数之间存在线性关系。因此，新开发的生长模型可以预测新品种的植物高度，因为模型的参数可以从相对成熟度中推断出来。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可在合理请求下向通讯作者获取。