利用无人机RGB影像与时间序列数据，根据播种方法估算荞麦产量

《Plant Growth Regulation》：Estimating buckwheat yield based on sowing methods with UAV-RGB imagery and time-series data

　　

摘要

点播和撒播是农业种植中常用的两种播种方法。而基于无人机的遥感技术及植被指数则是现代精准农业中用于作物监测和精准管理的有效工具。本研究旨在评估点播和撒播对普通荞麦的生长特性及产量构成的影响。研究利用基于无人机的RGB图像和时间序列数据，通过分析实现最佳出苗和生长稳定性所需的种子量，比较两种方法的种子效率。此外，还研究了点播时行距对植物密度及潜在产量的影响。在植被监测方面，研究采用了三种成本较低的指数——过量绿色指数（EGI）、归一化绿红差指数（NGRDI）以及绿叶指数（GLI），这些指数均来自RGB图像，用于评估植物健康状况和生物量积累情况。研究结果表明，虽然鲜重、种子重量、茎径、分枝数、倒伏程度以及每株种子数等参数在不同播种方法间没有显著差异，但植物高度却存在明显差异（p=0.0493），这表明行距会影响植物的生长特征。无人机拍摄的图像显示，平均植物高度估算值低于地面测量值，这一结果与先前的研究一致，且高分辨率图像能提高估算精度。该研究凸显了基于RGB的遥感技术作为一种成本较低且实用的工具，在监测作物物候特征，尤其是与产量密切相关的植物高度方面的潜力。研究结论表明，通过优化无人机成像技术，可以可靠地评估植物生长特征，从而帮助选择最适合荞麦种植的播种策略。