雜草通過與玉米爭奪養(yǎng)分、陽光、空間和水分而影響玉米的正常生長。然而,保持合適的雜草多樣性具有控制農(nóng)業(yè)害蟲、保持土壤和促進養(yǎng)分循環(huán)等生態(tài)功能。為了更好控制雜草危害,需要確定雜草和作物的競爭作用以進行差異化生態(tài)雜草管理。三葉期以后,玉米通過根系吸收養(yǎng)分和水分,通過葉片光合作用合成有機物。這一時期,作物雜草開始與其競爭資源,但由于資源比較充足,競爭并不明顯。隨著作物和雜草的不斷生長,競爭強度逐漸增加,因此,玉米-雜草競爭研究主要集中在玉米幼苗階段后期。雜草競爭會導(dǎo)致作物形態(tài)結(jié)構(gòu)和生理發(fā)生變化,造成玉米產(chǎn)量嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。及時準(zhǔn)確的競爭壓力評估對于生態(tài)雜草管理至關(guān)重要。已有研究發(fā)現(xiàn)高光譜遙感可以快速、可靠和無損估算植物對競爭、病蟲害、水資源短缺和鹽等脅迫因子的響應(yīng)。主要理論基礎(chǔ)是雜草競爭造成的植物生理變化會改變光吸收和冠層反射特性。而無人機遙感和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合可以在大尺度量化競爭響應(yīng)。
基于此,在所附的文章中,來自東北農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究團隊?wèi)?yīng)用高光譜遙感(HRS)技術(shù)于2021年5月至9月在中國哈爾濱的東北農(nóng)業(yè)大學(xué)向陽示范基地(45°45′N,126°54′E)進行了競爭試驗。主要研究目標(biāo)為:(1)揭示雜草競爭和玉米結(jié)構(gòu)、生理信息之間的機制關(guān)系,設(shè)計CCI表達和量化玉米-雜草競爭特征;(2)利用HRS揭示農(nóng)田群落的競爭關(guān)系并定位其敏感光譜區(qū)域以及(3)利用3D-CNN深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測玉米早期雜草競爭。
作者于2021年5月6日在試驗區(qū)進行定密播種。試驗區(qū)分為模型訓(xùn)練區(qū)和驗證區(qū)。雜草密度設(shè)置為5個處理(1-5,N0-N4):0株植物/cm2,20株植物/cm2,40株植物/cm2,80株植物/cm2和160株植物/cm2。每個處理重復(fù)3次,共15個樣地。利用DJ M600 Pro UAV搭載高光譜成像(Resonon Pika L高光譜相機)和激光雷達(LR1601-IRIS機載激光雷達系統(tǒng)(依銳思,北京理加聯(lián)合科技有限公司))于2021年6月12日晴朗天氣下收集光譜數(shù)據(jù)。并同時測量地面實況數(shù)據(jù),包括玉米表型數(shù)據(jù)(株高(PH),莖粗(ST))、生理信息(氣孔(氣孔導(dǎo)度和蒸騰速率)、熒光(光合速率和電子轉(zhuǎn)移速率)和養(yǎng)分)以及采樣位置坐標(biāo)信息。然后設(shè)計CCI以表達和量化玉米-雜草競爭特征。最后,進行光譜預(yù)處理、數(shù)據(jù)集建立、3D-CNN網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、模型實現(xiàn)和應(yīng)用。
光譜圖像處理,包括(a)光譜采集裝置,(b)試驗區(qū)設(shè)計,(c)綜合競爭指數(shù)設(shè)計,
(d)圖像預(yù)處理去除土壤背景值,(e)高光譜降維,(f)數(shù)據(jù)集分割,以及(g)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。
【結(jié)果】
模型應(yīng)用效果。(a)驗證區(qū)域的光譜圖像;(b)CCI-A分布圖;(c)CCI-T分布圖。
【結(jié)論】
競爭指標(biāo)CCI-A和CCI-T可以從形態(tài)結(jié)構(gòu)、生理和生化等多方面表達和量化玉米-雜草的競爭特征。特別是CCI-A對累積參數(shù)的表達比單個RCI有更好的適應(yīng)性。然而,CCI-T受到農(nóng)田環(huán)境中多種不可控因素的影響,在生理參數(shù)表達上存在一定波動。
HRS和3D-CNN模型相結(jié)合可以實現(xiàn)雜草競爭指標(biāo)的高通量無損預(yù)測。當(dāng)利用VIP分?jǐn)?shù)最高的13個波段時,在競爭水平5令人滿意的預(yù)測精度表明所提出模型的穩(wěn)定性。HRS和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合具有早期田間雜草脅迫預(yù)測潛力。它可以為雜草破壞之前及時準(zhǔn)確的作物恢復(fù)提供指導(dǎo),并且可以避免雜草侵害對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)和作物生長的影響。
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