Resonon+LR1601--利用高光谱遥感评估玉米农田生态系统的杂草竞争力

      杂草通过与玉米争夺养分、阳光、空间和水分而影响玉米的正常生长。然而，保持合适的杂草多样性具有控制农业害虫、保持土壤和促进养分循环等生态功能。为了更好控制杂草危害，需要确定杂草和作物的竞争作用以进行差异化生态杂草管理。三叶期以后，玉米通过根系吸收养分和水分，通过叶片光合作用合成有机物。这一时期，作物杂草开始与其竞争资源，但由于资源比较充足，竞争并不明显。随着作物和杂草的不断生长，竞争强度逐渐增加，因此，玉米-杂草竞争研究主要集中在玉米幼苗阶段后期。杂草竞争会导致作物形态结构和生理发生变化，造成玉米产量严重的经济损失。及时准确的竞争压力评估对于生态杂草管理至关重要。已有研究发现高光谱遥感可以快速、可靠和无损估算植物对竞争、病虫害、水资源短缺和盐等胁迫因子的响应。主要理论基础是杂草竞争造成的植物生理变化会改变光吸收和冠层反射特性。而无人机遥感和深度学习相结合可以在大尺度量化竞争响应。

      基于此，在所附的文章中，来自东北农业大学的研究团队应用高光谱遥感（HRS）技术于2021年5月至9月在中国哈尔滨的东北农业大学向阳示范基地（45°45′N，126°54′E）进行了竞争试验。主要研究目标为：（1）揭示杂草竞争和玉米结构、生理信息之间的机制关系，设计CCI表达和量化玉米-杂草竞争特征；（2）利用HRS揭示农田群落的竞争关系并定位其敏感光谱区域以及（3）利用3D-CNN深度学习模型预测玉米早期杂草竞争。

      作者于2021年5月6日在试验区进行定密播种。试验区分为模型训练区和验证区。杂草密度设置为5个处理（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。每个处理重复3次，共15个样地。利用DJ M600 Pro UAV搭载高光谱成像（Resonon Pika L高光谱相机）和激光雷达（LR1601-IRIS机载激光雷达系统（依锐思，北京理加联合科技有限公司））于2021年6月12日晴朗天气下收集光谱数据。并同时测量地面实况数据，包括玉米表型数据（株高（PH），茎粗（ST））、生理信息（气孔（气孔导度和蒸腾速率）、荧光（光合速率和电子转移速率）和养分）以及采样位置坐标信息。然后设计CCI以表达和量化玉米-杂草竞争特征。最后，进行光谱预处理、数据集建立、3D-CNN网络模型开发、模型实现和应用。
 

光谱图像处理，包括（a）光谱采集装置，（b）试验区设计，（c）综合竞争指数设计，
（d）图像预处理去除土壤背景值，（e）高光谱降维，（f）数据集分割，以及（g）深度学习网络模型。

【结果】

模型应用效果。（a）验证区域的光谱图像；（b）CCI-A分布图；（c）CCI-T分布图。

【结论】

      竞争指标CCI-A和CCI-T可以从形态结构、生理和生化等多方面表达和量化玉米-杂草的竞争特征。特别是CCI-A对累积参数的表达比单个RCI有更好的适应性。然而，CCI-T受到农田环境中多种不可控因素的影响，在生理参数表达上存在一定波动。

       HRS和3D-CNN模型相结合可以实现杂草竞争指标的高通量无损预测。当利用VIP分数最高的13个波段时，在竞争水平5令人满意的预测精度表明所提出模型的稳定性。HRS和深度学习相结合具有早期田间杂草胁迫预测潜力。它可以为杂草破坏之前及时准确的作物恢复提供指导，并且可以避免杂草侵害对农业生态系统和作物生长的影响。

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