基于无人机数码图像的机采棉脱叶率监测模型构建

马怡茹，吕新，祁亚琴，张泽，易翔，陈翔宇，鄢天荥，侯彤瑜

（石河子大学农学院/ 新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室，新疆石河子 832003）

目前新疆是我国最大的植棉区，2020 年棉花种植面积占全国的78.9%[1]。 为解决人工费用高、劳动效率低的问题，近年来新疆生产建设兵团不断扩大棉花机械采收面积。 化学脱叶催熟技术是棉花机械采收的重要前提[2]，机械采收一般要求脱叶率在90%以上，吐絮率在95%以上。 脱叶率是评价棉花脱叶催熟效果、判断采收时间的重要指标。 因此，实现对其快速、准确的监测，能够为棉花脱叶催熟相关研究提供技术支持，为大田机械采收时间的确定提供辅助决策。 目前，在棉花脱叶催熟效果相关研究中，对于脱叶率的调查仍采用传统的人工定点调查的方法[3-5]。 其工作量大，缺乏时效性，且定点调查存在一定的偶然性。近年来，无人机遥感由于其低成本、高分辨率、实时监测等优点，在农业监测上应用广泛[6]，这也为棉花脱叶率监测提供了新思路。 棉花叶片脱落会导致棉花冠层图像中绿色叶片减少。 前人基于遥感技术开展了大量监测绿色叶片变化的相关研究[7-8]。 随着数码摄影技术的发展，基于数字图像获取作物生长信息成为更方便、 快捷的手段。 李亚兵[9]利用不同的颜色空间和颜色特征值诊断棉花早衰程度，实现了较好的拟合。王康丽[10]利用无人机获取可见光和热红外图像，计算颜色指数，建立棉花冠层特征参数预测模型，结果证明颜色指数能够反映棉花长势、 叶面积指数。……