中国海洋大学和易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心(西安)合作,对海水养殖(紫菜)病害检测及产量评估进行了系列研究,并在《Plant Methods》联合发表“Biomass estimation of cultivated red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging”(Che Shuai等,2021)。
该研究首次将无人机遥感技术引入海水养殖研究领域,通过Ecodrone®UAS-8高通量无人机遥感成像监测和实地采样,在历经两年实验及研究分析基础上,建立了一套可靠的海水养殖紫菜生物量快速评估方法。该方法有效弥补了传统劳动密集型方法耗时耗力、损坏性评估的缺陷,对大型藻类的培育管理、海水养殖病害及非生物胁迫评估、高通量表型分析等具有重要意义。
研究结果表明,DVI的二次模型(Biomass=-5.550*DVI2+105.410*DVI+7.530)比NDVI、NDRE、RVI等其他指标或组合模型的精度更高,决定系数(R2)和相对估计精度(Ac)值分别为0.925和74.93%(参见下图),通过验证数据集得到具有0.918的R2和82.25%的Ac值,进一步表明了该模型的可靠性。
Ecodrone® UAS-8无人机遥感平台可搭载高光谱成像、Thermo-RGB成像、LiDAR及多光谱成像传感器,其主要技术特点如下:
易科泰光谱成像与无人机遥感研究中心还为中国海洋大学定制安装运行了一套AlgaTech®高通量藻类表型分析系统,集成有高光谱成像、叶绿素荧光成像等国际先进成像技术,用于海水养殖种质资源检测鉴定、遗传育种、表型分析等。
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