光谱成像技术在大田蔬菜种植中的应用研究进展  

Research progress on application of spectral imaging technology in field vegetable planting

作　　者：袁帅 王鑫鑫 侯升林[5] 申书兴 范晓飞[2] Yuan Shuai

机构地区：[1]华北作物改良与调控国家重点实验室,河北保定071000 [2]河北农业大学机电工程学院,河北保定071000 [3]河北农业大学园艺学院,河北保定071000 [4]河北农业大学河北省山区研究所,河北保定071000 [5]河北省农林科学院,河北石家庄050031

出　　处：《江苏农业科学》2023年第24期1-11,共11页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：国家自然科学基金面上项目(编号:32072572);河北省重点研发计划项目(编号:20327403D);河北省现代农业技术体系陆地蔬菜创新团队项目(编号:HBCT2021200202)。

摘　　要：田间蔬菜种植周期短,因此准确掌握各种蔬菜的种植信息,及早发现蔬菜种植中的问题,对蔬菜生产有重要意义。目前,对田间蔬菜作物的生长调查通常采用肉眼观察、实验室提取等方法获取信息,不仅浪费大量人力,还可能因主观因素导致数据准确性降低。蔬菜生产与育种过程受益于高通量的表型信息获取,表型是研究“基因型-表型-环境”作用机制的桥梁。在蔬菜育种和生产中高通量表型获取技术已被广泛应用,通过高通量的表型观测,能够及早发现蔬菜生产中的问题,同时为品种选育提供支持。在大量评估田间蔬菜试验中,高通量表型信息获取常基于光谱数据。无人机搭载光谱传感器能够较全面获取蔬菜表型信息,结合机器学习以及深度学习的数据处理方法,可实现田间蔬菜种植过程中的实时监测。本文着重介绍光谱成像技术在蔬菜生产和育种上的应用,通过光谱成像技术,能够实现对田间蔬菜生长信息的监测、病虫害的早期诊断、田间土壤水分监测,并能在一定程度上辅助种植者对蔬菜进行产量预估。同时,通过无人机遥感光谱成像技术建立起的大规模生理性状和形态性状定量获取可为蔬菜新品种选育提供重要的数据支撑。

关 键 词：蔬菜生产 光谱传感器 表型 无人机成像 品种选育 

分 类 号：S630.4[农业科学—蔬菜学] S127[农业科学—园艺学]