作物生长及其环境监测专题导读——2022年第4卷第1期
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专题导读——作物生长及其环境监测
黄文江1，董大明2
1.中国科学院空天信息创新研究院；2.北京农林科学院智能装备技术研究中心
利用遥感、传感、物联网、大数据等现代信息技术对作物生长情况及生态环境进行实时监测，获取作物生长发育进程中的生理形态指标、生态环境指标，并及时对作物生长中可能出现的极端气候现象及病虫害的流行发生进行监测预警，对精确了解作物的生长发育动态以及与环境的互作关系，支撑智能化农业生产决策，保障农产品质量安全具有重要意义。为集中报道相关领域最新研究成果，《智慧农业（中英文）》本期出版“作物生长及其环境监测”专题，刊载10篇文章，内容涵盖作物病虫害监测、土壤含水量监测、生物量估算、植被理化参数探测、保险应用测产支撑等。
遥感在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用，浙江大学何勇教授团队介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的常用方法，探讨了数据获取方式和数据处理方法，重点综述了近期国内外本领域研究进展，并提出了研究与应用中尚未解决的关键技术问题与未来发展方向。安徽大学赵晋陵博士团队用中国高分一号多源多时相卫星图像监测小麦白粉病，与单个Landsat-8 LST、多时相Landsat-8 LST、累加MODIS LST相比，累加Landsat-8和MODIS LST组合获得了更好的识别精度。
植物病害准确检测与识别是病害早期诊断、精准防治与智能监测的关键。中国农业科学院农业信息研究所张建华博士团队系统地阐述了从早期算法到基于深度学习算法的植物病害检测和识别研究进展，以及各算法的优点和存在的问题，并提出了可能面临的挑战。吉林农业大学马丽博士团队提出了一种基于改进MobilenetV3的番茄叶片病害分类识别方法，并与VGG16、ResNet50和 Inception-V3深度卷积网络模型性能进行比较，发现MobilenetV3的整体性能最好。
农业种植收入保险中作物产量的测定亟需遥感技术的支撑。中国农业科学院农业信息研究所赵思健研究员团队通过回顾遥感技术在农业保险行业的历史和应用现状，阐述现有种植收入保险的业务模式，展现了遥感在这些模式下的应用场景及关键技术研究进展。
为实现小麦生物量田间快速无损监测，扬州大学孙成明教授团队利用无人机获取小麦主要生育阶段的图像，分析图像不同颜色和纹理特征指标与小麦生物量的关系，为实时监测小麦田间长势和生物量估计提供了一种新方法。
在作物生长环境监测方面，为确定田块尺度探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度等，中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所杜克明博士团队采用1000 MHz中心频率探地雷达设备，通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层雷达波的传播速度，根据土壤体积含水量和介电常数之间的经验模型计算获得不同深度的土壤体积含水量。中国农业大学马韫韬教授团队基于田间观测数据构建植物功能-结构模型，量化间作系统中光截获的行间差异，该模型可进行不同生长环境下间作种植模式等的布局优化，以达到最佳系统光截获优势。
植物激素脱落酸在调控植物生长和发育方面具有重要作用。北京市农林科学院信息技术研究中心李爱学研究员团队通过在电极表面修饰羧基化石墨烯及海藻酸钠来增加抗体的固定量开发了一种新型的脱落酸免疫传感器，提高了传感器的检测性能。河南农业大学胡建东教授团队建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱检测的脱落酸快速、定量检测方法，实现了复杂植物样品基质中痕量脱落酸的快速、灵敏检测。
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来源：《智慧农业（中英文）》2022年第1期
转载请联系编辑部授权
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