青島農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院丁兆堂教授科研組在JSFA發(fā)表了題為Using UAV image data to monitor the effects of different nitrogen application rates on tea quality 的論文，此研究采用配備長(zhǎng)光禹辰多光譜相機(jī)(MS600, Yusense, Inc.，Qingdao, China)的四旋翼無(wú)人機(jī)(MATRIX 200 V2, DJI, Inc., China)獲取多光譜圖像，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)茶樹氮營(yíng)養(yǎng)與品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行了估測(cè)。

近年來(lái)，無(wú)人機(jī)遙感（UAVRS）技術(shù)以其低成本、高分辨率、實(shí)時(shí)高效、機(jī)動(dòng)靈活等優(yōu)點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)外得到廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)茶樹生化參數(shù)和氮營(yíng)養(yǎng)測(cè)定主要通過(guò)化學(xué)診斷的方式，這些方式不能快速獲取參數(shù)，并且其破壞性采樣和有損檢測(cè)在實(shí)際生產(chǎn)中受到了限制。



在此背景下，青島農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝學(xué)院丁兆堂教授科研組采用無(wú)人機(jī)搭載MS600多光譜相機(jī)，獲取了茶樹冠層多光譜圖像，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)茶樹氮素、茶多酚和氨基酸含量進(jìn)行了估測(cè)。通過(guò)建模對(duì)比和系數(shù)驗(yàn)證，結(jié)果表明，實(shí)測(cè)地面參數(shù)與模型估測(cè)結(jié)果一致性較高。



此研究表明，利用無(wú)人機(jī)多光譜影像數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)茶樹主要生化成分的有效檢測(cè)，從而為茶園管理提供了一條可能的高效技術(shù)路徑。
（備注：本文中所有圖片和數(shù)據(jù)均源自論文）
論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jsfa.11489