根據(jù)伊利諾伊大學(xué)的研究團隊，強大的機載傳感器可能是幫助農(nóng)民在美國玉米帶上持續(xù)管理玉米的關(guān)鍵。 研究利用遙感器和新開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型，對作物氮、葉綠素和光合能力進行了準確、快速的預(yù)測。

這項研究發(fā)表在 國際應(yīng)用地球觀測和地理信息雜志 雜志上，可以指導(dǎo)農(nóng)民的管理實踐，幫助減少化肥使用，提高糧食產(chǎn)量，減輕整個地區(qū)的環(huán)境破壞。

“與傳統(tǒng)的葉組織分析方法相比，遙感提供了更快、更具成本效益的方法來監(jiān)測作物養(yǎng)分。及時、高分辨率的作物氮素信息將非常有助于種植者診斷作物生長并指導(dǎo)適應(yīng)性管理，”主要作者 Sheng Wang 說，伊利諾伊大學(xué)厄本那香檳分校的研究科學(xué)家和助理教授。

玉米帶在美國和全球分別生產(chǎn)約 75% 和 30% 的玉米，在糧食生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。從印第安納州到內(nèi)布拉斯加州，由于農(nóng)業(yè)、玉米育種、新技術(shù)和肥料的改進，該地區(qū)的產(chǎn)量是 19 世紀 80 年代的 20 倍。

農(nóng)民依靠氮基肥料來提高光合作用、作物產(chǎn)量和生物能作物的生物量。然而，過量施用會使土壤退化，污染水源，并導(dǎo)致全球變暖。氮是農(nóng)業(yè)中最大的溫室氣體排放源之一。

準確測量作物中的氮含量可以幫助農(nóng)民避免過度施用，但手動進行調(diào)查既費時又費力。

“依靠先進的傳感技術(shù)和機載衛(wèi)星平臺來監(jiān)測農(nóng)作物的精準農(nóng)業(yè)可能是解決方案，”伊利諾伊大學(xué)厄瓜多爾香檳分校藍水副教授 Kaiyu Guan 說。

到目前為止，還沒有一種可靠的方法可以快速監(jiān)測整個生長季的葉片氮水平。利用高光譜成像和機器學(xué)習(xí)模型，該團隊提出了一種混合方法來解決這些限制。

超光譜成像一個不斷擴大的遙感領(lǐng)域使用光譜儀，將一個像素分解成數(shù)百個不同波長的圖像，提供更多關(guān)于所捕獲圖像的信息。

研究人員配備了高靈敏度的高光譜傳感器，在伊利諾伊州的一個試驗田上進行了飛機調(diào)查，收集作物反射數(shù)據(jù)。植物的化學(xué)成分，如氮和葉綠素會影響反射，傳感器甚至可以檢測到 3 到 5 納米的細微波長變化。

圖 1 該研究方法的說明性總結(jié)，“通過機器學(xué)習(xí)和輻射傳輸建模對作物性狀和玉米產(chǎn)量的氮缺乏的航空高光譜成像。”由王盛提供。

利用 輻射傳輸模型 和數(shù)據(jù)驅(qū)動的偏最小二乘回歸（ PLSR ）方法，該團隊開發(fā)了深度學(xué)習(xí)模型，以根據(jù)空中反射數(shù)據(jù)預(yù)測作物性狀。根據(jù)這項研究， PLSR 需要相對較小的標簽數(shù)據(jù)來進行模型訓(xùn)練。

研究人員使用 cuDNN 和 NVIDIA V100 GPU 預(yù)測作物葉片和冠層水平的氮、葉綠素和光合能力。

根據(jù)地面真實數(shù)據(jù)測試算法，模型的準確率約為 85% 。這項技術(shù)速度很快，每英畝只需幾秒鐘就能掃描田地。王說，這種技術(shù)可以非常有助于診斷作物氮素狀況和產(chǎn)量潛力。

這項工作的最終目標是利用衛(wèi)星圖像對美國玉米帶內(nèi)外的每一塊農(nóng)田進行大規(guī)模氮監(jiān)測。

“我們希望這項技術(shù)能為利益相關(guān)者提供及時的信息，并促進種植者對可持續(xù)農(nóng)業(yè)實踐的管理，”關(guān)說。

關(guān)于作者

Michelle Horton 是 NVIDIA 的高級開發(fā)人員通信經(jīng)理，擁有通信經(jīng)理和科學(xué)作家的背景。她在 NVIDIA 為開發(fā)者博客撰文，重點介紹了開發(fā)者使用 NVIDIA 技術(shù)的多種方式。

審核編輯：郭婷