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基于无人机图像和SHAP特征筛选的小麦田间产量预测方法研究

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麦类作物学报 2025年第2期45卷 264-274页

作者：朱志畅葛焱臧晶荣李庆金时超徐焕良翟肇裕南京农业大学人工智能学院江苏南京210031 南京农业大学工学院江苏南京210031 南京农业大学农学院江苏南京210095 南京农业大学前沿交叉研究院江苏南京210095

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间... 详细信息

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间预测能力的差异;同时,引入机器学习事后可解释性方法SHAP对输入的特征变量进行重要性分析和筛选,了解其提高模型预测能力的效果。结果表明:(1)10种机器学习模型中,误差逆传播神经网络BPNN的产量预测表现最好(r^(2)=0.826,RMSE=0.094 t·hm^(-2));(2)根据SHAP确定的特征变量重要性排序,花青素反射指数ARI和三维冠层体积Volume对于预测结果的影响最大,占全部特征重要性总和的45.48%;(3)经过SHAP特征筛选后,确定了在BPNN产量预测模型上表现最优的9个特征变量,其预测结果r^(2)为0.865,RMSE为0.075 t·hm^(-2),比使用全特征的BPNN和事前Pearson相关性分析方法在预测精度上均有提升。因此,在优选产量预测模型基础上,可采用SHAP机制对特征变量的重要性进行筛选和分析,以此进一步提高田间小麦产量预测精度。

关键词：小麦无人机图像机器学习 SHAP加性解释方法产量预测

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使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别

武汉大学学报（信息科学版） 2020年第11期45卷 1747-1755页

作者：巨袁臻许强金时超李为乐董秀军郭庆华成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095 中国科学院大学北京100049 中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室北京100093

区域性滑坡识别是滑坡灾害风险管理的基础,传统的识别工作主要依靠人力完成。在已有的滑坡自动识别研究中,方法上以机器学习为主,数据源上对谷歌地球影像应用较少,识别对象上多以与环境差异较大的新滑坡为主。结合深度学习方法和谷歌地... 详细信息

区域性滑坡识别是滑坡灾害风险管理的基础,传统的识别工作主要依靠人力完成。在已有的滑坡自动识别研究中,方法上以机器学习为主,数据源上对谷歌地球影像应用较少,识别对象上多以与环境差异较大的新滑坡为主。结合深度学习方法和谷歌地球影像数据对中国典型黄土地区历史滑坡进行自动识别。首先,基于开源谷歌地球影像建立了历史黄土滑坡样本数据库,包含黄土滑坡2498处;然后,利用掩膜区域卷积神经网络(mask region-based convolutional networks,Mask R-CNN)目标检测模块进行黄土滑坡自动识别。识别的准确率为0.56,召回率为0.72,F1值为0.63。结果表明,Mask R-CNN是一种稳健性较好的方法,可以用于以谷歌地球影像为数据源的黄土滑坡自动识别,为快速准确地进行区域滑坡灾害调查提供了可能。

关键词：黄土滑坡自动识别谷歌地球影像深度学习 Mask R-CNN 目标检测

大豆冠层时序图像分割模型构建与耐密植种质资源鉴定

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大豆冠层时序图像分割模型构建与耐密植种质资源鉴定

基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发

第二十届中国作物学会学术年会

作者：李少辰金时超南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心

大豆是重要的粮、油、饲兼用作物,在人均耕地面积有限的背景下,挖掘大豆耐密植品种潜力,以提高单产实现总产提升,是实现粮食安全和大豆种业科技创新的重要途径。基于无人机的田间高通量表型获取方法可以快速无损感知作物在全生育期的生... 详细信息

大豆是重要的粮、油、饲兼用作物,在人均耕地面积有限的背景下,挖掘大豆耐密植品种潜力,以提高单产实现总产提升,是实现粮食安全和大豆种业科技创新的重要途径。基于无人机的田间高通量表型获取方法可以快速无损感知作物在全生育期的生长状况,然而,由于不同时期冠层差异大,且受杂草、光照等环境影响,传统冠层分割存在阈值较难设置、边界精准分割困难等问题,且具有生物学意义的表型性状较难提取。受视频流启发,本研究提出一种基于时空特征对齐网络的全时序大豆冠层分割算法和基于先验约束的小区实例分割后处理模块。随着不同时间长度T的冠层特征的融合,当T=3时,本研究构建的冠层分割模型精度(IOU=84.04%)达到最好,与现有10种分割模型相比提升了1.73%～8.14%;同时,本研究所提出的小区分割后处理模块适用于不同时期冠层生长状态;结合生长动态建模,本研究提取了2022—2023年977份大豆品种冠层分割后的结构、光谱、纹理、动态等表型性状,验证了遗传力和一致性,并初步实现耐密品种鉴选。结果表明,基于无人机平台的田间作物全生育期冠层分割和自动化表型提取,为大豆种质鉴选和改良,提供了高质量的表型信息与技术支持。

关键词：冠层分割植物表型种质鉴选

来源： cnki会议评论

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智慧农业（中英文） 2020年第1期2卷 87-98页

作者：刘守阳金时超郭庆华朱艳 Fred Baret 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心江苏南京210095 法国农业和环境科学研究院CAPTE实验室法国阿维尼翁210095 南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心江苏南京210095 南京农业大学国家信息农业工程技术中心/教育部智慧农业工程研究中心江苏南京210095 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记... 详细信息

冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPAR_(dif))信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPAR_(dif)、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPAR_(dif),预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H> H> GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF+H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPAR_(dif)和GAI的估算均获得了满意精度,R^2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R^2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。

关键词：冠层光截获高通量表型 LiDAR 数字化植物表型平台(D3P) 小麦冠层

“绿途”系统:公民科学时代的植被调查制图新工具

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中国科学：生命科学 2021年第3期51卷 362-374页

作者：金时超胡天宇苏艳军马勤关宏灿杨默含郭庆华中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049 南京农业大学作物表型组学交叉研究中心南京210095

植被图是了解植被空间分布状态和地理格局的地图,是自然资源研究和管理决策的重要辅助信息源.植被制图是以植被调查数据为基础,辅以3S(遥感、地理信息系统、全球定位系统)技术,实现连续区域的植被制图.尽管3S技术得到了快速的发展,但是... 详细信息

植被图是了解植被空间分布状态和地理格局的地图,是自然资源研究和管理决策的重要辅助信息源.植被制图是以植被调查数据为基础,辅以3S(遥感、地理信息系统、全球定位系统)技术,实现连续区域的植被制图.尽管3S技术得到了快速的发展,但是获取海量的植被群系分布信息依然是大尺度植被制图至关重要的前提,并成为当前植被制图的关键瓶颈.随着智能终端的流行和公民科学的兴起,以个人遥感手段为核心的众包模式为植被群系调查带来了新的发展机遇.本研究开发了一套基于智能手机和网页端服务的植被类型众源采集与分析平台——"绿途"."绿途"系统的手机端支持安卓和iOS系统,主要功能包括数据收集、图层管理、兴趣点管理、轨迹管理、用户信息、数据展示以及其他辅助功能,能高效地在野外采集带有地理位置信息的照片和点位记录."绿途"系统的网页端具备与手机端相应的管理功能,还包括对数据的分级审核功能.2018年7月至今,"绿途"系统已累计采集数据记录108083条,分布于全国的34个省市自治区,覆盖7种植被型组和582个植被群系类型.该系统单日上传的最大数据量为5358条、单人单日上传最大数据总量为2543条."绿途"系统采集的数据作为地面调查样本被成功应用于1:100万中国植被图的更新,并正在服务于1:50万中国植被图的绘制,有望促进更多植被生态领域的科学研究和管理政策制定.

关键词：绿途植被图众包公民科学 APP 网页端

深度学习在生态资源研究领域的应用:理论、方法和挑战

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中国科学：地球科学 2020年第10期50卷 1354-1373页

作者：郭庆华金时超李敏杨秋丽徐可心巨袁臻张菁宣晶刘瑾苏艳军许强刘瑜中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093 中国科学院大学北京100049 中国科学院植物研究所系统与进化植物学国家重点实验室北京100093 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室成都610059 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所北京100871

生态资源是人类生存发展和自我实现的重要物质基础,对其进行深入全面的研究和理解关系到人类社会的可持续发展.随着观测技术的进步,长时间、跨尺度、海量异构多源数据的获取能力得到了显著提升,生态资源研究进入了数据驱动的新时代.传... 详细信息

生态资源是人类生存发展和自我实现的重要物质基础,对其进行深入全面的研究和理解关系到人类社会的可持续发展.随着观测技术的进步,长时间、跨尺度、海量异构多源数据的获取能力得到了显著提升,生态资源研究进入了数据驱动的新时代.传统的统计学习和机器学习算法在海量数据面前存在饱和问题.深度学习作为高维非线性复杂特征自动提取的新手段,对海量数据具有不饱和性,正成为学界和工业界数据处理的新引擎.为推动深度学习在生态资源领域的应用,文章首先介绍了深度学习的理论与生态资源研究的联系,以及常用工具和数据集.其次,通过物种识别、作物育种和植被制图三个案例介绍了深度学习在分类识别、检测定位、语义分割和实例分割任务中的具体实践,以及图神经网络在生态资源领域中典型的空间离散点数据上的应用场景.最后,综合大数据时代下生态资源数据的特点和深度学习的发展现状,总结了深度学习在生态资源领域发展的挑战和机遇.希望通过不同学科之间的交叉和人才培养,能够促进生态资源领域数据的标准化和共享化,提升算法的普适性和解释性,并借助于硬件的发展最终实现应用的丰富化和智能化.

关键词：生态资源深度学习神经网络大数据理论与工具应用与挑战

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轻小型无人机遥感及其行业应用进展

地理科学进展 2021年第9期40卷 1550-1569页

作者：郭庆华胡天宇刘瑾金时超肖青杨贵军高显连许强谢品华彭炽刚闫利北京大学城市与环境学院北京100871 中国科学院无人机应用与管控研究中心北京100101 中国科学院植物研究所北京100093 中国科学院大学北京100049 南京农业大学前沿交叉研究院/作物表型组学交叉研究中心南京210095 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 北京农业信息技术研究中心农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室成都610059 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室合肥230031 中国科学技术大学合肥230026 中国科学院区域大气环境研究卓越创新中心福建厦门361021 广东电网有限责任公司机巡作业中心广州510600 武汉大学测绘学院武汉430079

无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方... 详细信息

无人机是低空领域准确、灵活、高效获取多种类型高分辨率遥感数据的重要载体,无人机遥感技术在行业应用创新和管理部门科学决策之间构筑起信息沟通的关键桥梁。随着科技的进步、大数据时代的来临,无人机遥感系统的硬件设备、信息提取方法都取得了飞速的发展;同时其在国民经济主要行业领域的应用也面临着前所未有的机遇和挑战。论文首先介绍了无人机遥感系统的硬件研发进展,并指出轻小型、高精度、标准化与集成化是未来无人机遥感系统发展的总体趋势。其次,详细介绍了目前轻小型无人机遥感应用在农业、林草业、电力、测绘、大气探测和地质灾害等行业的应用现状,指出实现无人机多源遥感数据获取、融合、分析和提取的综合平台是未来轻小型无人机在民用领域行业应用创新的关键所在。最后,针对载荷与飞行平台的一体化集成应用、无人机组网作业、海量数据管理和信息自动化提取等发展趋势提出了几点思考。轻小型无人机遥感在国民经济各行业应用的普及化和标准化,将有助于国家和区域社会经济的健康发展。

关键词：数据融合多传感器集成智能化飞行无人机组网深度学习

高通量作物表型监测:育种和精准农业发展的加速器

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中国科学院院刊 2018年第9期33卷 940-946页

作者：郭庆华杨维才吴芳芳庞树鑫金时超陈凡王秀杰中国科学院植物研究所北京100093 中国科学院遗传与发育生物学研究所北京100101

表型是研究"基因型-表型-环境"作用机制的重要桥梁,研发具有自主知识产权的作物表型监测平台对于加速育种进程和辅助精准农业监测具有重要意义。Crop 3D表型监测系统以水稻和玉米等主要粮食作物为研究对象,实现了多尺度、多时序作物全... 详细信息

表型是研究"基因型-表型-环境"作用机制的重要桥梁,研发具有自主知识产权的作物表型监测平台对于加速育种进程和辅助精准农业监测具有重要意义。Crop 3D表型监测系统以水稻和玉米等主要粮食作物为研究对象,实现了多尺度、多时序作物全生育期的生长动态监测,为育种提供了重要数据支撑。文章首先综述了国内外关于表型平台的研究进展,进而介绍了Crop 3D系统平台的主要研究进展,最后对未来表型研究的方向进行了展望。

关键词：育种高通量表型激光雷达无人机

LPG船舶液罐筒节分段自动焊接工装方案研究

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造船技术 2015年第1期43卷 67-69,100页

作者：张宜群张玉奎金时超上海船舶工艺研究所上海200032 中船集团第七〇八研究所上海200032

在分析LPG船舶液罐结构特点的基础上,结合液罐建造工艺流程,参考钢制管道自动焊接工装设计理念,随后通过深入研究,提出了一种C型液罐(双耳形罐)筒节自动焊接工装的设计方案,详细论述了工装的工作原理以及各部件的功能,理论上能够实现筒... 详细信息

在分析LPG船舶液罐结构特点的基础上,结合液罐建造工艺流程,参考钢制管道自动焊接工装设计理念,随后通过深入研究,提出了一种C型液罐(双耳形罐)筒节自动焊接工装的设计方案,详细论述了工装的工作原理以及各部件的功能,理论上能够实现筒节分段合拢自动焊接,可为今后LPG船液罐自动焊接工装深入研发提供参考和技术支持。

关键词： LPG船舶液罐自动焊接工装