2023年8月27日，青岛农业大学园艺学院丁兆堂教授团队在Computers and Electronics in Agriculture (中科院1区TOP期刊，IF = 8.3)发表了题为“Rapid monitoring of tea plants under cold stress based on UAV multi-sensor data”的研究论文。

论文截图

此研究采用搭载“长光禹辰公司自主研发的MS600 Pro多光谱相机”的多旋翼无人机，获取了山东省日照市部分区域的茶园冬季的多光谱图像，提取光谱指标用于茶树冻害的评估。

硬件系统图（左侧搭载MS600 Pro多光谱相机）

茶树（Camellia sinensis (L.) O. Kuntze.）起源于中国西南部，具有喜温和畏寒的特性。每年冬季，江北茶区的茶树都会受到低温的伤害，造成叶片细胞活力下降甚至结冰死亡。这给茶产业带来了巨大损失。传统上，田间茶树的冻害是通过视觉来评估。这是劳动密集型和主观的。因此，为了及时采取相应的预防和补救措施，减轻茶园冻害的负面影响，快速准确地评估茶园冻害研究具有重要意义。

在这项研究中，作者利用无人机搭载多光谱（MS600 Pro）、热红外(TIR)和RGB等传感器采集自然越冬茶园不同时期的多模态遥感数据，并获取当天茶树叶片的生理数据，构建茶树冻害指数（TCIS）。然后，建立了一种混合卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）模型，用于估算TCIS。此外，作者为了更好的比较CNN-GRU的性能，还使用了单个GRU模型和另外三个经典机器学习模型进行比较。该研究发现：（1）多模态数据融合优于单模态数据。其中，双模态MS+RGB组合数据取得了最佳的预测结果(Rp2=0.862, RMSEP=0.138, RPD=2.220)；（2）CNN-GRU混合模型优于另外四个基线模型，分别在MS+RGB（Rp2=0.862）或MS+RGB+TIR（Rp2=0.850）的多元变量输入的基础上实现了最佳效果；（3）剔除土壤背景等非茶树冠层特征后的模型精度低于未去除背景的模型精度。

茶树冻害监测技术流程图

研究区域的位置

（a）中国的江北茶区之一---山东省（b）日照市茶叶研究所茶园（c）采样地点

CNN-GRU混合网络

茶树冠层数据分布

（a）空气温度的变化（b）冠层表型的变化（c）低温诱导成分的变化（d）TCIS的变化 

TCIS的预测散点图

研究表明，使用无人机多光谱等影像数据可实现对茶树受冻情况有效的预测，该研究成果在工作效率和分析精度方面具有一定优势，为今后在大区域上准确、及时、客观地监测茶树冻害提供技术支持和参考。

附：Yilin Mao, He Li, Yu Wang, Huan Wang, Jiazhi Shen, Yang Xu, Shibo Ding, Hui Wang, Zhaotang Ding, Kai Fan, Rapid monitoring of tea plants under cold stress based on UAV multi-sensor data,Computers and Electronics in Agriculture,2023, 213,108176.

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108176

以上内容为高博特编辑选取的行业技术，尊重原创，如有侵权请联系删除。

 ——————   特别关注   ——————

让科技更好地赋能产业，“尖兵之翼”永不落幕。高博特自2006年发起、策划、投资、组织，在相关专业机构支持下成功举办了最早的无人机主题会展活动——“尖兵之翼中国无人机大会暨展览会”后持续推动无人机技术交流。高博特创新引领最早在深圳、上海、郑州等地发起举办无人系统会展赛飞活动，有力促进了我国无人系统整体技术进步和产业发展。

20年来，高博特始终坚持让科技更好地赋能产业的愿景；努力为行业企业搭建产业链高端交流平台，为科技转化为生产力服务。具体业务范围涵盖：信息情报、媒介传播、会展活动、招商加盟、品牌提升、咨询服务、产品中心等七大服务体系，长期服务于“军转民、民参军、军民融合”等国家战略。

2023年，高博特集买、卖、租、播、展、会、赛、培于一体的新型展厅项目即将启幕，该展厅旨在从深度对接的层面为各入驻企业一站式解决经营中面临的各项问题，企业租、卖的产品我们来、企业需要的品牌我们筑、行业顶尖的赛会我们办、行业急需的培训我们办。新的一年，高博特新模式、新服务、新平台，必将给各一直以来支持我们的朋友带来全新的体验。

更期待2023年4月12日至14日，与您相约“尖兵之翼——第十三届中国无人机大会暨展览会”，共聚中关村科学城四季科创中心。(详细内容可点击“阅读原文”）