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本文通过RGB和多光谱指数评估了常规耕作（CP）和实施CA后的津巴布韦玉米杂交品种性能，植物表型资讯介绍如下。
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在未来的几十年里，撒哈拉以南非洲（SSA）不仅面临着持续增加粮食生产的挑战，同时也要跟上人口的持续增长。为此SSA提出保护性农业（CA）来提高土壤健康和生产力以应对这种情况。玉米是SSA主要的粮食作物。为了提高玉米产量，该地区利用遥感工具探索了满足CA条件的合适基因型和管理实践方法。这些选择可能在克服大规模表型研究中对数据收集和处理的传统局限性方面发挥重要作用。本文介绍了一项研究的结果，其中RGB和多光谱指数评估了常规耕作（CP）和实施CA后的玉米性能。测试了8种不同种植密度和耕作方式下的杂交品种。这些测量是通过对地面上（0.8m）和无人机（UAV）平台（30m）上的幼苗进行的，对图像分辨率造成平台邻近效应，对指标的性能没有任何负面影响。大部分计算指标（绿地面积（GA）和归一化植被指数（NDVI））受耕作条件的影响显著。尽管CP的性能比CA更精确，但从与冠层绿色相关的RGB图像中导出的指数在评估产量差异方面表现更为精准，这可能是由于RGB与多光谱数据相比具有更高的分辨率。通过应用NDVI临界值导出的土壤掩模，以相应的植被像素为目标，提高多光谱指数与产量的相关性。本研究的结果突出了基于RGB图像的遥感方法在评估作物性能和杂交选择方面的适用性。
使用Google地球专业版获取研究区域的Landsat卫星（左）和CNES空客（右）图像
MikrokopterOktoXL6S12无人驾驶高空作业平台配备了Micro-MCA12Tetracam多光谱传感器
在CA和CP情况下，RGB和多光谱图像的植被识别差异示例
详细内容请猛戳底部“阅读原文”。
来源：
Gracia-RomeroA,Vergara-DíazO,ThierfelderC,CairnsJE.,KefauverSC.,andArausJL.,PhenotypingConservationAgricultureManagementEffectsonGroundandAerialRemoteSensingAssessmentsofMaizeHybridsPerformanceinZimbabwe,RemoteSensing,10(2),;doi:10./rs10020
扩展阅读：
“第二届亚太植物表型国际会议”将于年3月举行
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