[发明专利]一种田间高通量作物表型监测系统及方法

说明书

本发明涉及一种田间高通量作物表型监测系统及方法，该系统包括：平台，用于搭载传感器及相关设备；控制机构，安装在平台上，用于控制整个监测系统；定位机构，安装在平台上，用于定位平台运动轨迹；成像机构，安装在定位机构上，用于扫描和拍摄作物图像。本发明是集作物位置信息、光谱波段信息和作物表型信息于一体的作物采集监测系统，实现了作物生长信息无损、高通量的获取，将有助于实现作物表型信息更为精确和有效的估算。

技术领域

本发明涉及一种智能农机装备，特别是关于一种基于田间平台的高通量作物表型监测系统及方法。

背景技术

作物表型是作物基因与环境交互作用的外在表达，包括作物生长发育过程的生理生态性状及其动态特征，例如，株高、密度、叶长、叶宽、叶倾角和叶面积指数等。在作物生育期内，连续、及时和准确的监测多种作物表型性状(即高通量表型)，是实现作物智能化诊断和管理的重要依据。其中，作物冠层的绿色部分是进行光合作用的主要器官，主要包括，叶片，茎秆等的绿色部分，因而高通量表型叶面积指数和叶倾角等冠层结构性状是评价作物光合作用效率的关键。

目前，在大田条件下，几十甚至上百个田块，作物冠层结构性状的高通量监测是绝大多数农业实验的要求。现有的作物表型监测方法可分为直接测量和间接测量两种方法：直接测量方法为人工取样，破坏性测量，通过剪纸称重法、叶片称重法测定作物叶面积指数、米尺测定株高，费时费力，仅适用于小区域范围的作物采样，无法高通量、大区域范围获取作物信息；间接测量方法主要利用无人机或田间机器人等搭载可见光相机、雷达或多光谱相机等探头，进一步借助图像分析和光传输等模型算法，实现对作物结构和功能特性的估算。相较于直接测量方法，间接测量方法更容易实现高的表型通量。但是，在大田条件下，基于无人机的监测系统，容易受到环境条件的影响，同时由于滞空时间的限制，无人机获取的影像信息的精度往往并不能很好满足精准的作物表型特性提取的要求。尽管基于田间机器人的监测系统可以很好克服无人机系统的不足，但其造价高昂，同时对田块布设等有非常苛刻的要求，因而除了上千个田块的育种实验，它并不适用于大多数的农业实验。

此外，现有方法大多数局限于应用单种相机或单一设备，由于冠层内茎秆和叶片分布的复杂性，单一角度拍摄的照片或单一设备采集的图像，反应的冠层结构信息单一，且精度不一定都能得到很好保证。综上所述，能够满足大多数农业实验对高通量的需求、便于操作、价格合理且能同时获取多种作物表型信息的作物表型设备还有待进一步开发。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于田间平台的高通量作物表型监测系统及方法，能够满足高通量作物无损拍摄、多个多种设备连续同时采集的要求，实现作物表型的高通量、自动化实时监测获取。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种田间高通量作物表型监测系统，包括：平台，用于搭载传感器及相关设备；定位机构，安装在所述平台上，用于定位所述平台运动轨迹；成像机构，安装在所述平台上，用于扫描和拍摄作物图像；控制机构，安装在所述平台上，用于控制整个监测系统。

所述的田间高通量作物表型监测系统，优选的，所述定位机构包括：支架，所述支架平行安装在所述平台上；连接横梁，水平连接在所述支架的顶部；GPS天线，所述GPS天线分别安装在所述支架和连接横梁结合处的顶端。

所述的田间高通量作物表型监测系统，优选的，该系统还包括GPS基站，由所述GPS基站和GPS天线传输的所述平台的位置信息。

所述的田间高通量作物表型监测系统，优选的，所述成像机构包括：安装轴，水平连接在所述连接横梁下方的所述支架之间；LiDAR，所述LiDAR通过第一搭载板安装在所述安装轴上；多光谱相机，所述多光谱相机通过第二搭载板安装在位于所述LiDAR内侧的所述安装轴上；可见光相机，所述可见光相机安装在所述安装轴的中间位置，其余所述可见光相机分别安装在位于所述多光谱相机内侧的所述第二搭载板上且亦对称设置。