Die Phänotypisierung ist nach wie vor ein Engpass in der Genforschung und Pflanzenzüchtung. Drohnen oder unbemannte automatische Fahrzeuge (UVAs) sind nicht nur großartige Spielzeuge für alle Altersgruppen, sondern ihre Verwendung im Feld kann das Messen von Tausenden von Pflanzen erheblich beschleunigen.
Der Einsatz von Drohnen für Analysen umfasst viele Schritte wie Flugplanung, Vermessung von Bodenpasspunkten, Georeferenzierung, Bildaufnahme, Kalibrierung der Kamera und Bildverarbeitung. UAV-Vermessungen verwenden normalerweise selten Fotografie, Das bedeutet, dass die Bilder mit der Kameraachse gerade unten in einer vertikalen Position aufgenommen werden schräge Fotografie unter Verwendung einer Kamera, die sich entlang der Achse bewegt, die in einem Winkel in Bezug auf die Vertikale geneigt ist. Bei beiden Methoden werden 3D-Punktwolken erstellt, um verschiedene Messungen zu berechnen.
Dass und Kollegen aus der China Agricultural University verglichen Nadir-, Schräg- und manuelle Messungen der Pflanzenhöhe und des Blattflächenindex (LAI) von Maispflanzen. Das Forschungsprojekt fand heraus, dass Schrägaufnahmen detailliertere Informationen über die Pflanzenarchitektur liefern können. Der führende Wissenschaftler, Dr. Yingpu Che, war kürzlich auch Co-Autor eines Forschungsprojekts zum Thema wie Deep Learning eine Chance bietet, die Genauigkeit der Erkennung von Maisquasten zu verbessern.
Das Forschungsteam richtete in Lishu, Jilin, China, Feldversuche mit 3,600 Maispflanzen ein. Die Forscher maßen die Pflanzenhöhe und den Blattflächenindex (LAI) von repräsentativen 1,200 Pflanzen in vier Wachstumsstadien aus 10 Inzuchtlinien mit einem LI-COR-Gerät manuell und UAV DJI Inspires 2 Drohne mit einem ZENMUSE X5S-Kamera über den Plots mit eine Open-Source-FlugplanungssoftwareFür die Schrägaufnahmen wurden drei Flugpläne mit Kameraneigungen von 45°, 90° und 135° erstellt. Die Auflösung der Bilder betrug 5280 × 3956 Pixel.
Die Pflanzenhöhenschätzung aus den Nadir- und Schrägbildern war im Vergleich zu manuellen Messungen hochpräzise. Die Forscher identifizierten Mais-Inzuchtlinien, die in verschiedenen Wachstumsstadien signifikant höher oder kürzer waren. Die durch Schrägfotografie erhaltenen Punktwolken waren vollständiger als die durch Nadirfotografie. Wie bereits erwähnt, werden schräge Bilder von einer geneigten Kamera erhalten, und die Forscher haben herausgefunden, dass Nadir-Bilder nicht zuverlässig sind, um die Blattfläche näher am Boden abzuschätzen. Während Nadirbilder häufiger für Pflanzenmessungen verwendet wurden, zeigt diese Studie die klaren Vorteile der Verwendung von Schrägbildern.
Che und Kollegen erklärten: „Schrägfotografie ermöglicht die Rekonstruktion vertikaler oder geneigter Oberflächen des untersuchten Kronendachs“, fügte jedoch hinzu: „Es sollte hervorgehoben werden, dass Schrägfotografie mehr Zeit und Speicherplatz bei der Datenerfassung benötigt, etwa dreimal so lang wie die Nadirfotografie in unserer Studie “.
Die Wissenschaftler kamen zu dem Schluss: „Die Bildanalysetechnologie kann dazu beitragen, phänotypische Merkmale der Kulturpflanze in der gesamten Wachstumsphase automatisch und effizient mit einer begrenzten Anzahl von Feldmessungen durch UAV-Beobachtungen zu extrahieren. In Zukunft könnten die Phänotypinformationen mit genomweiten Assoziationsstudien kombiniert werden, um das Pflanzenwachstum auf genetischer Ebene zu gestalten.“
Die Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen hat den Einsatz von Drohnen in der Landwirtschaft überprüft und hervorgehoben kann Ländern helfen, zu erreichen Ziele für nachhaltige Entwicklung bis 2030 und sogar Goldman Sachs prognostiziert dass die Landwirtschaft der zweitgrößte Nutzer von Drohnen weltweit sein wird.
Diese Studie zeigt, wie die Verwendung von Drohnen nicht nur Spaß macht, sondern auch nützlich ist und dass die Kamerapositionierung einen großen Effekt haben kann.
