基于低空遥感的大田作物干旱表型提取与抗旱性评估方法

摘要

本发明公开了一种基于低空遥感的大田作物干旱表型提取与抗旱性评估方法，针对作物在干旱胁迫下的生理响应，提取了以下具体表型：(1)使用深度卷积神经网络估算卷叶指数LRS，用于指示作物叶片对干旱胁迫的响应程度；(2)基于数字表面模型DSM提取的地上部分体积AGV，用于指示作物生物量，以及使用经验线性法建模得到的鲜重FW、干重DW、含水量PWC；(3)用于指示作物叶片相对含水量的综合抗旱评估指标LWI。并且，使用高频次的无人机图像数据得到上述表型性状的时序变化，揭示作物在干旱胁迫下的动态响应，并评估其抗旱能力。最后，结合作物种质资源的基因测序数据进行遗传分析，定位到潜在的抗旱基因用于后续的功能验证和遗传改良。