袁培森 薛铭家 熊迎军 翟肇裕 徐焕良*

（1.南京农业大学人工智能学院，南京 210095；2.马德里理工大学技术工程和电信系统高级学院，马德里 28040）

1 引言

作物表型，是指由作物基因与生长环境共同作用下的，作物的外在表现形式，体现为作物生长发育过程中物理、生理、生化方面的特征和性状，如高度、颜色、果实形状等[1-4]。由于大部分的作物表型体现为可通过观察得出的特征，因此可通过大量地获取其植物体或细胞在各种不同环境条件下的表型信息，揭示不同环境因素对于其表型的影响规律，推动作物科学的发展[3-9]。在粮食需求日益增长的今天，这对于提高粮食安全的保障、保护生态安全和促进农业可持续发展，可起到重要的作用。

在以往的作物科学研究中，现代生物技术的发展已经带来了革命性变化[2,4,5,7-9]，但在作物表型信息的获取方法中，人工操作仍占有相当大的比重[2,3,9-13]，由于作物种植区域的广阔性以及其所处地形的复杂性，人工采集此类数据需要耗费大量的人力以及时间，且由于人为记录过程中不可避免的疲劳、分神等不确定性因素，此类采集方式所得到的数据往往不具备很高的准确性，可谓事倍功半[2,3,9,11-14]。当前作物科学研究领域，迫切需要能在短时间内准确获取作物表型数据的手段，以减少人力和时间的消耗。

无人机遥感系统为此需求提供了有效的解决方案[2,4,9-44]。无人机遥感系统采用小型无人机搭载的传感器作为数据采集工具，以事先设置好的飞行路线飞过作物种植区域，并定时进行悬停，进行表型信息的获取[5,45-50]。……