基于无人机与卫星导航系统的狗牙根春季死斑精准测绘与治理新突破

【字体: 时间:2025年03月06日 来源:Precision Agriculture 5.4

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  为解决狗牙根春季死斑防治难题,研究人员用 SODD 展开研究,减少杀菌剂使用,助力精准农业。

  在高尔夫球场的绿意盎然中,有一种 “暗疾” 正悄悄威胁着狗牙根草坪的美观与品质,它就是春季死斑。狗牙根作为暖季型草坪草,深受美国南部高尔夫球场和运动场的喜爱,可一旦遭遇冬季低温,进入休眠期的它就容易被春季死斑缠上。这一病害由 Ophiosphaerella 属真菌引起,在秋季土壤温度低于 21°C 时,真菌就会悄悄潜入狗牙根的地下部分,等到来年春天,被感染的区域无法正常返青,草坪上便会出现一个个圆形凹陷的斑块,不仅影响打球体验,还破坏了球场的整体美感。
以往,常规的防治手段是在秋季植物进入休眠期时,对草坪进行全覆盖的杀菌剂喷洒。像戊唑醇(Tebuconazole),因其成本较低而被广泛使用。但研究发现,戊唑醇的效果并不稳定,异噻菌胺(Isofetamid)、苯醚甲环唑(Mefentrifluconazole)等杀菌剂虽然效果更好,可价格却比戊唑醇高出不少。为了降低成本,提高防治效率,精准农业的理念逐渐被引入,有人尝试利用全球导航卫星系统(GNSS)和航空影像,对出现病害症状的区域进行靶向施药,这样能减少杀菌剂的使用量,效果却和全覆盖施药相当。然而,这种方法需要研究人员手动在影像中识别病害区域,既耗时又费力,对于忙碌的高尔夫球场管理人员来说,实在难以大规模推广。

在这样的背景下,弗吉尼亚理工大学(Virginia Polytechnic Institute and State University)和美国农业部农业研究服务局(USDA - ARS)的研究人员决定另辟蹊径,开展了一项关于狗牙根春季死斑精准测绘与治理的研究。他们的目标是找到一种自动化的方法,快速准确地识别春季死斑,并在此基础上进行精准施药,减少杀菌剂的使用,同时保证防治效果。该研究成果发表在《Precision Agriculture》上。

为了实现这一目标,研究人员采用了一系列先进的技术方法。首先是利用无人机(UAV)进行影像采集,在特定时间,从不同高尔夫球场的多个球道上获取高清图像。这些图像通过 Pix4D Mapper 软件生成正射镶嵌图,为后续分析提供基础。接着,研究人员开发了一个名为简单蛇孢腔菌损伤检测器(Simple Ophiosphaerella Damage Detector,SODD)的自定义 Python 脚本。这个脚本利用 OpenCV 和 GDAL 等开源库,对图像进行处理和分析,能快速识别出疑似春季死斑的区域,并输出其坐标。最后,研究人员将基于 SODD 生成的病害地图用于指导杀菌剂的施药策略,设置了不同的处理组,包括全覆盖施药、基于 SODD 识别位置的点施药和基于区域密度的分区施药,同时设置了未处理的对照组,以此来评估不同处理方式的效果。

研究结果主要从两方面展开:

  • 计算机模拟结果:通过对比 SODD 识别的点与人工验证的点,发现不同球道的准确率有所差异。在半径 0.25m 时,准确率在 33% - 73% 之间,半径扩大到 2m 时,准确率能提升到 71.2% - 97.1%。SODD 存在一定的误判,有时会高估或低估春季死斑的数量,但从点簇的相似性来看,SODD 生成的地图与人工绘制的地图有一定的重叠度,Jaccard 指数在 69% - 81% 之间,这表明 SODD 在定位病害位置方面有一定的准确性。
  • 实地验证结果:研究发现,杀菌剂处理方法对 2021 年春季到 2022 年春季狗牙根春季死斑发生率的变化有显著影响。未处理的对照组发病率明显上升,而所有施药处理组的发病率都有所下降。点施药和分区施药的效果与全覆盖施药相近,但施药面积却显著减少,分别降低了 40% 和 51%,杀菌剂的使用量也减少了 10% - 85%,这说明基于 SODD 的精准施药策略在保证防治效果的同时,能有效减少杀菌剂的使用。

研究结论和讨论部分意义重大。SODD 虽然在估算春季死斑数量上存在不足,但在定位病害位置方面表现出了一定的准确性,能为精准施药提供有效的支持。基于 SODD 生成的病害地图,点施药和分区施药策略大大减少了杀菌剂的使用量,却依然能保持良好的防治效果,这对于可持续的草坪管理具有重要意义。不过,目前 SODD 还存在一些局限性,比如对于极端情况下的病害斑块,像大面积融合或与背景对比度低的斑块,识别能力有限。而且,这种精准施药方式依赖于冬季的气候条件,如果冬季温和,一些已感染但无症状的区域可能会错过施药时机。此外,高尔夫球场管理人员对精准处理方法的准确性和成本存在担忧,这也限制了该技术的推广。未来,随着技术的不断发展,深度学习模型有望为病害检测提供更准确的结果,但目前还缺乏相应的数据集。在当前阶段,SODD 凭借其简单易用、无需大量数据训练的优势,成为了绘制春季死斑地图的有力工具,为精准农业在草坪管理领域的应用开辟了新的道路,为实现更环保、高效的草坪养护提供了可能。
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