苧麻，在農(nóng)業(yè)、工業(yè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，是重要的纖維作物之一，市場所需產(chǎn)量巨大。為了提升種植產(chǎn)量與品質(zhì)，需要從種子開始，篩選優(yōu)質(zhì)種質(zhì)。

　　針對土地資源緊缺及優(yōu)良品種的推廣應(yīng)用等原因，造成苧麻遺傳變異和遺傳多樣性減少等問題，需要對苧麻種質(zhì)資源多樣性調(diào)查和保護的需求日趨加大。湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院展開了基于無人機遙感技術(shù)，進行苧麻種質(zhì)資源篩選。

　　該研究基于無人機遙感的作物表型測量方法，可以對不同基因型作物的生長特性進行頻繁、快速、無損、精準地檢測，實現(xiàn)作物種質(zhì)資源調(diào)查，篩選特異優(yōu)質(zhì)品種。為了實現(xiàn)苧麻種質(zhì)資源表型的高效綜合評價，輔助篩選優(yōu)勢苧麻品種，本研究提出了一種基于無人機遙感影像的苧麻種質(zhì)資源表型檢測及篩選方法。

　　首先，基于無人機遙感影像，利用Pix4dmapper軟件生成試驗區(qū)的數(shù)字地表模型(Digital Surface Model，DSM)和正射影像;然后，對苧麻種質(zhì)資源關(guān)鍵表型參數(shù)(株高、株數(shù)、葉面積指數(shù)、葉片葉綠素含量、含水量)進行估測。基于DSM采用“差分法”提取苧麻株高，基于正射圖像采用目標檢測算法提取苧麻株數(shù)，采用機器學(xué)習(xí)方法估測苧麻葉面積指數(shù)(Leaf Area Index，LAI)、葉片葉綠素含量(SPAD值)、含水量;最后，根據(jù)提取的各項遙感表型參數(shù)，采用變異性分析和主成分分析方法對苧麻種質(zhì)資源進行遺傳多樣性分析。

　　結(jié)果表明：

　　(1)基于無人機遙感的苧麻表型估測效果較好，株高的擬合精度為0.93，均方根誤差為5.65 cm;SPAD值、含水量、LAI的擬合指標分別達到0.66、0.79、0.74，RMSE分別為2.03、2.21、0.63;

　　(2)苧麻種質(zhì)資源的遙感表型存在較大差異，LAI、株高和株數(shù)的估測值變異系數(shù)分別達到20.82%、24.61%和35.48%;

　　(3)利用主成分分析法將苧麻種質(zhì)資源的遙感表型聚類為因子1(株高、LAI)和因子2(LAI、SPAD值)，因子1可用于苧麻種質(zhì)資源結(jié)構(gòu)特征評價，因子2可以作為高光效苧麻資源的篩選指標。

　　該項研究將為作物種質(zhì)資源表型檢測，和育種相關(guān)分析提供參考，有望提升科學(xué)育種水平。