基于無人機熱紅外遙感圖像提取滴灌棉花冠層溫度及精度評價

黨旭偉 林馨園 賀正 陳燕 慈寶霞 馬學花 郭晨荔 賀亞星 劉揚 馬富裕

doi：10.6048/j.issn.1001-4330.2024.03.005

摘? 要：【目的】提高基于熱紅外遙感圖像滴灌棉花冠層溫度提取精度，為棉花水分狀況精準監測提供技術支撐。

【方法】以不同水分處理的苗期、蕾期棉花為研究對象，利用無人機獲取試驗小區熱紅外遙感圖像，使用便攜式手持測溫儀測量田間輻射校正板及水桶中的水溫，對熱紅外影像進行溫度校正。采用Otsu算法、Canny邊緣檢測算法對熱紅外遙感圖像進行掩膜處理剔除土壤背景，通過波段運算提取棉花冠層溫度，繪制棉花冠層溫度頻率直方圖并對其進行優化。利用便攜式手持測溫儀同步測量棉花冠層溫度，與提取的冠層溫度進行一致性分析，驗證熱紅外遙感圖像提取棉花冠層溫度的精度。

【結果】Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景提取冠層圖像準確率大于Otsu算法（91.90%>82.52%、92.76%>80.60%），剔除土壤背景效果最優。Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后構建的冠層溫度直方圖均呈偏態分布，但Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后構建的冠層溫度直方圖形狀比Otsu算法光滑，噪聲少，并且Canny邊緣檢測算法2年冠層平均溫度最低（29.95、30.54℃），與實測溫度差值最?。?.78、3.43℃）。去除Canny邊緣檢測算法的溫度直方圖兩端1%溫度信息后，提取的冠層溫度與實測溫度相關性最高（2年試驗r由0.88、0.93提高到了0.94、0.95），RMSE最低（2年RMSE由2.78、2.87℃下降到1.59、1.43℃）。

【結論】Canny邊緣檢測算法提高了無人機熱紅外遙感圖像棉花冠層溫度提取精度，且溫度直方圖兩端1%溫度優化后有助于提高棉花冠層溫度提取精度。

關鍵詞：滴灌棉花；無人機；熱紅外遙感圖像；冠層溫度；精度

中圖分類號：S562；S123??? 文獻標志碼：A??? 文章編號：1001-4330（2024）03-0565-11

收稿日期（Received）：

2023-07-15

基金項目：

新疆生產建設兵團財政科技計劃項目“新疆高品質棉花生產關鍵栽培技術集成與示范”（2020AB017）；“主要作物精準水肥一體化技術和裝備研發及應用示范”（2020AB018）

作者簡介：

黨旭偉（1997-），男，新疆石河子人，碩士研究生，研究方向為作物水分高效利用與精準栽培，（E-mail）dxw202009@163.com

通訊作者：

劉揚（1989-），女，青海民和人，副教授，博士，碩士生導師，研究方向為作物水肥高效利用及精準栽培，（E-mail）ly.0318@163.com

馬富裕（1967-），男，甘肅環縣人，教授，博士，碩士生/博士生導師，研究方向為作物精準栽培與水肥一體化，（E-mail）1469633844@qq.com

0? 引 言

【研究意義】快速、準確的獲取冠層溫度，可以判斷作物水分狀況，指導農田灌溉［1-4］。傳統冠層溫度主要使用手持式紅外測溫儀獲取，但僅局限于點測溫，無法評估整塊田地冠層溫度分布情況，冠層溫度信息代表性較差［5，6］。通過無人機搭載熱紅外傳感器可快速、及時、大范圍獲取作物冠層熱紅外遙感圖像，并用于作物水分狀況精準監測。然而熱紅外遙感圖像中含有大量的土壤背景、作物冠層等地物信息，導致提取的冠層溫度信息中存在地物混合像元，對冠層溫度的提取形成干擾，因此剔除無人機熱紅外遙感圖像中的土壤背景，對提高作物冠層溫度提取精度至關重要［7-9］?！厩叭搜芯窟M展】目前，剔除無人機熱紅外遙感圖像土壤背景常采用3種方法：一是感興趣區域選擇，例如在提取作物冠層溫度時，通過ROI來手動劃分熱紅外遙感圖像中葉片覆蓋區域，進而計算該區域內的平均溫度，即為作物冠層溫度，雖然ROI可以消除部分土壤背景的干擾，但針對葉片縫隙之間包含的土壤背景仍然無法剔除［10-13］；二是基于可見光圖像降噪的冠層溫度掩膜，采用RGRI指數法、RGBI指數法、EXG算法剔除作物可見光圖像土壤背景，之后將熱紅外遙感圖像冠層溫度信息掩膜至剔除土壤背景的可見光圖像，可以獲取較高的冠層溫度提取精度，但在預處理過程中，可見光圖像與熱紅外遙感圖像分辨率不一致，需要降低可見光圖像的分辨率，且需布置較多的控制點對熱紅外遙感圖像進行配準，一旦配準過程產生偏差，將會使作物冠層溫度中涵蓋土壤溫度信息 ［14-15］；三是依據熱紅外遙感圖像土壤與冠層的灰度差異，直接對熱紅外遙感圖像降噪進而提取冠層溫度，如在棉花花鈴期，利用Otus算法、Canny邊緣檢測算法等達到分離土壤與冠層的目的，但是該方法要求圖像分辨率高，冠層與土壤差異明顯，地物信息簡單［16-17］?！颈狙芯壳腥朦c】由于棉花不同生育時期冠層結構（冠層開度、葉面積指數、葉傾角）具有顯著差異，使得土壤背景像元數量發生改變，進而對冠層溫度的提取產生干擾。有關棉花冠層溫度的提取方法研究主要集中于花鈴期，而針對苗期、蕾期冠層溫度的提取方法研究較少。需突破棉花苗期、蕾期冠層溫度監測方法與技術研究，實現早期水分精準管理，以保證棉花花鈴期、盛鈴期保鈴成鈴高產?！緮M解決的關鍵問題】以棉花苗期、蕾期冠層相關數據為研究對象，利用無人機采集試驗小區熱紅外遙感圖像，分析Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除熱紅外遙感圖像土壤背景對滴灌棉花冠層溫度提取精度的影響，并評價冠層溫度提取精度，分析提取冠層溫度最優方法，為新疆滴灌棉花水分管理過程中冠層溫度提取和監測提供技術和數據支撐。

1? 材料與方法

1.1? 材 料

1.1.1? 研究區概況

試驗于2021～2022年在石河子大學教學試驗場（85.97E，44.32N）進行，該地區海拔470 m，屬于典型的溫帶大陸性氣候，冬寒夏熱。年降水量為125～207 mm，平均氣溫25.1～26.1℃，年蒸發量為1 000～1 500 mm，無霜期為168～171 d，≥0℃的活動積溫為4 023～4 118℃，≥10℃的活動積溫為3 570～3 729℃。土壤質地為黏壤土，平均田間持水量為16.07%（質量含水率），平均土壤干容重為1.43 g/cm3。棉花品種為中棉109，2021年4月23日播種5月5日出苗，2022年4月13日播種，4月26日出苗，棉花種植模式為1膜3行，76 cm等行距，播幅2.28 m，全生育期施用 300 kg/hm2N、 108 kg/hm2P2O5、97 kg/hm2K2O ，均隨水滴施，其他管理措施均按照當地大田管理方式進行。圖1，圖2

1.1.2? 無人機遙感影像及地面數據采集

在棉花蕾期（2021年6月3～18日，2022年5月28日～6月15日）于晴朗無風日期，采用干濕參考面法，在每個小區中間位置選擇4行、行長1 m的棉花區域，將其中2行棉花所有葉片正反面均勻涂抹白凡士林作為干參考面，另外2行使用噴壺對棉花所有葉片噴施清水作為濕參考面，1 min后進行無人機熱紅外遙感圖像和地面數據采集，采集時間為每天12：00～13：00，此外在田間布置有黑白溫度校正板以及測量水溫的水桶，用于無人機熱紅外遙感圖像溫度轉換與校正。

1.1.2.1? 熱紅外遙感圖像采集

使用大疆御2行業進階版無人機，最大起飛重量1 100 g，續航時間可達31 min。熱紅外相機工作波段為8～14 μm，像素為640×512，鏡頭焦距38 mm。設置無人機飛行高度為30 m，鏡頭垂直地面進行拍攝，航向重疊率和旁向重疊率為80%，按照航線規劃對試驗地進行影像采集，飛行時間在12：30～13：00，采集整個試驗區域大約用時15 min。

1.1.2.2? 地面數據采集

在各小區非干濕參考面區域、干參考面區域和濕參考面區域分別選取具有代表性的5株棉花進行標記，并在無人機影像采集結束后，立即使用便攜式手持測溫儀測量植株冠層溫度；測量黑白溫度校正板及水的溫度，用于溫度轉換及校準。

1.2? 方 法

1.2.1? 試驗設計

設置4個水分處理，分別為田間土壤含水量達80%FC（I1）、田間土壤含水量達70%FC（I2）、田間土壤含水量達60%FC（I3）、田間土壤含水量達50%FC（I4），其中I3為對照（CK）。每個處理重復3次，共計12個小區，小區為6 m×8 m，2個小區之間設有防滲帶。

1.2.2 ?無人機遙感影像處理

1.2.2.1? 圖像處理

使用Pix 4D mapper軟件對熱紅外遙感圖像進行拼接處理以獲取試驗小區正射影像，并保存為JPEG格式。根據干濕參考面設置，將2年拼接成的正射影像通過ENVI軟件裁剪成60個感興趣區域。

1.2.2.2? 溫度轉換與校準

使用DJI Thermal Analysis Tool軟件提取熱紅外遙感圖像中的黑白溫度校正板及水的溫度，采用ENVI軟件提取相應熱紅外遙感圖像中的黑白溫度校正板及水的灰度，構建灰度與溫度的函數公式，在ENVI軟件中通過波段運算將熱紅外遙感圖像由灰度轉換為溫度。利用便攜式手持測溫儀測量黑白板及水的溫度，每個物體測量6次取平均值，與通過DJI Thermal Analysis Tool軟件提取的黑白溫度校正板及水的溫度建立實測溫度與圖像溫度的校準函數，同樣在ENVI軟件中通過波段運算完成溫度校正［18］。圖3

1.2.2.3? 剔除土壤背景

Otsu算法：根據影像的灰度特性，將圖像分割為冠層與土壤兩類，選擇使其類間方差最大、類內方差最小的分割閾值為最優閾值，進行圖像的自動二值分類，其核心公式參考程麗娜等［19］。

Canny邊緣檢測算法：Canny邊緣檢測算法是一個多級邊緣檢測算法，可依據作物冠層邊緣特征將圖像分割為冠層與土壤兩類，剔除土壤背景過程主要包括四個步驟：圖像降噪、計算圖像梯度向量與梯度幅值、極大值的選擇與非極大值抑制、雙閾值篩選［20，21］。

1.2.2.4? 冠層溫度優化

通過Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景時，會將一部分土壤背景劃分為棉花冠層，對溫度提取造成誤差。陰影面土壤溫度低于冠層溫度，陽光直射面土壤溫度高于冠層溫度，且分布于溫度直方圖兩端，通過剔除溫度直方圖兩端溫度信息后，可以提高冠層溫度提取精度。采用剔除溫度直方圖兩端1%冠層溫度直方圖進行優化，以進一步提高冠層溫度提取精度［22］。

1.2.3? 圖像分類精度評價

使用photoshop對棉花冠層熱紅外遙感圖像進行人工分割，并將其與算法分割結果進行比對，獲取TP（正確識別為冠層像元的數量），FP（將土壤像元識別為冠層像元的數量），Fn（將冠層像元識別為土壤像元的數量），利用混淆矩陣（Confusion Matrix）計算準確率（Precision）和召回率（Recall）對熱紅外遙感圖像冠層像元提取結果進行量化評價，兩者越接近100%，冠層像元提取精度越高。

Precision=TPTP+FP.（1）

Recall=TPTP+Fn.（2）

1.3? 數據處理

通過相關系數（r）評價兩者的相關關系，r越接近1 兩者相關性越高；通過均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）評價觀測值的誤差，RMSE越接近0，觀測值的誤差越小。

2? 結果與分析

2.1? 冠層區域提取

2.1.1? 不同算法對冠層區域提取方法比較

研究表明，使用Otsu算法剔除土壤背景時，與冠層像元灰度相近的土壤灰度像元被劃分至冠層區域，造成提取的冠層溫度中既包括陽光直射土壤像元也包括陰影土壤像元，對冠層溫度提取產生干擾。Canny算法可以精準識別作物邊緣特征，使邊緣線型輪廓緊貼冠層區域，減少土壤背景對棉花冠層區域提取結果的影響。Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景效果優于Otsu算法。圖4，圖5

2.1.2? 不同算法對冠層圖像提取精度評價

研究表明，Otsu算法的精確率大于召回率（2021年93.68%>82.52%，2022年90.42%>80.60%），Otsu算法提取冠層圖像中含有大量土壤像元，在土壤背景中包含冠層像元較少；Canny邊緣檢測算法2年準確率達到了91.90%、92.76%，召回率達到了95.22%、92.98%，Canny邊緣檢測算法可較好剔除土壤背景，避免對冠層像元和土壤像元的誤分。Canny邊緣檢測算法的準確率和召回率均大于Otsu算法，提取效果較優。表1、表2

2.2? 冠層溫度提取

2.2.1? 冠層溫度直方圖

研究表明，原始熱紅外遙感圖像的溫度頻率直方圖呈雙峰變化，并經地面實測數據驗證，陽光直射土壤溫度高于冠層溫度，陰影土壤溫度、陰影葉片溫度低于陽光直射冠層溫度，且在太陽高度角穩定的正午時刻陰影土壤溫度像元數量低于冠層溫度像元數據和陽光直射土壤溫度像元數量，因此，雙峰直方圖的第一個峰主要代表棉花冠層溫度信息，第二個峰主要代表陽光直射土壤溫度信息，且第二個峰的溫度大于第一個峰的溫度。棉花孕蕾期，熱紅外遙感圖像中冠層像元數量少于土壤背景像元數量，出現第一個峰的高度低于第二個峰，而在棉花盛蕾期，熱紅外遙感圖像中冠層像元數量多于土壤背景像元數量，使第一個峰的高度高于第二個峰。

Otsu算法、Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后冠層溫度頻率直方圖變化規律與原始圖像溫度頻率直方圖的第一個峰相同，均呈單峰變化。但是，Otsu算法剔除土壤背景后，冠層溫度頻率直方圖形狀粗糙，噪聲多，而Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后，冠層溫度頻率直方圖形狀光滑，噪聲少，且呈偏態分布。其次，Canny邊緣檢測算法提取的冠層溫度范圍小于Otsu算法提取的冠層溫度范圍。圖6，圖7

2.2.2? 冠層溫度特征值

研究表明，Otsu算法、Canny算法提取的冠層溫度最大值分別為62.40～64.69℃、59.65～63.54℃，較原始圖像冠層溫度最大值分別下降為2.98～4.11℃、5.26～5.73℃，兩算法均可降低土壤背景的干擾，但Canny算法的剔除土壤背景的效果優于Otsu算法。原始圖像及Otsu算法、Canny算法提取的冠層溫度最小值均為11.34℃，兩算法對剔除陰影土壤溫度像元沒有影響。2種算法可以降低冠層溫度平均值，其中以Canny算法提取的冠層溫度平均值最低（29.95～30.54℃）。Canny算法較優，Otsu算法次之，原始熱紅外遙感圖像最差（4.72～11.81℃>3.64～5.85℃>2.78～3.43℃），但是Canny算法提取的冠層溫度平均值與實測溫度差值（2.78～3.43℃）仍然較大。表3、表4

2.3? 冠層溫度優化及其與實測溫度相關性

研究表明，選擇剔除溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息對冠層溫度進行優化，并將優化前后冠層溫度與實測溫度進行相關性分析（2021年n=30，2022年n=30）。對比Otsu算法、Canny算法，Canny算法提取的冠層溫度與實測溫度相關系數最大（0.88、0.93）、RMSE最?。?.78、2.87℃）。剔除Canny算法冠層溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息后，冠層溫度與實測溫度相關系數最大（0.94、0.95），RMSE最?。?.59、1.43℃）。隨著土壤背景的剔除及對冠層溫度頻率直方圖的優化，冠層溫度逐漸降低，擬合線斜率逐漸接近于1。故通過剔除Canny算法溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息所提取的冠層溫度精度最佳，2年相關系數分別為0.94、0.95，RMSE分別為1.59、1.43℃。圖8，圖9

3? 討 論

3.1

無人機熱紅外遙感圖像中不僅包含冠層像元，還存在土壤像元，因此在提取作物冠層溫度過程中，易受土壤像元干擾，影響作物冠層溫度提取精度。為此，前人采用RGRI指數法、GBRI指數

法等剔除可見光圖像土壤背景以掩膜冠層溫度信息進而提取冠層溫度，雖取得了較好的效果，但是，由于可見光圖像與熱紅外遙感圖像分辨率不一致，需要降低可見光圖像的分辨率，布置較多的控制點對熱紅外遙感圖像進行配準，預處理過程復雜，不利于冠層溫度的提?。?，23-27］。研究采用Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除熱紅外遙感圖像中的土壤背景，結果表明，Otsu算法剔除土壤背景后，圖像中仍含有大量的土壤與冠層混合像元，而Canny邊緣檢測算法依據作物冠層邊緣特征識別冠層區域，進而避免更多土壤像元進入冠層區域，2年提取棉花冠層圖像的準確率達到了91.90%、92.76%，召回率達到了95.22%、92.98%，剔除土壤背景效果優于Otsu算法，與ZHAO B［1］、張智韜等［22］在棉花、玉米上的研究結果一致。

3.2

研究表明，通過Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后冠層溫度直方圖呈單峰偏態分布，溫度分布范圍分別為11.34～62.40℃、11.34～64.69℃（Otsu算法），11.34～59.65℃、11.34～63.54℃（Canny算法）而前人在玉米［27-28］等作物上的冠層溫度分布范圍主要在33～64℃，與研究的冠層溫度分布范圍不一致，可能是因為前人使用的Otsu-EXG-Kmeans算法中加入溫度閾值條件，剔除高于冠層溫度和低于冠層溫度的土壤像元，而通過Otsu算法和Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后，冠層溫度中會包含部分陰影土壤和陽光直射土壤，從而導致棉花

冠層溫度中既有低溫又有高溫，分布范圍增大。比較兩種算法下的冠層溫度頻率直方圖可以看出，使用Canny邊緣檢測算法的冠層溫度頻率直方圖形狀較Otsu算法的冠層溫度頻率直方圖形狀光滑，噪聲較少，其次Canny邊緣檢測算法提取的冠層平均溫度以及與實測溫度的差值均低于Otsu算法，Canny邊緣檢測算法提取效果較優。研究對冠層溫度直方圖進行優化，并通過圖像溫度與實測溫度相關性發現，剔除Canny邊緣檢測算法溫度直方圖兩端1%溫度信息后，圖像溫度與實測溫度相關性最大（r=0.94、0.95），擬合線接近1∶1，RMSE最小，分別為1.59、1.43℃，提取精度較高，該方法提取的冠層溫度接近實測溫度，可以較好的用于棉花水分狀況精準評價，但是研究選擇剔除溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息進行優化，是在前人研究基礎上開展的，并未根據實際情況對剔除溫度直方圖兩端2%、5%的溫度信息進行驗證［22］。

研究中，僅針對冠層溫度提取及精度評價開展了研究，因此在確定提取熱紅外遙感圖像冠層溫度最佳方法后，下一步的研究重點是以無人機熱紅外遙感為基礎，以地面傳感器（氣象、蒸發蒸騰、土壤溫濕度等）數據為支撐，利用熱紅外無人機反演作物水分狀況數據信息對衛星熱紅外遙感影像數據進行校正，以實現在大尺度遙感反演背景下的新疆滴灌棉花水分狀況精準監測。

4? 結 論

4.1

利用Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景效果最優，Otsu算法次之（準確率為91.90%>81.52%（2021）、92.76%>80.60%）。

4.2? 與Otsu算法相比，使用Canny邊緣檢測算法提取冠層溫度頻率直方圖形狀光滑，噪聲較少，降低了冠層溫度平均值（29.95、30.54℃），且與實測溫度差值最?。?.78、3.43℃）。

4.3

剔除Canny邊緣檢測算法溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息后，2年提取的冠層溫度與實測溫度相關性最高（r=0.94，0.95），RMSE最低（1.59、1.43℃），利用Canny邊緣檢測算法剔除土壤背景后，去除其溫度頻率直方圖兩端1%溫度信息，是準確獲取冠層溫度的有效方法。

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Extraction and accuracy evaluation of cotton canopy temperature under drip irrigation based on uav thermal infrared remote sensing

DANG Xuwei1，LIN Xinyuan1，HE Zheng1，CHEN Yan1，CI Baoxia1，MA Xuehua1，GUO Chenli2，HE Yaxing1，LIU Yang1，3，MA Fuyu1，3

（1.The Key Laboratory of Oasis Eco-Agriculture，Xinjiang Production and Construction Corps/ College of Agriculture，Shihezi University，Shihezi Xinjiang 832003，China; 2.College of Agronomy，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China; 3.National & Local Joint Engineering Research Center of Information Management and Application Technology for Modern Agricultural Production（XPCC），Shihezi Xinjiang 832003，China）

Abstract：【Objective】 To increase the accuracy of canopy temperature extraction derived from thermal infrared imagery of drip irrigated cotton in Xinjiangin the hope of providing a technical support for precise water status monitoring.

【Methods】 Different soil moisture contents were set at cotton seedling and squaring stages.The thermal infrared images of different treatments were acquired by using UAV，and the temperature of radiation calibration plate in plot and water in the bucket were measured by using a portable handheld thermometer.For the above information，the latter temperature was used to calibrate the former temperature extracted from thermal imagery.The Otsu and Canny edge detection algorithms were used to mask thermal infrared images and remove soil background.Cotton canopy temperature was extracted by region of interest（ROI） and band math，and then the canopy temperature frequency histograms were plotted and optimized.Meanwhile，the actual cotton canopy temperature was obtained from a portable handheld thermometer.The consistency analysis was performed between actual canopy temperature and extracted canopy temperature to calibrate the accuracy of extracted temperature from thermal imagery.

【Results】 Canny edge detection algorithm eliminated soil background and extracted canopy image with higher accuracy than Otsu algorithm（91.90%>82.52%、92.76%>80.60%），which reached the best effect.The canopy temperature histograms constructed by Otsu algorithm and Canny edge detection algorithm after removing soil background are skewed，but the canopy temperature histograms constructed by Canny edge detection algorithm after removing soil background were smoother and less noisy than Otsu algorithm，and the average canopy temperature of Canny edge detection algorithm in two years was the lowest（29.95，30.54℃），with the smallest difference from the measured temperature（2.78，3.43℃）.Correlation analysis showed that the extracted canopy temperature based on Canny edge detection algorithm had the highest correlation with the measured temperature（r=0.94，0.95） and the lowest RMSE（1.59，1.43℃），where the 1% temperature information at both ends of the temperature histogram of Canny edge detection algorithm was dislogded.

【Conclusion】? The Canny edge detection algorithm improves the precision of cotton canopy temperature extraction from UAV thermal infrared images，and the optimization of 1% temperature at both ends of the temperature histogram is helpful to improve the precision of cotton canopy temperature extraction.

Key words：drip-irrigated cotton; unmanned aerial vehicle; thermal infrared image; canopy temperature; accuracy

Fund projects：Xinjiang Production and Construction Corps Financial Science and Technotogy Plan Project“Key Cultivation Technology Integration and Demonstration for Xinjiang High-Quality Cotton Production”（2020AB017）； “Development and Application Demonstration of Main Crop Precision Water and Fertilizer Integration Technology and Equipment Research”（2020AB018）

Correspondence author：LIU Yang（1989-），male，from Qinghai，associate professor，doctoral student，research field：efficient use of water and fertilizer and precision cultivation of crops，（E-mail）ly.0318@163.com

MA Fuyu（1967-），male，from Gansu，professor，doctoral student，research field：crop precision cultivation and water and fertilizer integration，（E-mail）1469633844@qq.com