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無人機高光譜遙感技術在精準農業(yè)領域的應用

發(fā)布時間:2023-10-27
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無人機(UAV)的發(fā)展和迅速崛起標志著遙感技術進入了一個新時代,它提供了前所未有的空間、光譜和時間分辨率數(shù)據(jù)。精準農業(yè)是無人機最有經濟價值的應用領域之一,本文簡單介紹了無人機高光譜遙感技術在精準農業(yè)領域的應用。

無人機(UAV)的發(fā)展和迅速崛起標志著遙感技術進入了一個新時代,它提供了前所未有的空間、光譜和時間分辨率數(shù)據(jù)。精準農業(yè)是無人機最有經濟價值的應用領域之一,本文簡單介紹了無人機高光譜遙感技術在精準農業(yè)領域的應用。

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無人機高光譜遙感技術在精林業(yè)調查領域的應用


無人機高光譜遙感技術

鑒于無人機最近進入農業(yè)應用市場,其進展、研究數(shù)量和涵蓋的科研方向均成果非凡,大多數(shù)研究證實了無人機在精準農業(yè)中的巨大潛力。盡管(nano)衛(wèi)星也將提供非常高的時間和空間分辨率,但無人機具有幾個獨特的功能,可以使它們在精準農業(yè)中處于領先地位(遙感數(shù)據(jù)方面)。除了具有競爭力的價格,無人機在以下方面仍然是獨一無二的:

1) 提供厘米級分辨率

2) 結合3D冠層高度和正射影像信息

3) 提供多角度數(shù)據(jù)(特別是來自快照相機)

4) 提供高質量高光譜數(shù)據(jù),并可以集成各類功能的傳感器

為了將這一知識應用到精準農業(yè)的日常實踐中,未來的研究應側重于利用高光譜或多光譜數(shù)據(jù)與熱數(shù)據(jù)的互補性,將觀測結果整合到穩(wěn)健的傳輸或增長模型中(而不是線性回歸模型),以及將無人機產品與其它空間顯式信息相結合。

推薦產品:賽斯拜克無人機高光譜成像系統(tǒng)SF500,它是基于大疆工業(yè)級無人機旗艦產品M300RTK平臺深度開發(fā)的一款輕小型旋翼無人機機載的高光譜成像系統(tǒng),光譜范圍覆蓋400~1000nm,光譜分辨率優(yōu)于2.5nm,具有極高的噪信比和空間分辨率,結合高清相機拍攝高清圖片,實現(xiàn)對物質信息的全面檢測,是當前市場上輕型化+科學級高光譜數(shù)據(jù)的優(yōu)選組合方案。

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無人機高光譜遙感技術在精準農業(yè)領域的應用

1.?干旱脅迫檢測

配備熱像儀的無人機在干旱脅迫檢測和灌溉調度中發(fā)揮著重要作用。值得注意的是,幾乎所有用于干旱脅迫檢測的無人機應用都集中于果園(水果)作物。在農田中,雖然無人機也同樣適用,但典型的溝灌或噴灌系統(tǒng)通常不適合精準灌溉,需要過渡到(地下)滴灌或樞軸系統(tǒng)中。

2.?病原體檢測與農藥應用

無人機遙感用于疾病檢測還處于探索階段,尚未充分發(fā)揮其潛力。到目前為止,還沒有使用無人機生成殺菌劑或殺蟲劑任務圖。研究表明,農民經常過量使用殺蟲劑,大部分是為了避免造成作物嚴重損害。因此,未來的研究需要盡可能避免假陰性觀察。為實現(xiàn)這一目標,主要研究重點應放在無人機高光譜遙感技術在幾種常見疾病之間的應用區(qū)分,以及熱紅外與多光譜、高光譜數(shù)據(jù)的融合。

3.?雜草檢測

雜草感染通常是零散的,無人機提供了一種很好的方法來繪制雜草圖,并允許進行特定地點的雜草管理 (SSWM)。

使用無人機探測雜草的方法:

1) 有監(jiān)督的分類算法效果很成功

2) 基于對象的圖像分析(OBIR)方法優(yōu)于傳統(tǒng)的基于像素的方法

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4.?營養(yǎng)狀況評估

提高氮(N)含量是現(xiàn)代農業(yè)的一大重點,使用近端作物傳感器來確定變量施肥是精準農業(yè)典型應用之一。市面上有多種商用多光譜系統(tǒng)可安裝在拖拉機和懸臂式噴霧器上,提供實時可變施肥率。它們都基于一個眾所周知的事實,即營養(yǎng)狀況反映在葉子和植物的反射光譜特征中(如上圖)。

5.?生長活力和生物量

生長期和生物量的田間變化信息對農民監(jiān)測作物生長和制定進一步的管理計劃非常關鍵。利用基于無人機的RGB圖像,可以非常詳細的體現(xiàn)谷物作物的不同生長階段?;跓o人機(RGB)圖像的運動結構(SfM)軟件得出的植被高度是谷物和果園作物中實際植被高度的極佳估計方法(前提是有足夠的土壤區(qū)域可見)。

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6.?產量預測

精確的早期產量預測對農民和整個農業(yè)部門同樣重要。使用無人機時,通過應用RGB導出的株高和冠層覆蓋率、植被指數(shù)或多光譜圖像,可以獲得良好的產量預測精度。多時相植被指數(shù),如累計整個生長周期的植被指數(shù)效果,優(yōu)于單次,衛(wèi)星數(shù)據(jù)也是如此。

無人機產量預測研究目前主要集中在:

1) 經驗回歸模型

2) 作物生長模型

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