多光譜相機航精準農業(yè)中的應用

產(chǎn)品型號： AIRPHEN

所屬分類(lèi)：多光譜測量系統

更新時(shí)間：2018-05-02

簡(jiǎn)要描述：多光譜相機AIRPHEN為精確農業(yè)提供了一種有效鑒別作物狀態(tài)多樣性的方法，具有高空間分辨率和高訪(fǎng)問(wèn)頻率。

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多光譜相機AIRPHEN主要測量指標：
    1、綠地指數（Green area index）是一個(gè)主要的農業(yè)過(guò)程變量，用于決策系統。AIRPHE 無(wú)人機平臺配備有6個(gè)波段相機系統，基于數學(xué)算法GAI估算法。圖像疊加，在不同測量通道內提供多角度圖像。利用6個(gè)波段的的反射以及對每個(gè)獨立成像特殊向陽(yáng)角度取景，生成瀏覽表，將PROSAIL輻射傳輸模型反轉。與單個(gè)圖像對應的平均整體方案容許對錯誤反轉問(wèn)題進(jìn)行調節。要獲得穩定GAI估值 ，需要大約6幀圖像。相對應的均方根誤差（RMSE)值用作相關(guān)不定性的一個(gè)指標。與基于地面的測量相比，UAS GAI在小麥和油菜上方的精度大約是0.2（RMSE)。歸一化反射率與反射率相比， GAI 估值性能大為改善（0.17：0.26 GAI,RMSE）。實(shí)驗觀(guān)察到UAS無(wú)人機不同獲取時(shí)期的估算值的高重復性。利用紅波邊緣波歸一化（）反射率，帶來(lái)從低到中GAI估值的30%（10%）的精度提升。該產(chǎn)品也可用于其它地塊、森林調查、病蟲(chóng)害防治等。2、VI:植被指數：主要反映植被在可見(jiàn)光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標，各個(gè)植被指數在一定條件下能用來(lái)定量說(shuō)明植被的生長(cháng)狀況。在學(xué)習和使用植被指數時(shí)必須由一些基本的認識：
3、NDVI: 歸一化差值植被指數：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個(gè)波段反射率的計算。           1）．NDVI的應用：檢測植被生長(cháng)狀態(tài)、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；                 2）．-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為云、雪等。對可見(jiàn)光高反射；0表示有巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大
   3）．NDVI的局限性表現在，用非線(xiàn)性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時(shí)會(huì )發(fā)現，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度；
   4）．NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等，且與植被覆蓋有關(guān)
4、PRI: 光反射指數：光化學(xué)植被指數PRI定義為531am和570nm處反射率的歸一化植被指數,這一指數能夠成功的估算葉片尺度、冠層尺度和景觀(guān)尺度的光能利用率LUE,進(jìn)而可以提高凈初級生產(chǎn)力NPP的估算精度,因而PRI有著(zhù)廣闊的應用前景。
5、MERIS陸地葉綠素指數（MTCI）：該指數是葉綠素提取精度,很好地監測植被葉綠素含量的潛力。
多光譜相機AIRPHEN主要特點(diǎn)：

1）6同步快門(mén)傳感器
2）1280x960像素(tiff，12 bit)
3）2幀/秒，12bit
4)可配置波段(450-950nm)
5)視角可配(25°~60°)
6)使用不同傳感器進(jìn)行同步(TIR,RGB)
7)SD卡存儲
8)內置或外置GPS
9)人體工程學(xué)無(wú)線(xiàn)界面
10)低能耗(7w/h)
11)輕便(200g)
12)緊湊、容易集成
13)可計算寬范圍的VI值(植被指數)

產(chǎn)品技術(shù)參數：
重量：500g(備選700g，2節電池)
尺寸：140*92*102 mm
內存：40 Go(可達備選240Go )
波長(cháng)（nm）：450,532,568, 675, 730, 850
操作角度：35°(備選20°)
獲取速度：2幀/ 秒
圖片尺寸：1280*960
操作時(shí)間：1h(1電池)
2h(2電池)

多光譜相機AIRPHEN在精準農業(yè)中的應用
    在精準農業(yè)中，地塊內的變異是進(jìn)行農業(yè)精準管理的關(guān)鍵。但是，在進(jìn)行精準農業(yè)的實(shí)施，還需要許多工作，如地塊的數字化、作物種類(lèi)、面積量算、作物長(cháng)勢分析以及地塊內的作物變異情況等
    地塊邊界的數字化：在精準農業(yè)實(shí)施過(guò)程中，特別是在我國極其分散的經(jīng)營(yíng)條件下，準確測量地塊的邊界也是十分復雜的工作。利用低空遙感影像進(jìn)行地塊邊界的數字化，不僅時(shí)效性強，而且準確。十分符合我國目前廣大農村高度分散營(yíng)養條件下的精準農業(yè)的實(shí)施。
  地塊面積量算：通過(guò)數字化地圖，可準確地量算出各種作物所占地塊的面積。
    作物種類(lèi)識別：在可見(jiàn)光區，低空遙感影像對作物種類(lèi)反應是較為敏感的，通過(guò)肉眼即可判讀出作物的種類(lèi)。
    作物長(cháng)勢分析：根據不同作物長(cháng)勢的葉片對不同電磁波的反射特征不同，可判斷出作物的長(cháng)勢狀況，植物的生長(cháng)狀況與紅色和藍色波段的反射值有較高的相關(guān)性，而與綠色波段的反射值關(guān)系不太密切。在紅色波段的影像中，與土壤水分的關(guān)系也十分密切。由此可判斷土壤水份狀況。