無人機搭載多光譜相機如何跟蹤分析作物和土壤?
無人機多光譜分析原理簡述
多光譜無人機傳感器可捕獲電磁波譜可見光和近紅外部分的高分辨率影像,從而可以計算植被指數。
電磁波譜是波長范圍很廣的,每個波長都攜帶信息。其中只有一小部分是人眼可見的。當我們觀察任何東西時,我們可以看到的是紅色,綠色和藍色(RGB)的反射色譜,我們將其解釋為基于波長的彩虹顏色的任意組合。普通的RGB相機過濾波長,以獲得我們可以看到的信息。多光譜相機配備了鏡頭和濾光片,可以拾取**出可見光譜的波長 - 在紅外波長的方向上。
為什么這對分析作物和土壤很重要?植物和土壤根據其內容物吸收和反射來自陽光的波長。例如,當植物健康并進行光合作用時,它會吸收大量的紅光和藍光,并反射綠色和更多的紅外光。
當你觀察富含葉綠素(綠色)的植物時,你會看到植物反射的光的波長,而不是它吸收的波長(藍色和紅色)。葉子中葉綠素的產生導致大量的紅外光反射率,但我們看不到這一點。多光譜傳感器可以記錄這一點,因此我們可以。這是有用的,因為減少的紅外反射率信號在我們用肉眼看到葉綠素之前就降低了葉綠素的產生,所以我們可以通過多光譜無人機傳感器主動跟蹤植物的健康狀況。
使用多光譜無人機傳感器進行植被測量的一個基本目的是測量兩個或多個特定波長波段(例如,紅色和近紅外波段)的空間表面反射率,然后作為計算VI(例如NDVI)的基礎或通知地表覆蓋物分類。反射率是在表面界面反射的入射光的比例。VI 增強了不同表面(如裸露地面、稀疏或茂密植被)的特征電磁反射率特征,而分類通常根據這些差異對影像進行分區(qū)。葉片結構和葉綠素含量影響植物的光譜特征,VI將光譜特異性變異性轉化為可與植被生產力和葉面積指數的其他測量相關的單個變量。在實踐中,基于無人機的反射率地圖通常是通過收集區(qū)域內的許多重疊圖像來創(chuàng)建的,然后將這些圖像通過攝影測量軟件處理組合成單個正射地圖。
無人機多光譜分析作物土壤優(yōu)勢
多光譜數據及其在植被分析中的應用并不是什么新鮮事。幾十年來,由于衛(wèi)星圖像,農學家,農民和林業(yè)專業(yè)人員以及環(huán)境研究人員一直依賴這些信息。然而,衛(wèi)星引入了它們的局限性。即:較低的分辨率,門控訪問和云層覆蓋的中斷。然而,配備多光譜攝像頭的無人機解決了這些限制。
無人機多光譜分析案例簡述
冬小麥前期的長勢監(jiān)測任務
本次農情監(jiān)測搭載的多光譜相機總共有五個鏡頭,分別對應近紅外、紅光、綠光、紅邊、以及RGB合成。根據采集的數據選擇歸一化差分植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)來綜合反映冬小麥的生長分布和覆蓋情況。
植物葉面在可見光紅光波段有很強的吸收特性,在近紅外波段有很強的反射特性,這是植被遙感監(jiān)測的物理基礎。通過這兩個波段測值組合得到的NDVI指數,對土壤背景變化敏感,能較好地識別植被和水體。在植被處于中、低覆蓋度時,該指數隨覆蓋度的增加而*增大,當達到一定覆蓋度后增長緩慢,所以適用于植被早、中期生長階段的動態(tài)監(jiān)測。
NDVI = (ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)
式中:ρNIR是近紅外波段的反射率,ρR是紅光波段的反射率??梢姽饧t光波段(0.58-0.68μm)位于葉綠素吸收帶,近紅外波段(0.75-1.10μm)位于綠色植物光譜高反射區(qū)。
NDVI取值范圍:-1~1,NDVI值近似為0表示無植被的裸土區(qū);NDVI正值表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大,大于0.7表明該區(qū)域植被密度較高;而地面覆蓋水雪區(qū)域NDVI是負值。NDVI是植物空間密度和植物生長狀態(tài)的zui好指示因子,與植被覆蓋的分布密度呈線性相關關系,一般應用于檢測植被生長狀態(tài)、植被覆蓋等領域。
實際應用
根據客戶需求拍攝監(jiān)測區(qū)域(57畝),每個鏡頭124張照片,共計620張。將拍攝數據導入后處理軟件Terra,可以得到測區(qū)RGB合成正射影像圖,以及各個波段的反射地圖和指數圖。
根據不同需要可以將波段進行組合計算得到植被指數,這邊計算的是NDVI指數圖。結合圖表可以看出:紅色區(qū)域表示有水區(qū)域,接近0值部分是道路和裸土,左邊綠色較密集區(qū)域植被覆蓋較好,右邊部分由于冬小麥正處于出苗期,葉面積小,NDVI值較小呈現土黃色。
補充
圖表體現了這個區(qū)域本時段植被分布情況以及植被覆蓋比值。鑒于這種情況,我們可以對這個區(qū)域作定期監(jiān)測,同樣以NDVI指數作為參評標準,這樣可以得到冬小麥生長期的發(fā)育狀況,作為產量評估和蟲害評估的主要依據,對時時的監(jiān)測小麥生長狀況,提高小麥的實際產量具有顯著意義。
南京躍飛智能科技|無人機方案提供商
詞條
詞條說明
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