34. 第三十四课时 农用无人机的其他应用-1

Writedownyourtitleandplanningcontenthere.BUYUNAVIATION第三十四课时农用无人机的其他应用-1BUYUNAVIATION农用无人机的其他应用一、植保无人机农田光谱与成像检测植保无人机搭载光谱的应用原理二、三、植保无人机光谱成像检测技术的应用植保无人机农田光谱与成像检测植保无人机农田光谱与成像检测无人机遥感技术相对于传统的航空航天遥感技术，优点包括研制成本低、研制周期短、运行成本低等无人机光谱检测技术与装备无人机遥感能避免由恶劣气象条件、长航时、大机动、险恶环境等造成的影响。能克服卫星因时间和天气条件无法获取感兴趣区域遥感信息的缺陷,又能避免地面遥感视野窄、工作范围小、工作量大等问题植保无人机农田光谱与成像检测基于光谱应用技术的无人机需要搭载能够覆盖一定波段范围的非成像光谱仪作为传感器无人机光谱检测技术与装备无人机遥感技术除了继续向高精度、多功能、高灵敏度、高分辨率、高可靠性、多维信息的方向发展，同时还会更灵活地适用于现场、生产线、战场实地工作、无人监守、联网工作等新颖的实用领域植保无人机农田光谱与成像检测在电磁波作用下，目标地物在不同波段会形成不同的光谱吸收和反射特征，这是由真实的地物状态所决定的光学物理属性无人机搭载光谱的应用原理根据地物的光谱响应特性，分析描述对象的光谱信息，以反映其内部的物质成分和结构信息地物的光谱特征是探测物质性质和形状的重要根据植保无人机农田光谱与成像检测在农业应用领域，农业无人机遥感监测的主要对象为作物与土壤，在可见-近红外光谱波段中，作物反射率主要受作物色素、细胞结构和含水率的影响，在可见光—红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性无人机搭载光谱的应用原理植保无人机农田光谱与成像检测根据植被这些特有的光谱特性，可以进行作物长势、作物品质、作物病虫害等方面的监测无人机搭载光谱的应用原理在可见-近红外光谱波段，土壤的总体反射率相对较低，主要是因为受到土壤中有机质、氧化铁等赋色成分的影响植保无人机农田光谱与成像检测土壤、作物等地物所固有的反射光谱特性可以作为农业遥感的理论基础无人机搭载光谱的应用原理植保无人机农田光谱与成像检测化学组成受到品种、生育期、发育状况、健康状况及生长条件的影响，因此，理论上可以通过植物的高光谱特征来反演其生理生化组分和含量、冠层结构及植株长势等无人机搭载光谱的应用原理绿色植物的叶片在叶绿素的作用下大量吸收红光和蓝光，并被植物的光合作用所消耗植保无人机农田光谱与成像检测通常情况下，绿色健康植物在350～2500nm波段具有以下典型反射光谱特征无人机搭载光谱的应用原理在可见光的350～700nm波段，是叶绿素的吸收带叶绿素是植物活力的体现，当植物机能旺盛、营养充足时，叶绿素含量较高，此时的光合作用较强，植物表现为明显的绿色可以利用植物的这些光谱特征进行生理参数估测和营养胁迫的评估植保无人机农田光谱与成像检测无人机搭载光谱的应用原理在700～1300nm波段，受叶片细胞结构及多层叶片多次反射的影响，形成一个近红外平台当植物受到胁迫或衰老后，近红外波段的反射率就会降低如果植被在遭受营养胁迫时失水过多，近红外波段的反射率反而会增大植保无人机农田光谱与成像检测无人机搭载光谱的应用原理在红光与近红外波段的过渡部分，由于叶绿素对红光的强吸收及冠层对近红外光的强反射，形成一个反射率急剧上升的陡坡，称为“红边”“红边”是绿色植物独有的光谱特征，通常位于680-760nm波段植保无人机农田光谱与成像检测当植物长势旺盛，叶片叶绿素含量较高时，光合作用增强，进而需要消耗更多的长波光子，导致“红边”向长波方向移动（Collins，1978)，即“红边红移”无人机搭载光谱的应用原理当植被遭受胁迫或逐渐衰老、叶片叶绿素含量较低时，光合作用减弱，植被“红边”表现出“蓝移”现象；可以通过“红边”来对植被的生理参数及长势进行定量估测植保无人机农田光谱与成像检测无人机搭载光谱的应用原理在1300-2500nm波段，植被的光谱反射率主要受叶片含水量的影响，1450nm和1940nm附近是水分的强吸收带，而其他物质（如蛋白质、木质素等）虽然在1450-2450nm波段存在吸收，但被水分的强吸收特征所掩盖植保无人机农田光谱与成像检测水分的这一吸收特征，使得1300～2500nm波段的光谱反射率与叶片含水量存在很高的相关性，植被光谱反射率随叶片含水量的增加而降低，而1450nm和1940nm更是进行叶片含水量反演的敏感波段无人机搭载光谱的应用原理在实际应用中，由于空气水分的影响，通过水分吸收波段反演叶片含水量的精度大大降低植保无人机农田光谱与成像检测对于土壤而言，可根据无人机遥感对大面积土壤中的含水率进行检测，实现对农作物产量的预测，对农田环境监测、合理灌溉、防洪抗旱等有着重要意义无人机搭载光谱的应用原理热惯量法较适用于裸露或植被覆盖稀疏的土地，该方法主要根据遥感获取的土壤热惯量、地表昼夜温差、土壤水分含量之间的关系来进行土壤水分的反演植保无人机农田光谱与成像检测温度-植被指数法较适用于植被覆盖区，根据土壤与作物之间的水分关系，建立土壤水分的间接预测模型，实现土壤水分的遥感监测无人机搭载光谱的应用原理无人机光谱成像检测技术的应用农情遥感监测就是以遥感技术为主对农业生产过程进行动态监测，主要对大宗农作物种植面积、长势、墒情与产量的发生与发展过程进行系统监测无人机光谱成像检测技术的应用优点：范围大、时效强、客观准确无人机遥感技术的出现和发展，解决了GPS实测地面样方的方法存在的效率低、样方面积小等问题通过结合农作物地面测量数据，能迅速而准确地完成该区域的农情监测任务，并为更大范围的农情采样估计提供便利无人机光谱成像检测技术的应用农田农情遥感监测图全程自动化、机械化作业是未来农业生产的主要模式，快速、大面积地对作物的长势进行无损检测至关重要作物农情监测无人机光谱成像检测技术的应用利用微小型无人机遥感平台获取作物的遥感信息，对研究区域内的作物生长状况进行定点定量分析,实施精准农业生产Zarco-Tejada等(2013）研究了类胡萝卜素和叶绿素含量估计方法的发展过程，使用无人机获得高分辨率的高光谱图像作物农情监测无人机光谱成像检测技术的应用对窄带多光谱相机、微型高光谱相机和热成像相机在检测植物叶绿素含量变化方面进行了尝试并取得了一定的成果祝锦霞等（2010）采用无人机航空摄影平台获取了水稻田冠层图像，识别了4种氮素营养水平的综合特征参量,采用扫描仪和无人机平台获取了水稻叶片和冠层的数字图像,运用数字图像处理技术研究了不同氮素营养水平水稻叶片和冠层的综合特征信息，并将其应用于水稻的氮素营养诊断中作物农情监测无人机光谱成像检测技术的应用无人机光谱成像检测技术的应用相关参数面积量算利用遥感技术对植被相关信息进行监测是遥感影像的主要应用，植被指数是植被遥感监测中被广泛应用的参数之一有效地反映了叶绿素含量、植被覆盖度、叶面积指数、生物量、净初级生产力和光合有效辐射吸收等生物物理与生物化学参数无人机光谱成像检测技术的应用作物覆盖度面积量算无人机遥感能够灵活获取多尺度、多时相的地面观测数据，开展卫星遥感数据和产品真实性检验及尺度转换等方面的研究工作感监测作物覆盖度的变化主要分为两类:一是利用卫星影像数据，建立与光谱植被指数及覆盖度相关的模型;二是利用人工地面采集数字影像，对影像进行图像分割或分类操作，提取覆盖度无人机光谱成像检测技术的应用作物面积面积量算王利民等人的研究表明，无人机遥感在获取小范围、样方式分布的作物影像方面具有广泛的应用前景，有望部分替代现有人工GPS测量的作业方式感监测作物覆盖度的变化主要分为两类:一是利用卫星影像数据，建立与光谱植被指数及覆盖度相关的模型;二是利用人工地面采集数字影像，对影像进行图像分割或分类操作，提取覆盖度无人机光谱成像检测技术的应用无人机影像具有更高的地面空间分辨率，能带来农作物精细纹理等额外的遥感信息，可应用于精准农业遥感监测领域；还能很方便地应用于统计某一地区作物的种植结构、