无人机农林植保技术及应用 课件 第36、37课时 农用无人机的其他应用-3、4

Writedownyourtitleandplanningcontenthere.BUYUNAVIATION第三十六课时农用无人机的其他应用-3BUYUNAVIATION农用无人机的其他应用一、农田作物养分信息检测概述无人机作物养分信息检测的应用二、农田作物养分信息检测概述农田作物养分信息检测概述作物养分信息检测是作物生长监测过程中的重要内容，主要包括作物生长所需的大量元素（氮、磷、钾)、微量元素、水分及与生长状况紧密联系的生理指标当前的作物养分信息检测，主要是基于实验室的理化分析方法，或者基于现代的分析手段，采用图像处理技术、光谱及光谱成像技术农田作物养分信息检测概述大范围的作物养分信息检测需要用到遥感技术，航空遥感、卫星遥感等技术已经被用于作物养分信息检测优点：高效，能够快速实现大面积的检测缺点：无法得到地面小范围或单株植株的细节养分信息农田作物养分信息检测概述无人机遥感的出现，有效地弥补了地面检测技术和设备及航空、卫星遥感技术和设备之间的不足将检测仪器设备安装在低空飞行的无人机上，在飞行中获取作物的不同传感器数据信息，建立养分信息与传感器数据的分析模型，从而实现养分信息的反演和预测农田作物养分信息检测概述无人机遥感轻便灵活，作业范围广，时效性强，维护、使用费用低，且时空分辨率更高无人机应用于作物养分信息检测，主要是对作物生长过程中的养分信息指标的遥感反演研究，结合作物生长过程中的养分状况和生长状况，实现对农作物的实时养分等级监测评估无人机作物养分信息检测的应用无人机轻便、灵巧、便携的特点，高效、快速的信息获取方式，较为低廉的价格，以及较易操作等优点使其突破了传统地面检测和高空遥感的限制，更容易得到推广和应用无人机作物养分信息检测的应用姚霞等(2014)采用无人机遥感技术，发现基于无人机多光谱遥感监测小麦氮素状况和生长特征是可行的，具有较高的准确性无人机作物养分信息检测的应用Duan等(2014)利用搭建在无人机上的高光谱遥感,基于PROSAL模型实现了对玉米、马铃薯和向日葵LAl的测量，研究结果表明,双角度测量的结果要优于单角度测量的结果Lu等(2015）分别在水稻的抽穗期和拔节期利用无人机搭载Mini-MCA相机《红、绿、蓝和近红外波段》在150m高度对水稻地上部分生物量、LAI及作物的含氮量进行了预测研究，发现作物含氮量的预测效果在水稻拔节期较为精确(R=0.69)无人机作物养分信息检测的应用Li等(2015)采用装载有CanonA3300IS(CanonA3300IS,东京，日本)数码相机的无人机在50m飞行高度上对水稻冠层的氮含量进行了检测研究,通过建立深绿色颜色指数(darkgreencolourindex.DGCI)与氮含量之间的关系无人机作物养分信息检测的应用Li等人实验研究表明，DGCI与氮含量具有良好的线性关系,这表明无人机遥感可用于水稻氮素含量的检测无人机作物养分信息检测的应用装载数码相机的六旋翼无人机数据采集平台浙江大学何勇教授团队,通过模拟无人机飞行状况,设计和构建了无人机近地遥感模拟平台无人机作物养分信息检测的应用研究结果表明，无人机模拟平台能对氮素分布进行检测，但存在一定的误差，需要进一步提高预测精度Zarco-Tejada等，采用两个不同的无人机平台分别搭载机载多光谱成像仪及机载高分辨率高光谱成像仪(Micro-HyperspecVNIRmodel，HeadwallPhotonics，马萨诸塞州,美国)对葡萄园葡萄叶片叶绿素含量和类胡萝卜素含量进行了检测无人机作物养分信息检测的应用研究结果表明,无人机结合高光谱成像技术可以有效地实现莓萄园葡萄叶片叶绿素和类胡萝卜素的检测Lucieer等(2014）设计了一个新的高分辨率的高光谱无人机系统，并以此进行了3场机载实验，证明了该系统在标准条件，以及远程恶劣低温环境下的可操作性无人机作物养分信息检测的应用实验结果表明，该系统能够提供Scm精度下的定量植物生理生化变化及健康状况的地图Baluja等(2012)利用机载的红外热遥感相机ThermovisionA40M(FLIR,美国)和多光谱成像仪MultipleCameraArrayMCA-6.Tetracam，Inc,加利福尼亚,美国)来预测评估葡萄园的水分状态无人机作物养分信息检测的应用研究结果表明,无人机可被有效地用于葡萄园水分状态的检测，为精细灌溉的实现提供科学依据无人机作物养分信息检测的应用Vega等(2015）采用无人机结合多时相影像技术,对向日葵植株的籽粒产量、地上生物量及含氮量与NDV1进行了线性回归分析结果表明,无人机遥感可用于向日葵籽粒产量、地上生物量及含氮量的检测无人机作物养分信息检测的应用Jannoura等(2014)采用远程控制的六旋翼直升机装载数码相机PanasonicLumixDMC-GF1采集豌豆和燕麦的图像信息研究结果表明,基于无人机遥感获取的NGRDI可用于作物地上生物量的预测无人机作物养分信息检测的应用Saberioon等(2014)采用地面数字图像技术与无人机遥感技术，分别对不同生长期水稻叶片和冠层的叶绿素含量进行了检测研究研究发现，基于地面叶片图像和无人机冠层图像得到的Ipca与叶绿素含量在-0.05的显著性水平下显著相关，表明提出的主成分分析指数可用于地面和无人机遥感的水稻叶绿素含量检测无人机作物养分信息检测的应用表面结合数码相机的无人机遥感可用于水稻叶片和冠层叶绿素含量的检测稻田RGB图像及NDVI分布图无人机作物养分信息检测的应用Caturegli等《2016）采用无人机遥感对施肥后的3种草坪的氮(N)含量进行了检测研究研究发现,无人机遥感测得的NDVI与作物传感器近地测得的NDVI有较高的相关性,并且NDVI对草坪的N含量有较好的估计结果这一研究结果表明,无人机遥感能够充分评估草坪的N含量在空间范围内的变化,这为大面积的草地管理提供了技术支持Writedownyourtitleandplanningcontenthere.BUYUNAVIATION第三十七课时农用无人机的其他应用-4BUYUNAVIATION农用无人机的其他应用一、植保无人机植物病虫害信息监测植保无人机植物病虫害信息监测原理二、植保无人机植物病虫害信息监测概述植保无人机植物病虫害信息监测农作物病害是影响作物生长、制约农业生产稳定发展的主要因素之一农作物病害不仅会导致作物产量减少及农产品品质下降，而且会增加杀菌剂等农药的使用,从而引起农产品的安全问题概述植保无人机植物病虫害信息监测目前用于农作物病害检测的传统方法主要有人工感官检测和理化检测(何勇等，2015)传统手段的监测范围多局限于实验室和近地面等微观监测，不适用于大田病害数据的获取和监测为克服传统技术带来的弊端,大面积、快速、无损的监测技术在农作物病害监测中的应用越来越广泛概述植保无人机植物病虫害信息监测遥感技术在我国植物病害监测中的应用越来越普遍，主要有卫星遥感和无人机遥感等方式无人机遥感主要应用在田间尺度调查，其作为卫星遥感的补充，具有重量轻、体积小、性能高等优点，现已成为遥感发展的热点和新的趋势(姚云军等,2008)农用无人机农田信息监测植保无人机植物病虫害信息监测在利用无人机遥感光谱监测之前，研究人员利用可见-近红外光谱仪、高光谱成像仪、多光谱成像仪、拉曼光谱成像仪及激光诱导击穿光谱仪等获取连续的光谱影像信息在分析和检测作物病害方面，相比于无人机，地面高光谱技术可以提供小尺度空间虫害管理，同时高光谱遥感波段连续性强，可提高对作物的探测能力和监测精度无人机低空遥感信息的获取植保无人机植物病虫害信息监测地面光谱技术因其自身具有的局限性而不适用于进行大面积的病害监测，不能对作物生长过程中不同阶段病害的侵染及时做出评估无人机在农田上空精确抽样，通过采集设备，能够从宏观、微观方面分析作物病害无人机低空遥感信息的获取植保无人机植物病虫害信息监测Lenthe(2007）利用无人机搭载热红外成像系统应用小气候条件促进对小麦发病率和严重程度的检测实验对单个叶片和冠层叶片的叶面温度进行区分和检测干燥和潮湿小麦植株的冠层温度无人机低空遥感信息的获取植保无人机植物病虫害信息监测研究表明，无人机搭载热红外成像系统可以实现对小麦病害程度的监测没有杀菌剂处理下的小麦不冠层红外温度图无人机低空遥感信息的获取植保无人机植物病虫害信息监测冷伟锋等（2012）使用无人机遥感技术对小麦条锈病进行监测分析小麦条锈病病情指数反演模型通过无人机航拍小麦冠层图像，分析从图像中获得的小麦冠层反射率及各波段反射率与病情指数之间的关系无人机低空遥感信息的获取植保无人机植物病虫害信息监测结果显示，获取的几种反射率与小麦病情指数之间有较高的相关性，并且研究中利用反射率数据所构建的小麦条锈病的病情指数模型拟合度较好,表明利用无人机遥感技术进行小麦条锈病监测的可行性,具有一定的应用价值植保无人机植物病虫害信息监测原理植保无人机植物病虫害信息监测虫害监测是虫害综合防治的关键环节,实现对虫害的实时、快速、准确的监测对虫害的及时发现和对症防治具有重大意义植物虫害信息监测作物虫害检测方法,其检测结果是建立在人体感官上的,具有很高的主观性，会因为检测人员的经验和相关专业知识及其统计分析方法的不同而产生较大的误差植保无人机植物病虫害信息监测植物在遭受害虫的咬噬后，其外观形态和生理效应会发生变化，如叶片卷曲、残缺、发黄、枯萎等,造成受害植物的光谱特性与健康植物的光谱特性出现差异植物虫害信息监测将光谱分析技术、遥感技术等应用到作物虫害快速检测中，可以为判断虫害病情的严重性提供更科学有力的依据植保无人机植物病虫害信息监测光谱技术主要应用于地面作物的微观分析，而遥感技术可以从大尺度上分析作物虫害的发展情况，但是针对大面积的作物虫害还需要积累地面光谱数据进行分析植物虫害信息监测植保无人机植物病虫害信息监测Huang等（2014）利用高光谱成像技术对山楂的虫害进行了检测，扫描获取高光谱图像并从中提取光谱信息，从全谱中提取特征波长地面虫害信息的获取结果显示