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多光谱相机航精准农业中的应用

多光谱相机航精准农业中的应用

产品型号: AIRPHEN

所属分类:多光谱测量系统

更新时间:2018-05-02

简要描述:多光谱相机AIRPHEN为精确农业提供了一种有效鉴别作物状态多样性的方法,具有高空间分辨率和高访问频率。

详细说明:

多光谱相机AIRPHEN主要测量指标:
    1、绿地指数(Green area index)是一个主要的农业过程变量,用于决策系统。AIRPHE 无人机平台配备有6个波段相机系统,基于数学算法GAI估算法。图像叠加,在不同测量通道内提供多角度图像。利用6个波段的的反射以及对每个独立成像特殊向阳角度取景,生成浏览表,将PROSAIL辐射传输模型反转。与单个图像对应的平均整体方案容许对错误反转问题进行调节。要获得稳定GAI估值 ,需要大约6帧图像。相对应的均方根误差(RMSE)值用作相关不定性的一个指标。与基于地面的测量相比,UAS GAI在小麦和油菜上方的精度大约是0.2(RMSE)。归一化反射率与反射率相比, GAI 估值性能大为改善(0.17:0.26 GAI,RMSE)。实验观察到UAS无人机不同获取时期的估算值的高重复性。利用红波边缘波归一化()反射率,带来从低到中GAI估值的30%(10%)的精度提升。该产品也可用于其它地块、森林调查、病虫害防治等。
2、VI:植被指数:主要反映植被在可见光、近红外波段反射与土壤背景之间差异的指标,各个植被指数在一定条件下能用来定量说明植被的生长状况。在学习和使用植被指数时必须由一些基本的认识:
3、NDVI: 归一化差值植被指数:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。           1).NDVI的应用:检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等;                 2).-1<=NDVI<=1,负值表示地面覆盖为云、雪等。对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且随覆盖度增大而增大
   3).NDVI的局限性表现在,用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象,分别求RVI和NDVI时会发现,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度;
   4).NDVI能反映出植物冠层的背景影响,如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等,且与植被覆盖有关
4、PRI: 光反射指数:光化学植被指数PRI定义为531am和570nm处反射率的归一化植被指数,这一指数能够成功的估算叶片尺度、冠层尺度和景观尺度的光能利用率LUE,进而可以提高净初级生产力NPP的估算精度,因而PRI有着广阔的应用前景。
5、MERIS陆地叶绿素指数(MTCI):该指数是叶绿素提取精度,很好地监测植被叶绿素含量的潜力。
多光谱相机AIRPHEN主要特点:

1)6同步快门传感器
2)1280x960像素(tiff,12 bit)
3)2帧/秒,12bit
4)可配置波段(450-950nm)
5)视角可配(25°~60°)
6)使用不同传感器进行同步(TIR,RGB)
7)SD卡存储
8)内置或外置GPS
9)人体工程学无线界面
10)低能耗(7w/h)
11)轻便(200g)
12)紧凑、容易集成
13)可计算宽范围的VI值(植被指数)

产品技术参数:
重量:500g(备选700g,2节电池)
尺寸:140*92*102 mm
内存:40 Go(可达备选240Go )
波长(nm):450,532,568, 675, 730, 850
操作角度:35
°(备选20°)
获取速度:2帧/ 秒
图片尺寸:1280*960
操作时间:1h(1电池)
2h(2电池)

多光谱相机AIRPHEN在精准农业中的应用
    在精准农业中,地块内的变异是进行农业精准管理的关键。但是,在进行精准农业的实施,还需要许多工作,如地块的数字化、作物种类、面积量算、作物长势分析以及地块内的作物变异情况等
    地块边界的数字化:在精准农业实施过程中,特别是在我国极其分散的经营条件下,准确测量地块的边界也是十分复杂的工作。利用低空遥感影像进行地块边界的数字化,不仅时效性强,而且准确。十分符合我国目前广大农村高度分散营养条件下的精准农业的实施。
  地块面积量算:通过数字化地图,可准确地量算出各种作物所占地块的面积。
    作物种类识别:在可见光区,低空遥感影像对作物种类反应是较为敏感的,通过肉眼即可判读出作物的种类。
    作物长势分析:根据不同作物长势的叶片对不同电磁波的反射特征不同,可判断出作物的长势状况,植物的生长状况与红色和蓝色波段的反射值有较高的相关性,而与绿色波段的反射值关系不太密切。在红色波段的影像中,与土壤水分的关系也十分密切。由此可判断土壤水份状况。

        

 



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