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多光谱相机的发展及应用
发表时间:2020-04-29 10:20:28点击:2510
无人机的发展非常迅速,各行业领域也都争相谋求与无人机技术的融合发展。我国的农林业卫星遥感已经有了一定的研究基础和成果,包括作物长势监测、病虫害监测、森林火灾监测等方面。但是无人机遥感在农林业领域的应用起步比较晚,尤其是在病虫害监测与防治方面,研究文献 少、影响因子低,但是无人机遥感作为低空遥感的主要方式可以为有效农业、精细林业提供有力的技术支持。
无人机遥感,即在无人驾驶的飞行器上面搭载传感器进行遥感,是基于预先设定的飞行航线进行自动化、智能化、专题化空间遥感信息采集的一种实用技术。近年来,随着遥感技术的发展,植物病虫害遥感监测与防治的研究与应用也逐渐开展起来。受平台高度及重访周期等方面的限制,卫星遥感成像空间分辨率及监测频率难以满足植物病虫害监测的需求。
病虫害无人机遥感是一个比较具体的研究领域,但是根据文献的学科分布图,近年来文献涉及多个学科:植物保护、农业工程、林业、农业经济、园艺等。其中植物保护方面的研究主要是针对水稻、小麦等农作物的病虫害防治及田间管理。
多光谱相机在植被覆盖分类上的应用
相对于雷达影像、高光谱影像,多光谱影像较易获取,能够同时满足低成本、高时效、多尺度及多目的的植被分类。随着和国内一系列植被调查研究工作的实施,多光谱影像越来越普遍深入地应用于各种植被覆盖分类中,特别是高分辨率多光谱影像,给植被分类带来新的机遇和挑战。中低分辨率多光谱影像主要用于大尺度植被群落级的分类,对于植被物种级分类比较困难。高分辨率遥感影像能在较小的空间尺度上表达植被的细节变化,进行大比例尺制图,不仅能够用于区域尺度的植被群落级分类,对于局部小尺度物种级植被精细分类较具潜力。法国Hi-phen公司的Airphen多光谱相机分辨率相对比较高,100米高空,分别率在4.76cm,对于植物群落级分类,可以轻松解决。
多光谱相机在植被病虫害上监测的应用
当植物受到病虫侵害的时候,农作物因缺乏营养和水分而生长不良,海绵组织受到破坏,叶子的色素比例也会发生变化,使得可见光区的两个吸收谷不明显,0.55um处的反射峰值按植物叶子被损害的程度而变低。近红外出的变化较为明显,峰值变低甚至消失,整个反射光谱曲线波状特征不明显。为此我们要在无人机上搭载可见光数码相机和多光谱数码相机两套传感器,分别来提供普通数字遥感图和光谱影像,之后在经过数据融合,来获取高精度的监测数据。它的特点是机动性好、时效性强,受大气辐射影响小,空间分辨率高、数据量大、是传统卫星遥感所无法比拟的。
多光谱相机在植被水分监测上的应用
水是万物之源,生命之本,也是植物生长过程中不可或缺的重要物质之一。植被水分是农作物生长状况的重要评价指标,在做植被水分调查的时候,传统的野外采样调查存在着时效性,代表范围有限,而且需要大量的人力物力,难以实现大范围的动态监测,随着遥感技术的不断发展。多光谱相机搭载无人机监测,成功弥补了传统监测的不足,具有时效性强、监测数据精度高,监测范围广等特点。
多光谱相机在植被生长状况监测上的作用
在用多光谱相机做植被生长状况检测时遥感图像上的植被信息,主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的,不同光谱通道所获得的植被信息,可与植被的不同要素或特征状态,有各种不同的相关性,如可见光谱段受叶子叶绿素含量的控制,近红外谱段受叶内细胞结构的控制、中红外谱段受叶细胞内水分含量的控制等。当对多光谱遥感数据进行分析运算时产生某些对植被长势,有一定指示意义的数值,我们称之为植被指数。在指数中通常选用可见光红波段,和高反射的近红外波段。这两个波段是植物光谱中较典型的波段,而且对同一生物反应的物理现象也截然相反。所以它们对增强或揭示隐含信息是有利的。另外对植被长势监测的同时还可做叶面积指数、叶片氮含量、氮积累量等监测。