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1、九波段多光谱相机在作物长势监测中的应用 边琳 叶飞 刘珊珊 王建雄 云南农业大学云南省高校农业遥感与精准农业工程研究中心 云南农业大学云南省高校农业信息技术重点实验室 摘 要： 无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强, 受大气辐射影响小, 空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点, 是传统卫星遥感所无法比拟的, 在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。随着遥感技术的发展, 遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段, 也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源, 由于无人机低空遥感数据具有机动性
2、好、时效性强、空间分辨率高的特点, 主要应用于绘制低空大比例尺地图、监测自然灾害等1。受传感器单一导致的光谱分辨率低的限制, 目前在精准农业领域的应用才刚刚起步。关键词： 九波段多光谱相机; 监测; 作物生长; 作者简介：边琳 (1993-) , 女, 山西太原人, 研究生在读, 研究方向:遥感信息工程。收稿日期：2017-11-5Received： 2017-11-51 九波段多光谱多光谱影像获取采用八轴多旋翼无人机+多光谱相机进行, 有效载荷 5kg, 飞行高度 50500m, 以获取不同空间分辨率的多光谱影像, 多光谱相机型号为 Aisa KESTREL 10, 为推扫式成像光谱仪。光谱
3、范围 4001000nm, 光谱采样1.75/3.5/7nm, 光圈 2.4, Keystone0.5pixels, 空间分辨率 1312/2048, SNR400800, 成像速度 100170Hz。2 多光谱数据采集采集各种作物的叶片、土壤、水等样品。每种作物的样品不少于 3 个。影像采集同时进行株高、叶面大小、叶绿素、土壤水分、光照强度及气象等数据的测定。每种作物的测试点不少于 5 个, 测试时间与飞行时间差不超过 1h。采用 PSR+3500 便捷式地物波谱仪测量辐射度、光谱反射率、透过率等光谱特征。光谱 3502500nm;光谱分辨率:3nm, 通道数:2151;SI 检测器:512
4、 阵列;等效辐射噪声:0.510W/cm/cm/cr400nm, 0.810W/cm/cm/cr1500nm;最大辐射:1.510W/cm/cm/cr1400nm;波长重复性:0.1nm;波长准确度:0.5 带宽 (见表 1) 。表 1 九波段多光谱相机各波段波长 下载原表 焦距:30mm;分辨率:46083456 (1600 万像素) 采集完数据后就进行实验室测定, 对采集的叶片用分光光度计进行定量分析, 检测带宽 1901100nm, 步进间隔 0.1nm, 波长准确度1.0nm, 波长重复性0.5nm;测定范围:T:-1.0200.0%T, A:-0.53.0000A, F:0999,
5、C:0999;透射比准确度:0.5%T;透射比重复性:0.2%T;杂散光:0.15%T (在 220, 360nm 处) ;基线平直度:0.004A;漂移:0.002A/h;稳定性/噪音:暗电流0.2%T, 亮电流0.5%T。对采集水样使用多参数水质分析仪进行分析, 检测范围:400680nm;吸光度线性范围:02.5ABS;稳定性:变异系数 (CV) 0.5%2。建立九波段多光谱数据库, 低空多光谱特征数据库, 对多光谱影像、现场实验数据、室内试验数据进行综合分析, 分析不同作物在不同生长时期的多光谱特征;提出适合低空多光谱特征的植被指数模型;对比分析多光谱特征与普通数码相机影像特征, 探讨
6、普通数码相机对多光谱信息的捕获能力与分析技术。探讨数码信息在农业普查、估产、病虫害监测等低空高分辨率影像应用的可能性3。3 结束语光谱库在准确地解译遥感图像信息、快速地实现未知地物的匹配、提高遥感分类识别水平起着至关重要的作用。建立地物光谱数据库, 是提高遥感信息的分析处理水平并使其能得到高效、合理之应用的唯一途径。无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强, 受大气辐射影响小, 空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点, 是传统卫星遥感所无法比拟的, 在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。参考文献1杨爱玲, 孙汝岳, 徐开明.基于固定翼无人机航摄影像获取及应用探讨J.测绘与空间地理信息, 2010, 33 (5) :160-162. 2周晓敏, 赵力彬, 张新利.低空无人机影像处理技术及方法探讨J.测绘与空间地理信息, 2012, 35 (2) :182-184. 3洪宇, 龚建华, 胡社荣.无人机遥感影像获取及后续处理探讨J.遥感技术与应用, 2008, 23 (4) :462-466.
