来源:赛斯拜克 发表时间:2023-08-28 浏览量:541 作者:awei
随着科技的发展,无人机的应用已经渗透到了各个领域,其中最重要的一个领域就是农业。高光谱成像技术为农业精准化提供了新的解决方案。本文将详细介绍农业高光谱成像无人机系统SF500在精准农业中的应用。
SF500是一款专为农业应用设计的无人机系统,搭载了高光谱成像系统,能够获取农作物的多角度图像和光谱信息。这些信息不仅有助于评估作物生长状况,识别病虫害和营养不良等问题,还可以预测作物的产量和质量,为农民制定精准的种植和管理策略提供科学依据。
SF500在精准农业的应用分类
1. 病虫害检测:SF500的高光谱成像技术可以敏锐地捕捉到作物病虫害的信息。通过对获取的光谱图像进行分析,可以准确地识别出病虫害的种类和严重程度,提早发现并采取有效的防治措施。
2. 营养状况评估:SF500可以通过分析作物的光谱反射特性,评估作物的营养状况。例如,氮元素的含量可以直接影响作物的生长速度和产量,通过高光谱成像可以精确测量氮元素的含量,为农民提供合理的施肥建议。
3. 产量预测:通过分析作物的光谱特性,结合生长模型和环境数据,SF500可以预测作物的产量。这可以帮助农民提前做好收获计划,减少因收获不及时而造成的损失。
4. 品质鉴定:高光谱成像不仅可以获取作物的物理特性,还可以分析出作物的品质。例如,通过分析水果的高光谱图像,可以判断其糖分和酸度的含量,为农民提供种植品质优良作物的建议。
无人机遥感技术的发展,使现代化农业进入定量化。无人机搭载的数码相机和多光谱相机含有波段数量少,无法获取作物冠层充足的光谱信息,阻碍了对作物表型参数进行多波段研究。高光谱遥感光谱分辨率较高,可以获得大量的光谱信息,能够更精确地提取与作物长势相关的光谱波段。因此无人机高光谱技术能够更好地监测作物的生长情况。
国内外许多学者对高光谱技术进行了大量研究,利用无人机高光谱数据,将叶面积指数、叶片叶绿素含量、植株氮含量、植株水分含量等指标按照均等权重构建综合指标,通过多种光谱指数采用偏最小二乘回归方法构建综合指标模型,结果表明,综合指标与光谱指数的相关性更高、反演效果更好。
结果表明:
(1)基于DSM提取的H与实测株高具有高度的拟合性(R2=0.84),得到的HQ精度较高。
(2)最优光谱指数在不同生育期与地上生物量相关性不同,现蕾期相关系数绝对值最高的光谱参数为Rga(r=0.679),块茎形成期相关系数绝对值最高的参数为PSRI(r=0.727),块茎增长期相关系
数绝对值最高的为CIrededge和NDVIcanste(r =0.747),淀粉积累期相关系数绝对值最大的为R-46 和SPVI(r=0.756),成熟期最优光谱指数为RSso (r=0.405)。
(3)以株高、最优光谱指数为变量,运用ER估测马铃薯地上生物量,综合5个生育期可知,每个生育期得到的模型效果优劣次序依次为最优光谱参数、Ha、H,块茎增长期以CIrededge参数估测的地上生物量精度最高,ER 建模集和验证集R2分别为0.45和0.48、RMSE分别为229.01kg/hm2和218.76 kg/hm2、NRMSE分别为19.19%和17.89%。
(4)每个生育期利用MLR、PLSR、RF3种建模方法分别基于VIs和VIs+H 估算马铃薯地上生物量,以后者为输入变量构建的估算模型效果最好。每种方法以同种变量在块茎增长期表现效果最好,块茎形成期和淀粉积累期次之,现蕾期和成熟期表现最差。
农业高光谱成像无人机系统SF500在精准农业中具有广泛的应用前景。通过高光谱成像技术,可以实现对作物的高精度分类和识别、生长状态的实时监测、土壤信息的精确探测以及环境影响的评估。SF500的应用将有助于提高农业管理的精度和效率,降低农业管理的成本,提高农作物的产量和质量,是未来精准农业发展的重要趋势。