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    機載高光譜成像技術在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測中的應用

    發(fā)布時間: 2020-08-04  點擊次數(shù): 1823次

    近年來,基于無人機、先進傳感器、GPS和嵌入式設備等不同技術組合的面向應用的一體化解決方案,正在不斷革新遙感監(jiān)測的技術手段,使其在各行業(yè)受到廣泛的推崇。

    易科泰光譜成像與無人機遙感技術(西安)研究中心,引進厲害的高光譜成像傳感器,全新推出EcoDrone® UAS機載高光譜遙感系統(tǒng),可為多維度農(nóng)業(yè)研究、農(nóng)作物表型分析、生物多樣性評估等農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測領域提供高通量解決方案,并提供SpectrAPP光譜成像技術創(chuàng)新應用項目合作與技術服務。

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    案例一、土壤及植被高光譜遙感監(jiān)測

    農(nóng)業(yè)對經(jīng)濟和社會的重大影響,讓基于觀測研究田間作物動態(tài)變化的高通量大田遙感監(jiān)測研究成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究的熱點話題。西班牙拉斯帕爾馬斯大學Pablo等研究人員,在2018年5月到8月之間利用機載FX高光譜成像系統(tǒng)對西班牙Gran Canaria島的一個葡萄園區(qū)域進行遙感成像監(jiān)測并分析其光譜特征及植被生長狀況。

    通過光譜特征差異及基于統(tǒng)計學習理論的SVM機器學習算法,對該葡萄園小樣本區(qū)進行了準確分類,結(jié)果如下圖c),其中藍色表示土壤,綠色表示植被,紅色表示植被陰影。

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    圖1:a)包含ROI的地物RGB影像;b)光譜反射特征曲線;c)基于SVM的分類

    本研究使用以下模型對植被生長情況進行反演,考慮到MCARI易受土壤反射率和冠層非光合作用物質(zhì)的影響,因此研究中引入MSAVI和NDVI,用來剔除LAI和土壤背景的影響。

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    圖2:d)NDVI;e)MSAVI;f)MCARI

    通過上述MCARI模型可看出未被陰影遮擋的植被具有較高的葉綠素含量,并結(jié)合NDVI及MSAVI光譜指數(shù)模型反演,可對研究區(qū)植被覆蓋度、葉綠素吸收效率、土壤背景調(diào)節(jié)影響等指標進行有效評估。

    案例二、大田植被生長監(jiān)測

    易科泰光譜成像與無人機遙感技術研究中心使用EcoDrone® UAS-8無人機搭載AFX10高光譜成像系統(tǒng),對野外大田中兩種不同植被樹種及兩種不同狀態(tài)下的土地進行高光譜成像監(jiān)測分析。

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    通過輻射校準后的地表輻射光譜特征,分析發(fā)現(xiàn)兩種植被在400-700nm可見光波段范圍內(nèi),Tree 2總輻射量高于Tree 1,結(jié)合NDVI得知,其葉面積及葉綠素指標均高于Tree 1,整體生長優(yōu)于Tree 1。兩種不同狀態(tài)的土地光譜特征在750nm前后的大小關系相反。反映了剛收割完小麥的土地Ground 1和長期處于荒廢狀態(tài)的裸地Ground 2(雜草伴生)受土壤水分及有機質(zhì)含量等的影響,光譜表現(xiàn)差異明顯。

    提取研究區(qū)NDVI、EVI、SIPI及WBI等植被指數(shù),統(tǒng)計分析可看出,用于反映葉面積指數(shù)及葉綠素濃度的EVI和NDVI指數(shù),相關性,可用于反演植被覆蓋及生長狀況。

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    對比衛(wèi)星影像可以看出,通過機載高光譜成像結(jié)合高精度GNSS/IMU輔助航空攝影方法,得到的地物高光譜數(shù)據(jù),具有厘米級別的地理精度,并大提高了空間分辨率和光譜分辨率,使得那些無法通過RGB或多光譜成像發(fā)現(xiàn)的隱含信息可以輕易顯現(xiàn)出來,增加了信息表達和識別能力,可作為大范圍地表低空遙感探測的重要技術手段。

    易科泰光譜成像與無人機遙感技術(西安)研究中心擁有EcoDrone®無人機遙感平臺、及SpectraScan地面光譜成像設備,結(jié)合RGB成像分析、紅外熱成像技術,可提供農(nóng)田植被遙感監(jiān)測、作物表型高通量分析、生物多樣性評估等技術服務和實驗合作。