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10.3969/j.issn.1674-098X.2016.02.095

基于旋翼无人机的农业低空高光谱遥感技术

引用
现代农业的发展要求对农作物进行精准管理,需要对大面积农作物光谱信息进行精确和实时快速的监测,以便大面积、快速、无损的获取作物的生长、发育、养分和水分等的空间分布信息,为变量施肥、浇灌、施药等田间管理提供基本信息,是实现数字化农业的基础。利用反射光谱探测作物信息,建立基于特定目标测试数据的统计模型来实现作物叶面积指数、氮素、水分含量和灾害的光谱反演,已经取得了一定的研究成果。但由于建立的统计模型主要是通过地物光谱信息和卫星遥感影像数据之间的结合,模型精度受到特定的试验条件(时间、地点、对象)、空间分辨率、图谱的特异性等限制,很难进一步提高。该报告提出利用无人机和成像光谱仪结合,研制出基于无人机的农业低空高光谱的新型遥感技术平台,可以灵活地获取到高分辨率图谱合一数据。结合卫星遥感,将会对不同区域、不同品种作物的监测更灵活、更精确。可以满足现代农业生产对高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率遥感信息的需求,将为解决精准农业中信息获取中的瓶颈问题提供一种解决方案。通过该研究实施,在国内首次开展了基于无人机的低空农作物成像光谱遥感平台的研制和应用示范,为低成本、高效、灵活实时获取大面积、高空间分辨率的农作物信息奠定了一定基础。报告提出和发展优化了田间农作物遥感成像信息探测的多项关键技术。(1)旋翼无人机超视距自主飞行的控制技术,包括自主起飞/降落、自主航迹跟踪、自主容错、自主定位与优化导航的功能;(2)低空遥感应用载荷的高精度支撑技术,用于支撑成像光谱仪系统以获得高清晰光谱图像;(3)成像光谱仪的微型化技术及由此带来的光谱图像畸变的矫正方法,用于微型成像光谱仪;(4)提出并实施了无人机悬停状态时通过反射镜旋转,实现光谱数据的采集和矫正;(5)建立基于低空高光谱遥感信息的应用模型,得到农作物不同生育期的成像光谱仪遥感反演模型和相应灾害遥感反演模型,为精准农业的实际应用提供依据。同时还开发了计算机软件进行快速数据获取和存储,并可在短时间内完成测得光谱的拼接和数据处理。本报告研究成果还可以应用于环境、食品等科研和企业单位,可以为农业科研、生产管理、农产品质量检测、食品检测及环境生态检测等提供更好的技术手段。

旋翼无人机、成像光谱仪、遥感、农业、光谱分析

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TH8;V27

2016-07-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

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