基于无人机多光谱图像监测棉花冠层含水量

使用无人机搭载的多光谱相机获取田间遥感影像,通过相关性计算选取合适的波段组合,基于多光谱影像间的波段运算得到植被指数(VIs),采用最小二乘法构建棉花冠层含水量反演模型.结果表明,红波段(680nm)和近红外1波段(800nm)间的光谱特征与棉花冠层含水量相关性最高,由此光谱区间构建了归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),基于NDVI的二阶多项式回归得到了较好的预测结果,R2在0.69以上.使用此方法可以实现棉花冠层含水量的快速、无损监测,从而为田间精准灌溉提供技术支持.     

数字图像估测棉花光合有效辐射吸收比例

研究利用数字图像技术估测棉花光合有效辐射吸收比例的方法,以期为棉花生长状况的动态监测提供依据。2013-2014年设置不同株行距配置试验,在棉花关键生育时期通过数码相机、线性光量子传感器分别测定棉花覆盖度和光合有效辐射吸收比例。结果表明,不同配置方式下,fCover和fAPAR的季节变化规律基本一致,生育后期由于非绿色器官的增多致使低估fCover;fCover与fIPAR和fAPAR呈线性的极显著正相关,与LAI和干物质呈指数的极显著正相关;综合分析2a数据,建立图像覆盖度估测fAPAR的模型(R2=0.895,SE=0.076);根据独立试验数据对估测模型进行检验的结果显示,模型的决定系数(R2=0.964)较高且预测误差(RMSE=0.058)较小。因此,图像覆盖度是一种简便、快捷、有效地估测棉花光合有效辐射吸收比例的方法。     

多光谱无人机农业遥感应用

如今对多光谱的应用随着市场的需求变得越来越广.常见的多光谱无人机搭载着一个成像系统,里面包含着1个可见光摄像头以及5个多光谱的摄像头,如今的研究基本通过多光谱收集到多个波段,并将不同的光谱进行组合得到各种各样的植被指数,通过指数反映出植被的各种特征.研究探讨了多光谱在农业遥感中的应用,并且结合实例,介绍了多光谱无人机为...     

基于无人机多光谱影像的云南松林蓄积量估测模型

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R²)、平均绝对误差(E_MA)、均方根误差(E₍RMS()、平均相对误差(E_MR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R²=0.89,E_MA=4.69m³·hm^-2, E_RMS=5.45m³·hm^-2, E_MR     

基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究

【目的】基于无人机高空间分辨率影像,探讨剔除土壤背景信息及增加纹理信息对棉花植株氮浓度反演的影响,为棉花氮素营养精准探测提供新技术手段。【方法】开展棉花水、氮耦合试验,分别在棉花的不同生育期获取无人机多光谱影像和植株氮浓度信息。基于以上数据,首先探讨了土壤背景对棉花冠层光谱的影响;其次,分析了影像纹理特征与植株氮浓度间的相关性;最后,将获得的数据分为建模样本和检验样本,设置剔除土壤背景前、剔除土壤背景后、增加纹理特征等不同情景,采用光谱指数与主成分分析耦合建模的方法,来建立各种情景下植株氮浓度的反演模型,并对模型反演效果进行比较。【结果】土壤背景对棉花冠层光谱有影响,且不同生育期趋势不同;影像纹理特征参数与植株氮浓度间有显著相关关系;剔除土壤背景前植株氮浓度反演模型的建模决定系数为0.33,标准误差为0.21%,验证决定系数为0.19,标准误差为0.23%;剔除土壤背景后模型的建模决定系数为0.38,标准误差为0.20%,验证决定系数为0.30,标准误差为0.21%;增加纹理信息后模型的建模决定系数为0.57,标准误差为0.17%,验证决定系数为0.42,标准误差为0.19%。【结论】基于低空无人机高空间分辨率影像,剔除土壤背景和增加纹理特征均可提高棉花植株氮浓度的反演精度;影像纹理可以作为一种重要信息来支撑无人机遥感技术反演作物氮素营养状况。     

基于棉花冠层FPAR的LAI和地上鲜生物量估算研究

【目的】研究棉花生育期冠层光合有效辐射截获量(FPAR)与其叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量的相关关系,建立FPAR对LAI和地上鲜生物量的估算模型,探讨获取LAI和地上鲜生物量的新方法,为动态监测棉花的生长状况提供科学依据。【方法】利用线性光量子传感器,测试新陆早19号和新陆早13号2个棉花品种4种配置种植方式下,冠层在6个关键生育期的光合有效辐射数据,获取FPAR,并同步实测棉花冠层LAI和地上鲜生物量,建立FPAR与LAI和地上鲜生物量的相关方程,同时比较LAI和地上鲜生物量的估测值与实测值的差异。【结果】2个棉花品种的FPAR随生育进程呈现类似变化规律:在盛蕾期至开花期迅速增加,于花铃期或盛铃期达最大值,随后逐渐下降;棉花FPAR与LAI和地上鲜生物量均达到极显著正相关关系,其中均以幂指数相关关系为最佳(RFPAR-LAI=0.8513**,RFPAR-地上鲜生物量=0.7469**,n=80);用FPAR分别估算的LAI和地上鲜生物量,与其实测值的相关关系均达到1%极显著正相关(R实测LAI-估算LAI=0.8180**,R实测地上鲜生物量-估算地上鲜生物量=0.7396**,n=80)。【结论】棉花FPAR对LAI的估算精度较其对地上鲜生物量的高,表明利用棉花冠层FPAR可以简单、快捷、非破坏性地估测棉花的LAI和地上鲜生物量。     

基于无人机多光谱影像的地物识别

【目的】利用2018年5和6月获取的无人机多光谱影像对北京市大兴试验基地的部分农田进行地物类型提取研究。【方法】确定感兴趣地物种类,对影像进行时相与光谱特征分析,然后确定归一化植被指数NDVI、归一化绿蓝差异指数NGBDI、修正型比值植被指数MSR和红边波段反射率可以作为最优分类特征,通过基于光谱变量阈值分割的决策树分类法,实现地物分类,并提取种植面积,选取基于目视解译的地面调查数据进行方法验证。【结果】基于时相与光谱特征的决策树分类方法有较好效果,该方法用于小麦、果树和大棚的提取,误差值分别为10.68%、6.06%和16.48%,面积提取误差在17%以内,对无人机多光谱遥感影像进行地物识别具有一定的适用性。【结论】无人机低成本、高效率的优势为农田信息及时获取提供参考。     

基于无人机高光谱数据的小麦生物量估测

高光谱因其通道多、数据量大、信息丰富等特点,在小麦农学参数估测方面被广泛应用。对小麦生物量和植被指数进行相关性分析,结果表明17种植被指数中在拔节期、孕穗期和全生育期与生物量达到显著相关水平的植被指数各有16种;拔节期DVI和RDVI指数相关性最高,r均为0.784;孕穗期GNDVI指数相关性最高,r为0.766;全生育期WI指数相关性最高,r为-0.799;与开花期生物量达到显著相关的植被指数有8种,WBI指数相关性最高,r为-0.642。分别利用各时期与生物量达到显著相关的植被指数构建生物量PLSR估测模型,模型的验证R²和建模R²均是全生育期最高,分别为0.85和0.93,其次是孕穗期、拔节期、开花期。建模RMSE最低的是孕穗期,为461.74 kg/hm²,验证RMSE最低的是拔节期为354.92 kg/hm²。建模和验证R²提升最大的是全生育期,提升了0.11;RMSE下降最多的同样是全生育期,下降了298.93 kg/hm²。总体来看,利用全生...     

棉花主要栽培生理参数的高光谱估测研究

 应用地物光谱仪获取近地高光谱遥感数据 ,用高光谱技术提取和估计棉花主要栽培生理参数。结果表明 ,棉花叶片具有绿色植物典型的反射光谱曲线特征 ;早衰的棉花反射光谱红谷区谷低变浅 ,最小波段光谱反射率Ro及数值积分面积SRo增大 ,与叶片光合速率呈显著负相关。经逐步回归分析 ,确定的一阶微分光谱值与棉叶叶绿素浓度的最大相关系数是 0 .734 4 (n =2 1) ,发生在 75 0nm波段处 ;群体叶面积指数 (LAI)与归一化差值植被指数 (ND VI)呈很好的对数相关关系 ;红边、蓝边、黄边每边的积分面积积累了多波段信息 ,在估测棉花冠层叶片全氮含量中有较大的应用潜力。研究建立了棉花主要栽培生理参数叶绿素含量、LAI和冠层叶片全氮含量等的遥感估测统计模型。     

基于无人机RGB图像的棉花产量估算

目前,无人机系统已应用于作物产量估算,利用无人机搭载的RGB相机在花铃期和吐絮期从3个高度（10、20和30 m）分别采集棉花冠层图像,提取图像的颜色指数和纹理特征,进而对提取的特征分别进行逐步回归分析和因子分析,筛选出重要特征并构建棉花产量估算模型。通过对比分析2个生育时期和3个高度的产量估算模型,最终确定利用RGB图像对棉花进行产量估算的最佳生育时期和最佳高度。结果表明, 20 和30 m高度下花铃期图像建立的产量模型拟合度以及模型精度均比吐絮期好,而40 m高度下2个生育时期的模型拟合度接近,但花铃期的验证结果不显著;对比20和30 m高度下花铃期以及40 m高度下吐絮期的产量估算模型发现,30 m高度下花铃期通过SWR方法建立的模型拟合效果最佳,由此表明,棉花产量估算的最佳生育时期为花铃期,图像采集的最佳高度为30 m。综上,利用无人机RGB图像能准确快速估算棉花产量,为基于可见光图像的棉花产量估算提供了理论和技术参考,并为其他农作物估产模型的建立提供借鉴。     

无人机在棉田管理中的应用

棉花是国内重要的经济作物和纺织工业原料,是事关国计民生的重要战略物资,但棉花生产机械化程度低,现代植棉业发展缓慢,特别是黄河流域和长江流域棉区,一家一户的棉花种植规模小、效率低.近年来,国内农用无人机产业快速发展,农用无人机技术是发展智慧农业的有效保障手段之一,它为棉花产业向机械化、智能化升级提供了一定的技术支撑.通过...     

基于无人机图像的水稻拔节期叶面积指数估算

为快速准确地估算水稻叶面积指数,利用无人机获取水稻拔节期高清图像,通过图像处理技术提取相关参数,确定绿-红(GMR)参数可以作为估算水稻LAI的较优参数并建立模型。结果表明:以GMR参数建立的水稻LAI估算模型拟合效果较好,决定系数为0.8808,达到极显著水平。同时利用独立的实测数据对模型进行了验证,决定系数为0.7897,也达到极显著水平。该方法可以为水稻LAI的智能估算提供新的参考。     

某无人机撞网回收系统动力学仿真

以某无人机撞网回收系统为例,基于LS-DYNA软件,提出了柔性带、阻尼器等关键部件的建模方法,建立了系统有限元仿真模型,进行了不同入网位置的动力学仿真计算,并用试验验证了仿真模型的准确性.仿真和试验结果表明：本文建立的无人机撞网回收系统模型具有较好的工程适用性,提出的动力学建模仿真方法具有一定的通用性.     

电动植保无人机喷洒系统的设计

为解决我国城镇化建设快速发展和农村劳动力的不足的现状,通过设计电动植保无人机喷洒系统,阐述了该喷洒系统的各个部件的设计原理,分析确定了各个部件的结构、材料及选型。     

Cotton Nitrogen Nutrition Diagnosis Based on Spectrum and Texture Feature of Images from Low Altitude Unmanned Aerial Vehicle

【Objective】 Based on the high spatial resolution images of unmanned aerial vehicle (UAV), the effects of removing soil background information and increasing image texture information on the inversion of cotton plant nitrogen concentration were investigated, in order to provide new technology for accurate estimation of cotton nitrogen nutrition status. 【Method】 Cotton water and nitrogen coupling experiment was conducted, and UAV images and plant nitrogen concentration data were measured during different cotton growth stages. Based on the above data, the effect of soil background on cotton canopy spectrum was firstly investigated. Secondly, the correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration were analyzed. Finally, the obtained data was divided into calibration dataset and validation dataset. Different scenarios, including before and after removing the soil background, and adding texture features, were set. The inversion models of plant nitrogen concentration under various scenarios were designed by using the coupled method of spectral indexes and principal component regression, and the performances of the models were compared. 【Result】 The soil background had an effect on the cotton canopy spectrum, and the trends were not the same at different growth stages. There existed significant correlations between image texture parameters and plant nitrogen concentration. For the scenarios before removal soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had determination coefficient (R ²) value of 0.33 and root mean square error (RMSE) value of 0.21% during model calibration, and R ² value of 0.19 and RMSE value of 0.23% during validation. For the scenarios after removing soil background, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.38 and RMSE value of 0.20% during model calibration, and R ² value of 0.30 and RMSE value of 0.21% during validation. For the scenarios adding image texture information, the plant nitrogen concentration prediction model had R ² value of 0.57 and RMSE value of 0.17% during model calibration, and R ² value of 0.42 and RMSE value of 0.19% during validation. 【Conclusion】 Based on high spatial resolution images of low-altitude UAVs, both removing soil background and adding image texture information could improve the inversion accuracy of cotton plant nitrogen concentration. Image texture could be considered as important information to support prediction of crop nitrogen nutrition status using UAV images.     

无人机遥感技术在农业中的发展与应用

无人机作为新型遥感平台,相比于传统的卫星和航空遥感,在灵活性和分辨率方面有其独特优势,而且数据信息也有相当或更高的准确度.无人机技术在遥感中的应用满足了现代农业中的监管和应用需求,完善了遥感技术的时空维度,为更多层面的信息获取和决策反应提供了支持.未来,无人机遥感技术在研发和建造成本、运行稳定性、数据信息的获取和分析处理能力等方面都亟待完善,以实现在农业科学中更广泛的应用.     

喷嘴类型对植保无人飞机喷雾性能的影响

【目的】植保无人飞机具有喷雾效率高、适用性好、作物损伤小和操控人员安全系数高等特点,但飘移严重制约着其推广应用,喷嘴作为核心组件,是影响雾滴飘移的关键因素。本文旨在明确不同类型喷嘴对植保无人飞机喷雾的雾化性能及雾滴飘移的影响,为选择合适喷嘴提供理论依据。【方法】筛选20种常见的扇形、气吸型和圆锥形喷嘴,采用激光粒度仪系统测定并计算喷嘴的分布跨度、体积中径(D50)及尺寸<150μm的雾滴占全部雾粒体积的百分比(ΦVol<150μm)等表征雾化性能的参数,在开放式风洞中首先测定不同喷嘴在0.3 MPa下的流量,然后采用相片纸法和麦拉片法评价喷嘴型号对喷雾飘移和飘移沉积雾滴粒径特征的影响。【结果】在0.3MPa喷雾压力下测定不同喷嘴雾化性能表明,在常规扇形喷嘴中,F110-01、F110-015、F110-02和F110-03随着型号的增加,分布跨度和D50显著增加,而ΦVol<150μm显著减低,气吸型扇形喷嘴AFC-01—AFC-05和圆锥形喷嘴HCC80-0075—HCC80-025具有相同的规律,但相同型号的气吸型扇形喷嘴,ΦVol<150μm均显著小于扇形...