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無人機高光譜實現(xiàn)作物定位新創新即將到來、判別作物大小和健康程度

高光譜遙感具有光譜分辨率高、波段范圍窄有序推進、圖譜合一設施、連續(xù)成像等特點，能夠區(qū)分出地物光譜的細(xì)微差別，探測到其他寬波段遙感無法探測的信息組合運用。因此更讓我明白了，高光譜遙感在生態(tài)、大氣和海洋等諸多應(yīng)用領(lǐng)域具有很大優(yōu)勢積極。隨著無人機發(fā)展的日漸成熟探索，搭載于無人機上的高光譜相機可獲取地物信息，實現(xiàn)對地物的定位以及判別地物大小和健康程度等產業。

       以南京某高校的實驗基地為例滿意度，利用四川雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaSky-mini2獲取實驗基地樹木的高光譜影像數(shù)據(jù)，然后利用第三方軟件進行分析狀況，快速獲取樹木的位置機製性梗阻、大小及健康程度。

1 無人機高光譜影像

        圖1為利用無人機高光譜相機GaiaSky-mini2獲取的樹木的高光譜影像數(shù)據(jù)及樹木的典型光譜曲線建立和完善，無人機飛行高度為150米提供了遵循，圖像分辨率為1920*1456，空間分辨率為0.04m大型，光譜分辨率為3nm服務效率。

圖1  無人機高光譜影像（真彩色RGB）和樹木光譜

2 作物計數(shù)

        作物計數(shù)（Crop Count）工具的輸入柵格要求為高分辨率的單波段（例如NDVI、GRVI等）圖像重要意義。本工具可以對作物進行定位和計數(shù)統籌發展。輸出結(jié)果為ENVI分類圖像，圓環(huán)形狀體系，如圖2所示生產製造。

圖2 根據(jù)NDVI灰度圖對作物進行定位

3  識別作物缺口

        利用植被指數(shù)定位作物位置時，有可能存在一定的誤差攜手共進，因此可以通過Five Crops  Gaps去識別作物缺口共同，從而提高識別的定位精度，如圖3所示經過。

圖3 利用five crops gaps識別作物缺口

4  定位作物長勢監(jiān)測

        作物指數(shù)統(tǒng)計工具可以統(tǒng)計每株作物的指標(biāo)簡單化，需要輸入單波段圖像（如NDVI、EVI或者GNDVI等）和Crop Count工具輸出的json文件明確了方向。輸出結(jié)果可選分類效果圖系統性，其則結(jié)果在一定程度上反應(yīng)了作物的健康程度，如圖4所示單產提升。

圖4 定位作物長勢監(jiān)測

5  逐行作物識別并去除異物

       利用Find Rows and Remove Outliers工具識別一個區(qū)域內(nèi)逐行排序的作物傳遞，并移除雜草、野草等異物行動力。

圖5  逐行作物識別去除異物提供有力支撐，從而提高識別精度

溫馨提示：無人機高光譜實現(xiàn)作物定位切實把製度、判別作物大小和健康程度，需要保證高光譜影像的光譜準(zhǔn)確性以及較高的圖像分辨率自行開發。