无人机高光谱技术在新农业生产中的应用分析

精品文档---下载后可任意编辑无人机高光谱技术在新农业生产中的应用分析 无人机高光谱技术以其高效和低成本的优势被广泛应用于粳稻营养监测、病虫害检测等方面，并取得了丰硕的成果。传统的粳稻田间监测方法主要依靠农学专家或有经验的农户进行田间观察，需要大量有经验的专业人员，且诊断结果具有一定的主观性；而卫星光学影像技术在成像过程中易受云、雨、雾等恶劣天气的影响，粳稻监测的关键时期（分蘖期）又往往多云多雨。相比之下，无人机飞行成本低、操作便捷、影像猎取速度快、影像分辨率高，依据无人机高光谱数据构建粳稻生长监测模型指导精准施肥、监测粳稻病虫害，能够大幅提高粳稻田间管理效率，为精准农业提供理论依据。 1 无人机高光谱数据猎取平台 目前业界使用较多的无人机高光谱平台多为 x 大疆创新公司生产的经纬 MxxxPRO 六旋翼无人机、x 大华技术股份有限公司生产的Xxxx 八轴旋翼无人机等。高光谱仪多采纳 x 双利合谱公司的GaiaSky-mini 高光谱成像系统、芬兰 Rikola 高光谱相机等。 2 无人机高光谱粳稻氮素反演模型 实时检测和评估水稻的氮素含量对于水稻的田间精准管理具有十分重要的意义，亦是氮肥合理使用的前提。猎取无人机高光谱数据后，运用 ENVIx.x 工具软件对猎取的高光谱遥感影像进行感兴趣精品文档---下载后可任意编辑区（ROI）高光谱数据提取；之后采纳 S-G 平滑等方法对数据进行预处理剔除数据中土壤背景、水体等噪声；接着采纳主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）等方法或构建光谱指数法（VI）对高光谱数据进行降纬；最后利用极限学习机（ELM）、BP 神经网路（BPNN）等方法构建模型。近年来，针对无人机高光谱反演粳稻氮素含量模型的应用讨论也逐日增多。有学者利用 PCA 和 ELM 方法建立了粳稻分蘖期氮素含量反演模型。经验证，该模型准确率达到 xx%以上，利用该模型构建了氮肥追施量处方图，指导农用无人机对分蘖期水稻实施精准追肥，在保障水稻产量的前提下使氮肥追施量减少 xx.xx%。这表明利用无人机高光谱构建的水稻氮素含量反演模型可作为氮肥处方决策和精准变量作业的基础。 3 无人机高光谱粳叶绿素素反演模型 粳稻的叶绿素含量是表征其生长状态的重要性状指标。常用的粳稻叶绿素含量检测方法是分光光度法，然而该方法耗时、费劲且有损。构建无人机高光谱粳稻叶绿素反演模型能够无损、快速、大面积反演粳稻叶绿素含量。该项讨论一直都是国内外精准农业学者重要的讨论...