基于无人机遥感的作物氮素营养诊断研究
基于无人机遥感影像分析的农作物监测技术研究
基于无人机遥感影像分析的农作物监测技术研究随着农业现代化的进一步发展，农作物监测技术成为农业生产管理中的重要环节。
无人机遥感影像分析作为一种新兴的技术手段，为农作物监测提供了全新的视角和方法。
本文将探讨基于无人机遥感影像分析的农作物监测技术研究，从遥感影像采集、数据处理与分析以及应用方向等方面进行论述。
无人机遥感影像采集是基于无人机平台进行传感器拍摄农田的过程。
传统的农作物监测主要依赖于人工调查和航空遥感，但其存在成本高、时效性差、数据精度低等问题。
相比之下，无人机遥感影像采集技术具有成本低、实时性和高精度的优势。
无人机可以通过搭载红外相机或多光谱传感器等设备，获取农田的高分辨率影像数据，并可根据需要采集多时相数据，提供动态监测能力。
然而，在实际操作中，无人机遥感影像采集仍面临着高成本、航时短、数据质量受限等问题，其解决方案需要进一步研究与改进。
数据处理与分析是基于采集到的影像数据进行农作物监测与分析的关键环节。
无人机遥感影像数据的处理与分析主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等过程。
图像预处理是对原始影像进行去噪、几何校正和图像增强等操作，以提高影像质量。
特征提取是将影像数据转换为可量化的特征向量，常用的特征包括植被指数、纹理特征和形态学特征等。
分类识别是利用机器学习和图像处理的方法，将农田影像根据不同的农作物类型进行分类。
常用的分类算法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。
数据处理与分析的目标是通过对农田影像数据的处理与分析，实现农作物的生长状况、病虫害情况等信息的获取与监测。
基于无人机遥感影像分析的农作物监测技术在农业生产管理中具有广阔的应用前景。
首先，该技术可以为农业生产管理提供实时、高精度的数据支持。
通过对农田的影像数据进行采集与分析，可以及时了解农作物的生长状况、营养需求和病虫害情况等，帮助农民制定科学的农业生产管理方案。
其次，基于无人机遥感影像分析的农作物监测技术可以提高农业生产的效率与质量。
农业无人机遥感技术在农作物监测中的应用
农业无人机遥感技术在农作物监测中的应用随着科技的不断进步和发展，农业行业也逐渐开始采用高科技手段来提高农作物的监测和管理效率。
其中，无人机遥感技术作为一种新兴的技术手段，正在得到越来越广泛的应用。
无人机遥感技术结合了无人机航空摄影和遥感技术的优势，可以快速、高效地获取农作物的生长状况、病害情况等信息，为农民提供数据支持，助力农业生产的科学化管理。
一、无人机遥感技术的原理无人机遥感技术利用无人机搭载的摄像设备和传感器，通过高空拍摄以及数据采集和分析，获取植物生长环境的各项指标和数据。
通过无人机的空中摄影技术，可以获取大范围内的高分辨率农田图像，进而通过遥感技术对图像进行解析和数据处理，提取出作物信息和地理特征，为农民提供农作物的生长状态、病虫害情况以及土壤状况等相关数据。
二、无人机遥感技术在农作物监测中的应用1. 农田勘测与管理无人机遥感技术可以对农田进行高效、精确的勘测工作，包括土地测量、作物种类分类、土壤质量评估等。
利用无人机进行农田勘测不仅可以提高勘测的准确性，还可以提高勘测的速度和效率。
农民可以通过无人机获取到的农田地形图、土壤采样数据等信息，对农田进行更科学的管理和决策。
2. 农作物生长监测无人机遥感技术可以实时监测农作物的生长状态，包括农作物的生长高度、覆盖面积、叶面积指数等。
通过无人机搭载的红外相机和多光谱传感器，可以获取到植物的红外、绿光、蓝光等光谱反射信息，进而计算出农作物的生长状况。
通过监测农作物的生长情况，农民可以及时了解作物的生长速度和健康状况，做出相应的管理措施。
3. 病虫害监测与预警无人机遥感技术可以通过红外相机和热红外传感器等设备，对农田中的病虫害进行监测。
通过识别农作物的光谱和热辐射变化，农民可以迅速掌握病虫害的发展趋势，并及时采取相应的防治措施，避免大面积病虫害的发生。
此外，通过利用无人机遥感技术，还可以对农作物进行密集拍摄并生成高清影像，以便于农民准确判断病虫害的类型和程度。
基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测
第36卷第22期农业工程学报 V ol.36 No.222020年11月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Nov. 2020 31 基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测王玉娜，李粉玲※，王伟东，陈晓凯，常庆瑞（西北农林科技大学资源环境学院，杨凌 712100）摘要：为了实现小区域尺度上的作物氮素营养状况遥感监测，该研究利用无人机搭载Cubert UHD185成像光谱仪对2016 —2017年关中地区的冬小麦进行遥感监测，通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素营养指数的相关性，筛选出对三者均敏感的光谱参数，结合多元线性逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归建立抽穗期冬小麦氮素营养指数（Nitrogen Nutrition Index，NNI）估测模型，并与单个光谱参数建立的冬小麦氮素营养指数模型进行比较。
结果表明，任意两波段光谱指数对氮素营养指数更为敏感，与氮素营养指数均达到了极显著性相关；基于差值光谱指数和红边归一化指数的单个光谱参数构建的模型具有粗略估算氮素营养指数的能力，相对预测偏差分别为1.53和1.56；基于随机森林回归构建的多变量冬小麦氮素营养指数估算模型具有极好的预测能力，模型决定系数为0.79，均方根误差为0.13，相对预测偏差为2.25，可以用来进行小区域范围内的冬小麦氮素营养指数遥感填图，为冬小麦氮素营养诊断、产量和品质监测及后期田间管理提供科学依据。
关键词：无人机；高光谱；监测；冬小麦；氮素营养指数；随机森林回归doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.22.004中图分类号：S127 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2020)-22-0031-09王玉娜，李粉玲，王伟东，等. 基于无人机高光谱的冬小麦氮素营养监测[J]. 农业工程学报，2020，36(22)：31-39.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.22.004 Wang Yuna, Li Fenling, Wang Weidong, et al. Monitoring of winter wheat nitrogen nutrition based on UAV hyperspectral images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(22): 31-39. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.22.004 0 引 言氮素是作物生长的必需营养物质，与作物的长势、产量和品质息息相关。
农业科学专业优秀毕业论文范本基于无人机遥感技术的农作物生长监测与
农业科学专业优秀毕业论文范本基于无人机遥感技术的农作物生长监测与分析
无人机遥感技术在农业领域的应用日益广泛，对于农业科学专业的学生来说，了解并掌握这一技术对于他们的毕业论文写作至关重要。
本文将基于无人机遥感技术，探讨农作物生长的监测与调控。
文章将分为以下几个部分进行讨论：
一、引言
在引言部分，我们可以介绍无人机遥感技术在农业领域的重要性和应用前景，以及对于农作物生长监测的意义。
二、无人机遥感技术的原理与应用
该部分可以详细介绍无人机遥感技术的原理和主要的应用方式，包括无人机的选择、无人机上搭载的传感器及其原理、图像获取和处理等相关内容。
三、基于无人机遥感技术的农作物生长监测
在这一部分，我们可以探讨利用无人机遥感技术监测农作物生长的具体方法和步骤，包括数据获取、图像处理、特征提取以及数据分析等方面。
可以结合实际案例进行说明。
四、基于监测数据的农作物生长调控
这一部分可以讨论农作物生长监测数据的分析和应用，比如如何根据监测数据调控灌溉、施肥等工作，进而提高农作物的生长效益和产量。
五、挑战与展望
在这个部分，我们可以探讨目前无人机遥感技术在农作物监测中存在的挑战，并提出一些未来的发展方向和应用前景，比如结合人工智能技术进行更精确的监测和决策。
六、结论
在结论部分，我们可以对全文进行总结，并强调无人机遥感技术在农作物生长监测与调控中的重要作用和潜在价值。
以上是本文的大致框架，你可以根据这个框架逐步填充内容，确保文章内容详尽准确，排版整洁美观。
记得在写作过程中不要出现敏感词、不良信息或网址链接，同时保持语句通顺，流畅易读。
祝你写作顺利！。
基于无人机图像的农作物生长状态监测研究
基于无人机图像的农作物生长状态监测研究农作物是人类的重要粮食来源，而农作物的生长状态对于粮食生产的稳定性和高效性具有至关重要的影响。
传统的农作物生长状态监测方法存在着时间和资源成本高、数据采集不精确等问题，因此，基于无人机图像的农作物生长状态监测研究应运而生。
本文旨在探讨利用无人机图像技术实现农作物生长状态监测的方法和应用前景。
首先，我们需要了解无人机图像技术的基本原理。
无人机图像技术是指使用无人机在空中携带摄像机或其他感光器材，对地面目标进行拍摄或采集数据的技术。
无人机图像技术的优势在于能够以高空、大范围、快速的方式获取高分辨率的农田图像，为农作物生长状态的监测提供了便利条件。
基于无人机图像的农作物生长状态监测主要包括以下几个方面的研究内容：1. 农作物识别与分类农作物识别与分类是基于无人机图像进行农作物生长状态监测的首要步骤。
通过对农田采集的图像进行处理和分析，利用计算机视觉和机器学习的方法，可以实现对农作物的识别和分类。
通过对农作物的识别和分类，可以准确地监测不同作物的生长状态，为农业生产提供精细化管理的依据。
2. 农作物生长状况评估通过对农田图像的处理和分析，可以评估农作物的生长状况。
例如，可以通过测量农田中植株的高度、茎粗、叶片颜色以及地面覆盖度等指标，来评估农作物的生长状况。
基于无人机图像的农作物生长状况评估具有非接触式、快速、高效的特点，可以实现对大范围农田的全面监测。
3. 生长模型建立与预测基于无人机图像获取的农田数据，可以用于建立农作物的生长模型。
生长模型是通过分析农作物的生长过程，将农作物的生长与时间、环境因素等进行建模和预测。
通过生长模型可以预测未来的农作物生长状况，帮助农民合理安排农作物的种植时间、施肥量等，增加农作物的产量和质量。
4. 灾害监测与救援无人机图像技术可以用于监测农田中的灾害信息，例如旱情、水涝、虫害等。
通过无人机图像的获取和分析，可以及时准确地监测到农田的灾害状况，为农民做出农作物的抢救、补救决策提供科学依据。
农业领域中的无人机和遥感技术在作物监测中的应用
农业领域中的无人机和遥感技术在作物监测中的应用无人机和遥感技术在农业领域的应用日益受到人们的关注和重视。
特别是在作物监测方面，它们为农业生产提供了更高效、更精准的数据收集和分析手段。
本文将探讨无人机和遥感技术在作物监测中的应用，并讨论其在提高农业生产效率和农业可持续发展方面的潜力。
无人机在作物监测中的应用主要体现在以下几个方面。
首先，无人机可以通过航拍技术实现大范围的植被覆盖监测。
借助高空的视角，无人机能够获取到全局的作物生长情况，并及时掌握各个区域的状况。
搭载先进的遥感设备，无人机可以捕捉到作物的红外辐射、叶绿素浓度和温度等关键指标，这些信息有助于评估植被的健康状况和生长潜力。
通过对植被覆盖监测的分析，农民可以及时发现作物病虫害、水分不足等问题，并采取相应的措施加以解决。
其次，无人机在作物监测中还可以进行个体级别的识别和分类。
借助先进的图像处理算法，无人机可以快速准确地识别和分析作物的种类、个体数量和空间分布。
这种个体级别的监测有助于精确掌握作物的生长状况和发展趋势，提供农民科学制定种植计划和农事措施的依据。
同时，无人机还可以结合地理信息系统（GIS）技术，为农民提供准确的农田图像和空间数据，帮助他们进行精细化管理和决策。
此外，无人机还可以进行作物的生长监测和营养状况评估。
通过多光谱传感器和红外相机，无人机可以捕捉到作物的反射光谱和辐射特征，从而评估作物的光合能力、氮、磷、钾等元素的吸收状况以及土壤的肥力情况。
这些信息对调整农业生产措施、优化施肥方案具有重要意义。
同时，无人机可以通过定量测定作物叶面积指数（LAI），帮助农民掌握作物叶面积的动态变化，进而评估作物的生长速度和生长周期。
在无人机的辅助下，遥感技术为作物监测提供了重要的数据支持和分析手段。
遥感技术通过获取地球表面的电磁波信息，可以提供非接触式的数据采集手段，具有大范围、高时空分辨率、长时间序列等优势。
遥感技术可以通过多种传感器获取不同波段的图像和光谱数据，从而反映作物的生长状况和环境条件。
2-孙九林(基于遥感的作物长势定量监测研究 )
(R 720－R 670)
40 30 20 10 0 0 5
R = 0.70
2
(R 720－R 700)/(R 700－R 670)/
(R 720－R 700)/(R 700－R 670)
40 30 20 10 0 0 1 2 叶面积指数 LAI 3 4
10
15
20
-1
25
• 纯数学分析法：纯经验方法，容易受建模样本的影响 纯数学分析法：纯经验方法， • 物理模型法：机理性方法，但目前还处于研究阶段，实际应用 物理模型法：机理性方法，但目前还处于研究阶段， 还有许多问题需要解决。 还有许多问题需要解决。 • 光谱指数法：半经验方法，一些参数指标的反演精度需要进一 光谱指数法：半经验方法， 步提高。 步提高。 氮浓度光谱指数：机理性不强 氮浓度光谱指数： 生物量光谱指数：高生物量水平容易饱和（ 生物量光谱指数：高生物量水平容易饱和（NDVI等） 等
2.基于遥感的作物氮素营养诊断技术研究现状 2.基于遥感的作物氮素营养诊断技术研究现状
已有研究中基于遥感技术反演的涉及氮素营养诊断的指标： 已有研究中基于遥感技术反演的涉及氮素营养诊断的指标： ），氮 叶绿素累积量（ 氮\叶绿素浓度（Eitel等，2007），氮\叶绿素累积量（ 叶绿素浓度（ 等 ）， Haboudane等，2002），叶面积指数（Rondeaux等，1996）、 ），叶面积指数 等 ），叶面积指数（ 等 ）、 生物量（ ）、密度 密度（ 生物量（Gitelson等，2004 ）、密度（Welsh等，2003） 等 等 ） 存在的问题: 存在的问题: 1）遥感数据解译方法需要改进，参数反演精度不高。 遥感数据解译方法需要改进，参数反演精度不高。
基于无人机的农作物遥感监测技术研究
基于无人机的农作物遥感监测技术研究近几年来，随着无人机技术的不断发展，基于无人机的农作物遥感监测技术也日益成熟。
无人机可以在低空进行航拍，利用多光谱传感器获取植被信息，从而对农作物生长状态进行实时监测和分析。
这种技术不但提高了农业生产的效率和质量，同时也保护了环境和农作物的生长。
一、无人机技术的优势与传统遥感技术相比，基于无人机的农作物遥感监测技术具有以下优势：1.低成本：传统遥感技术需要大型卫星或飞机进行图像采集，成本较高。
而无人机可以在低空进行航拍，成本相对较低。
2.高精度：无人机可以精确控制飞行高度和姿态，在不同角度下获取高分辨率的图像数据，可以达到亚米级别的精度。
3.实时性强：无人机的飞行速度快，可以及时对农作物的生长状态进行快速监测和分析。
4.多源数据融合：无人机可以搭载多种传感器，如多光谱传感器、热红外传感器等，可以采集不同类型的数据，从而实现多源数据融合，提高监测精度。
二、农作物遥感监测技术的应用基于无人机的农作物遥感监测技术可以广泛应用于农业生产中。
主要应用领域包括：1.土地利用监测：无人机可以采集高分辨率的图像数据，对土地利用情况进行监测和分析，用于土地规划和土地评估。
2.农作物生长状态监测：无人机可以获取农田中农作物的植被指数、叶面积指数等数据，用于分析农作物的生长状态和生长趋势，从而实现对农作物的精准管控。
3.病虫害监测：无人机可以采集高分辨率的图像数据，对农作物的病虫害情况进行监测和分析，提前发现病虫害，及时采取措施，保障农作物的健康生长。
4.精准施肥：无人机可以通过搭载多光谱传感器，获取农田中植物的养分状态和土壤养分状态，从而实现精准施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。
三、未来发展趋势基于无人机的农作物遥感监测技术在未来发展中具有以下趋势：1.智能化：随着人工智能技术的发展，无人机可以实现智能化农业生产，实现自主航行、识别农作物状态、自动化驾驶、精准施肥等功能。
2.大数据应用：基于无人机的农作物遥感监测技术产生的数据量巨大，可以应用于大数据分析，从而实现更加精准的农业生产。
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多施用的氮肥不但不能增加产量，还会污染大气、水源，降低农民收益！
• 2015年，农业部印发《到2020年化肥使用零增长行动方案》 • 2016，作为科技部设立的第一批重点研发项目，“化学肥料和
农药减施增效综合技术研发”专项启动 • 2019年中央一号文件《中共中央、国务院关于坚持农业农村优
先发展做好“三农”工作的若干意见》中提出“开展农业节肥 节药行动，实现化肥农药使用量负增长”
析
陈鹏飞*,李刚,石雅娇,徐志涛,杨粉团,曹庆军.一款无人机高光谱传感器的验证及其在玉米叶面积指数反演中的应 用.中国农业科学,2018,51(8):1464-1474.
V11 stage
S1-S2 stage
N application rate
推扫成像：几何校正 是难点，需要配合高 精度的定位定姿系统， 经过复杂计算
画幅成像：不同波段 成像有时间差，其获 取数据处理的难点在 于光谱信息的校正
S185 vs 地物光谱仪
光谱曲线波形相似 度
整个生育期的变化 趋势
S185光谱反射与 地物光谱仪光谱 反射率之间的相
诊 断 方 法
作物自身养分指标测定：氮素/叶绿素浓度（单位干物质含氮、叶绿 素量）、氮素/叶绿素累积量（单位土地面积含氮、叶绿素总量）、 生物量、叶面积指数、氮素营养指数等。
与正常植株相比，作物氮素营养缺乏时，其自身生理、生化参数 发生一系列改变，这些参数能及时、真实反映作物氮素营养状况！
干
叶
60
关关系
基于S185曲线估测红边位 置与基于地物光谱仪曲线 估测红边位置的相关性与
差异
基于S185光谱曲线与地物光谱 仪光谱曲线计算常见光谱指数
在整个生育期间的相关性
0.50
波
0.40
波
Red edge position calculated by ASD data S185 Reflectance
玉米养分吸收曲线(Heard, 2006)
小籽粒作物（小麦、大麦等） 养分吸收曲线(Heard, 2006)
根据作物需肥规律和氮素营养状况，合理施用肥料，对提高肥 料利用率可行！
土壤养分测定：总氮含量、有效氮含量等
作
物
氮
素 营 养
由于农田小气候的影响，测土施肥法很难准确确定当季作物生 长过程中到底有多少氮被土壤释放，并用于作物生长需要。
能实现高空间、时间分 观测范围小、视野窄的缺陷 辨率影像的获取
价格便宜、飞行技术门 适合县域尺度及地块尺度地 槛低；机动、灵活，不 物的遥感探测；不适合省域 需要专业跑道，可根据 及全国尺度的短时间监测 天气情况随时起飞，受 天气因素影响小，容易 获得高时间、空间分辨 率影像；
氮肥优化管理需要在作物吸肥的关键期进行，在较短时间 内实现作物氮素营养状况的精准探测是关键，无人机遥感具有 不易受天气影响，能提供高时间、空间分辨率影像， 且其观测 尺度适合田块尺度的田间管理，因此开展基于无人机遥感的作 物氮素营养诊断意义重大!
整
个
波
730
生
形
727
育
相
724
期
似
721
变
度
718
化
分
715
析
R²= 0.93 Difference ranged from 0.09-3.90 nm,
with averaged value 1.10 nm
趋 势
712 712 715 718 721 724 727 730
分
Red edge position calculated by S185 data
polar
leaves
10 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50
N%
植株氮浓度与SPAD之
细胞结构及 各种色素 排列方式
含水量
控制叶片反射率 的主要因素
间的定量关系（玉米）
鲜
叶绿素
水吸收带
叶
吸收带
反射率 Re反fl射ec率tance Reflectance
片
的
反
射
光
谱
波波长长W(namve)length (nm) 图1-3 杨W树ave鲜le叶ng片th 反(n射m)率光谱曲线
生物量与LAI之间的定 量关系（玉米）
遥感技术可以用于作物氮素营养状况快速、无损探测！ 图1-3 杨Fig树ur鲜e 1叶-3片R反efl射ect率an光ce谱sp曲ec线tra of fresh polar leaves Figure 1-3 Reflectance spectra of fresh polar leaves
• 为什么要用无人机开展作物氮素营养诊断研究？
航空遥感技术
航天遥感技术
地基遥感技术
不同遥感平台的优缺点：
平台类型 卫星遥感 有人机遥感
地基遥感 无人机遥感
优点
缺点
能实现大面积同步监测 重访周期长、时间分辨率低， 且容易受天气因素干扰
能实现获取较大区域的 高空间、时间分辨率的 影像
需要专业跑道，飞行成本高、 一次飞行准备时间长、飞行人 员专业技术要求高的问题
二、基于无人机高光谱遥感的玉米氮素营养诊断
• 田间实验
吉林四平市梨树县蔡家镇
无人机高光谱
地面高光谱
叶面积指数
SPAD
生物量
M600 pro + S185高光谱传感器: 450-950 nm，采样间隔4 nm，共 125个通道
• 无人机高光谱影像的验证
无人 机高 光谱 影像
V5-V6 stage
反射率反射率 RefRleectfalnceectance
片
N素的吸收区域
50
的
反
40
SPAD
射
30
光
R²= 0.65
谱
20
波长波W长av(enlemn)gth (nm)
图1-2 Figure
杨1-树 2WR干aevf叶elelec片ntag反 ntch射 e(ns率pme光 )ctr谱a 曲 of 线dry
一、研究意义
• 为什么要做氮素营养诊断？
植物体量和单位面积消耗量（Lu et al., 2017）
大量的氮肥被施入土壤
2010，美国氮肥利用率60%以 上；中国氮肥利用率30%左右 （Shen et al., 2017）
世界前五位氮肥消耗国的单位面积氮肥消耗量 （Lu et al., 2017）
形
形
相
0.30
相
似
0.20
似
度
度
分
0.10
R²= 0.9982
分
析
0.00
析
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50
玉米不同生育期S185与地物光谱仪反射率 曲线（施氮量210 kg·ha-1）
ASD Reflectance
每对地物光谱仪光谱与S185 光谱之间的相
关性都大于 0.99 (其中一个样本示例如下).