无人机视角下的植被高光谱特性
如何利用高光谱遥感进行植被物候监测
如何利用高光谱遥感进行植被物候监测随着遥感技术的快速发展，高光谱遥感成为了植被物候监测的重要工具之一。
高光谱遥感能够提供丰富的光谱信息，从而帮助科学家和农业专家更好地理解植被生长的动态过程。
本文将介绍高光谱遥感在植被物候监测中的应用，并探讨如何利用高光谱遥感数据进行植被物候监测的方法。
1. 高光谱遥感在植被物候监测中的应用植被物候是指植物生长发育过程中的各个阶段，例如萌芽期、生长期和成熟期等。
植被物候监测对农业生产、自然资源管理和环境保护等领域具有重要意义。
传统的物候监测方法往往需要大量的地面观测和样点调查，费时费力，且只能提供有限的信息。
相比之下，高光谱遥感能够提供大范围、连续性和定量化的植被物候信息。
高光谱遥感仪器能够捕捉到更多的光谱波段，从而能够更准确地反映植被的生长状态和地表特征。
通过分析高光谱数据，可以获取植被的叶绿素含量、叶片面积指数、植被覆盖度等信息，进而推断植被的生长状况和物候变化。
2. 利用高光谱遥感数据进行植被物候监测的方法要利用高光谱遥感数据进行植被物候监测，首先需要获取高光谱数据。
高光谱遥感数据可以通过无人机、卫星等遥感平台获取。
无人机具有低成本、高灵活性和高分辨率等优势，适用于小范围的植被监测。
而卫星则可以提供大范围的遥感数据，用于大尺度的植被物候监测。
获取高光谱数据后，需要进行数据的预处理和分析。
首先，对高光谱数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等，以消除影响数据准确性的因素。
接下来，通过光谱分析和遥感指数计算，提取植被的物候信息。
常用的遥感指数包括归一化植被指数（NDVI）、叶绿素指数（CI）和差值植被指数（DVI）等。
在物候监测过程中，还可以结合地面观测数据进行验证和校正。
地面观测数据包括植被指数仪、气象站和生长周期样点等，可以提供真实的植被物候信息。
通过与地面观测数据的对比和验证，可以提高遥感数据的准确性和可靠性。
3. 高光谱遥感在植被物候监测中的挑战和展望尽管高光谱遥感在植被物候监测中有着广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战。
高光谱成像技术在植物病害检测中的应用
高光谱成像技术在植物病害检测中的应用植物病害是农业生产中常见的问题，它会导致作物产量和品质下降，给农民带来极大的经济损失。
为了及时发现和治疗植株的病害，科学家们发展了各种检测技术。
其中，高光谱成像技术有着独特的优势，能够提供高精度的病害检测结果，有着广阔的应用前景。
本文将会介绍高光谱成像技术的原理和在植物病害检测中的应用。
高光谱成像技术的原理高光谱成像技术是将光谱成像技术与高光谱分析技术结合起来的成果。
它通过获取物体在可见光和近红外光谱范围内的辐射能量，获得高精度、高灵敏度的光谱特征数据。
光谱成像技术可以将物体的光谱数据呈现在空间坐标上，形成高光谱图像。
这样就能够包括更丰富的信息，实现对多种物质的检测和定量化分析。
在高光谱成像技术中，需要用到一种叫做高光谱成像仪的设备。
高光谱成像仪是一种能够将物体反射、散射和透过的光谱数据进行捕捉的设备，它能够在非破坏性的情况下，测量物体的化学成分、结构和形态特征。
高光谱成像仪在检测光谱范围内的多个波段时，能够采集到植物在可见光和近红外光谱范围内的能量分布数据，识别出不同波长的数据对应的不同成分。
通过对特定波段的光谱图像分析和处理，能够鉴别出植物病害所产生的生理和组织上的特征。
高光谱成像技术在植物病害检测中有着广泛的应用。
例如，利用高光谱成像技术可以检测玉米和小麦的叶片病害。
科学家们研究了白粉病、锈病、普通赤霉病、弯曲病、鸟巢病和叶斑病等多种不同类型的病害，通过高光谱技术采集到的数据，构建了反映不同病害叶片光谱的图像图谱。
通过对这些图谱进行聚类和分类，就可以认识到不同病害之间的光谱特征，准确地检测所需的病害。
发现病害前期阶段，一些病害物质含量的变化微弱，可能难以用肉眼识别，但利用高光谱技术就能够检测到。
同时，随着病害的发展，特征光谱也会逐渐发生变化，所以病害的发展过程也能够通过高光谱图像来进行跟踪和分析。
另外，高光谱成像技术还可以不用接触叶片，对植物中的病害进行检测，使得对植株的非破坏性采样和分析成为可能。
一种基于无人机高光谱数据的植被盖度估算新方法
元光谱斜率的最大值和纯土壤像元光谱斜率最 小值 ， 利用新 的红边斜 率 Ｆ ＶＣ模 型求 取植被覆 盖度 ； 实测数
据采用照相方法 ， 经过几何校正 、 监督分类后统计植被覆 盖度 ， 结果表 明： 通 过实测数 据与无人机高光谱数 据获取的植被覆盖数据进行验证 ， 新 构建的基于红边斜率 的两个植被覆盖度模 型的精度 （ Ｒ。 分别达 ０ ． ８ ９ ３ ３ 和０ ． ８ ９ ２ ７ ） 都 略高于以 Ｎ ＤＶＩ 为参数的模型 （ Ｒ 分别达 ０ ． ８ ３ ９ ９和 ０ ． ８ ２ ９ ９ ） 。提出使 用红边斜 率计算植被覆
中图 分 类 号 ： ＴＰ ７ ９
归分析 ， 建立经验估算模型 ，主要有线性 回归模型 和非线性
引 言
植被是联 接土 壤、大气 和水 分 的 “ 纽带” 和全 球变 化 的
“ 指示器” ， 植 被覆盖度 （ ｆ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ，Ｆ ＶＣ ） 通
典模型 一 即以 Ｎ Ｄ ＶＩ （ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ） 为参 数的植被覆盖度反演模 型 ， 以红边斜率代 替Ｎ ＤＶ１ 构建 了 ２ 个反演植被覆盖度 Ｆ ＶＣ的新 的红边斜率模型 ， 该模 型是对经典模 型的进一 步改进 。 为验
盖信息准确及时 的获取是各个科学领域 的共 同需求 ， 具有 重
要的科学意义 。Ｆ ＶＣ的估算 方 法大 体可 以分 为传 统方 法 和
遥感反演 两类 ：传统 方法有 目估法 、样方 法 、 样 带法 、样 点
法、 空 间定 量计 和照 相法 等Ｅ 引，目前 遥感 反 演 方 法是 估 算 Ｆ ＶＣ的主要方法 ，可以分 为 回归统计模 型法 、 混 合光谱分 析 法和机器学习法等¨ ３ ］ 。 回归统计模型法主要 是通过 对植被 指数 与 Ｆ Ｖ Ｃ进行 回
如何使用无人机搭载高光谱相机进行农作物养分含量监测与施肥调控
如何使用无人机搭载高光谱相机进行农作物养分含量监测与施肥调控无人机搭载高光谱相机是一种先进的技术，可以广泛应用于农作物养分含量监测与施肥调控。
本文将从光谱技术的原理、无人机搭载相机的优势、农作物养分监测与施肥调控的重要性以及技术应用等方面进行探讨。
光谱技术是通过测量物体对不同波长光的反射、吸收和透射特性来研究其化学成分和结构的一种方法。
在农作物种植中，养分含量是影响作物生长和产量的重要因素。
而通过使用高光谱相机，我们能够获取作物叶片、茎梗等部位的反射光谱信息，进而分析其养分含量。
这对于实现准确的农作物养分监测与施肥调控具有重要意义。
与传统的养分含量监测方法相比，无人机搭载高光谱相机具有众多优势。
首先，无人机可以灵活地悬停于田间地头，实时捕获农田中的光谱信息。
其次，相机可以获取大范围的数据，能够覆盖整个农田的情况，从而提供一份全面的养分含量分布图。
此外，无人机可以高度自主地飞行，能够避开地面障碍物，并且采用高精度定位技术，能够准确获取位置信息，进而确保农作物养分监测的准确性。
农作物养分监测与施肥调控的重要性不可忽视。
养分是作物正常生长所必需的化学元素，农民们需要根据不同作物的需求，合理施肥以保证作物的正常生长。
但是，传统的施肥调控依赖于直观判断和经验，往往存在施肥量与作物需求不匹配的问题。
这不仅浪费了资源，也可能导致养分过剩或不足，进而影响作物的生长和产量。
而使用无人机搭载高光谱相机进行农作物养分监测，可以实时获取作物的养分含量信息，进而根据实际需求进行精准的施肥调控，提高作物的产量和质量。
技术的应用使得农作物养分监测与施肥调控更加可行和精确。
利用高光谱相机获取的光谱信息，可以进行光谱分析，得到反映作物养分含量的关键波段。
在此基础上，结合机器学习等人工智能技术，可以建立预测模型，进一步精确评估作物的养分状态。
此外，还可以通过地理信息系统（GIS）技术，将养分含量分布图与土壤养分数据、气象数据等进行综合分析，为施肥调控提供更加全面的参考依据。
如何利用无人机进行林业资源调查与监测
如何利用无人机进行林业资源调查与监测无人机技术的发展使得林业资源调查和监测工作变得更加高效和精确。
无人机可以在林区进行航拍，用于获取高分辨率的影像数据，以及进行环境参数的测量和监测。
本文将探讨如何利用无人机进行林业资源调查与监测，并介绍相关技术和应用案例。
一、无人机在林业资源调查中的应用无人机在林业资源调查中的应用可以涵盖多个方面，如植被监测、土壤测量、环境参数监测等。
无人机配备先进的传感器和影像系统，可以提供大量的数据，用于评估森林的健康状况、植被类型和生长状态等。
1. 植被监测通过无人机航拍的高分辨率影像，可以获取植被的详细信息，如植被覆盖度、种类、高度、密度等。
这些数据对于评估森林生态系统的结构和功能具有重要意义。
例如，可以利用无人机数据来估计森林的生物多样性指数、植被物种的重要性指数等，为森林保护和管理提供科学依据。
2. 土壤测量无人机配备的多光谱传感器可以获取土壤的光谱特征，从而推断土壤的质地、水分含量、肥力等指标。
这对于决定林区的生长潜力、土壤改良和保育措施的制定具有重要意义。
利用无人机进行土壤测量可以实现对大面积区域的快速调查和监测。
3. 环境参数监测无人机可以搭载空气质量、水质、温湿度等传感器，实时监测环境因子的变化。
通过无人机获取的环境参数数据可以用于评估森林生态系统的健康状况和气候变化对其的影响，为采取相应的保护和调整措施提供科学依据。
二、无人机在林业资源调查中的技术挑战和解决方案尽管无人机在林业资源调查中的应用前景广阔，但仍然面临一些技术挑战。
例如，无人机搭载传感器和设备需要满足高精度、高稳定性的要求；数据获取和处理的复杂性以及无人机的安全性等问题。
针对这些挑战，科研人员和技术工程师提出了一系列解决方案。
1. 传感器和设备的改进为了提高数据的精确性和稳定性，科研人员不断改进无人机的传感器和设备。
例如，引入更高分辨率的摄像头和多光谱传感器，以及更精准的环境参数监测设备。
此外，还研发了针对无人机的悬停、避障等技术，以确保传感器和设备在飞行过程中的稳定性和安全性。
基于无人机高光谱影像的水稻叶片SPAD_值反演方法研究
2024 ，44（1） : 120J.SHANXI AGRIC, UNIV . （ N atural Science Edition ）学报（自然科学版）04252基于无人机高光谱影像的水稻叶片SPAD 值反演方法研究谢东1，何敬1*，何嘉晨1，王彬1，林远杨1，刘刚1，2（1.成都理工大学 地球科学学院，四川 成都 610059；2.成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059）摘要：［目的］通过无人机高光谱影像实现对水稻叶绿素含量高效、无损监测是现代化精准农业发展的重要手段。
研究水稻叶片原始光谱的不同预处理方法及其组合，构建不同光谱参数进行模型反演，得到研究区水稻叶片SPAD 值的最佳反演模型，可为高效无损监测水稻叶绿素含量提供参考。
［方法］以四川省成都市青白江区姚渡镇水稻种植区的水稻为研究对象，分别测定其叶片SPAD 值和500~900 nm 范围内的高光谱反射率，对原始反射率进行一阶微分（D1）、Savitzky‐Golay 卷积平滑（SG 平滑）、标准正态变换（SNV ）和多元散射校正（MSC ）及其组合的预处理方式，通过相关系数筛选出p<0.1的特征波段作为第1种光谱参数，在特征波段的基础上进行主成分分析（PCA ）降维，将得到的主成分作为第2种光谱参数。
将2种参数分别作为Extra Trees 模型的输入变量，建立研究区水稻SPAD 值的反演模型。
［结果］相比于利用相关系数筛选的特征波段所建的模型，通过PCA 对特征波段进行降维，得到的光谱参数建模精度更高，其中，ET_D1和ET_SG_MSC 的R 2分别由0.769和0.782增加到0.793和0.825，提升幅度为3%和5.5%；ET_SG_SNV 的R 2由0.754增加到0.796，提升幅度为5.6%；模型ET_PCA_特征_SG_MSC 精度最高，R 2和RMSE 分别为0.825和0.984，是研究区水稻SPAD 值的最佳反演模型。
无人机遥感技术在水土保持监测中的应用
无人机遥感技术在水土保持监测中的应用随着科技的不断发展，无人机技术也得到了广泛的应用。
无人机遥感技术在水土保持监测中的应用，为环境保护和资源管理提供了新的途径和工具。
无人机遥感技术结合水土保持监测，能够实现对地表覆盖、土壤侵蚀、植被状况等方面的快速、准确的检测和分析，为水土保持工作提供了有力的支持。
首先要介绍一下无人机遥感技术。
无人机遥感技术是利用无人机搭载遥感传感器对地面进行信息采集和测量的技术。
无人机具有飞行灵活、携带载荷能力强、航拍分辨率高、成本低廉等特点，因此被广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域。
在水土保持监测中，无人机遥感技术可以通过航拍获取大范围地表信息，再通过图像处理和数据分析，得到地表覆盖、土壤侵蚀、植被状况等方面的详细数据，为水土保持监测提供了高效、全面的手段。
就无人机遥感技术在水土保持监测中的应用进行一定的详细说明。
在地表覆盖监测方面，无人机航拍可以获取高分辨率的遥感影像，通过遥感影像解译技术，可以准确地识别出裸土、植被覆盖、建筑用地等地表特征，为土地利用、土地规划提供详尽的信息。
在土壤侵蚀监测方面，无人机航拍可以获取地表的三维数据，结合数字地形模型和遥感图像，可以对地表进行精确的地貌分析，揭示土壤侵蚀的分布和程度，为土地治理和生态修复提供科学依据。
在植被状况监测方面，无人机航拍可以获取多光谱、高光谱的遥感图像，通过遥感图像处理技术，可以进行植被指数计算，掌握植被覆盖、植被生长状态变化等信息，为生态环境保护和植被管理提供技术支持。
针对无人机遥感技术在水土保持监测中的应用，还应该进行实际案例的介绍。
我国河北省衡水市的水土保持监测工作中，引入了无人机遥感技术。
利用无人机航拍获取衡水市境内的遥感影像，结合地面调查和数据采集，制作了衡水市的土地利用分类图、土壤侵蚀程度图和植被状况图。
通过对遥感数据的分析，发现了地表裸露、坡面侵蚀和植被退化等问题，并据此提出了相应的治理措施和建议。
多光谱无人机在林业有害生物监测中的应用探讨
752023.6多光谱无人机在林业有害生物监测中的应用探讨章武英1，赵 强2（1.甘肃林业职业技术学院，甘肃 天水 741020；2.甘肃省天水市麦积区林业和草原局，甘肃 天水 741020）摘要：本文基于无人机搭载的多光谱传感器获取多时态、多角度、多光谱和高精度的遥感图像，综合GIS技术及Pix4D软件对数据实施配准、拼接与辐射定标，判定林区松材线虫病疫树木情况与位置信息，进而判定疑似疫木，并结合人工实地勘察对无人机技术在林业有害生物监测中的实际应用效果进行全面探讨，为提升我国林业地区疫木疑似的选择和林业有害生物监测等工作提供参考。
关键词：无人机；有害生物；林业监测；技术应用在传统的林业有害生物防治模式中，主要是通过建立人工监测点，并进行定期地巡查。
但是在2018年机构改革之后，由于林地面积较大，且缺乏专业技术人员，这些因素加大林业有害生物防治机构工作人员的工作量和工作难度，从而使监测结果的准确度大大下降。
松材线虫病是世界上全森林生态系统中最严重的病害之一，又叫作松树的“癌症”。
我国19个省（区、市）731个县级行政区发生疫情，面积超过180万公顷，致死松树数十亿株，发生区域已突破年均温10℃的理论生理环境，同时危害松树种类和威胁我国松林资源的安全。
松材线虫病具有蔓延速度快、影响面积广、治理窗口期有限等特点，严重制约着松材线虫病害的快速治理，低成本、高精度、高效率的监管巡查方式是松林监管的迫切需求。
随着无人机制造技术的迅速升级，加速无人机在森林有害生物防控工作中的推广与应用。
在森林面积较大、分散度较高的情况下，当树木上出现有害生物时，如果仅依靠人工进行防控，防控工作就会变得很困难。
而使用无人机进行药物喷洒则会极大地提升林地工作效率，同时也能通过无人机每天巡逻，及时发现害虫的同时防止害虫的扩散。
1 传统林业有害生物调查与监测方法分析1.1 直接观察法选择一定树龄的单一树种为研究对象，对其发生的危害程度、发生数量等进行了直接观测。
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不同品种棉花690nm处光谱吸收峰深度
4种作物冠层野外光谱曲线
4种作物冠层野外光谱690nm处的光 谱吸收峰
690nm处吸收峰的波长位置对这四 种作物的识别能力为3-16nm，宽度 为3-12nm
红边位置的识别能力为2-23nm
9
表 . 四种作物690nm附近吸收特征参数和红边位置
波 长 （ nm ）深度
宽度
面积
对称度
红边位置 （nm）
22 中棉35号 23 新陆早10号 24 中棉28号 25 鲁棉14号 26 抗虫棉1号 27 中棉12号 28 中棉16号
1. 相应16个N处理小区棉花冠层野外光谱曲线 2. 16个棉花干叶片样品的室内光谱曲线
3. 棉花冠层野外光谱在690nm 处的归一化吸收峰
4. 28种棉花一阶微分光谱曲线
玉米
690
0.335
115.0206 38.5319
2.4973
725
棉花
693
0.3424
118.5003 40.5745
2.7794
727
水稻
684
0.3067
106.3153 32.6069
2.6438
702
小麦
687
0.3403
109.8205 37.3719
2.4354
720
10
实例: 28种棉花品种的光谱识别
（3）典型地面非成像高光谱仪器及其主要性能指标
6
图 不同水分含量小麦叶片光谱曲线
图 小麦冠层与叶片光谱特征比较
图 受金属毒害的植被光谱红边蓝移
图 植被叶绿素荧光吸收峰
• 高光谱遥感树种识别
图 美克罗拉多的 AVIRIS植被种类制图，验证精度可达90%
图 黄橙光谱段的变化
• 高光谱遥感作物种类识别
波段数
光谱范围 (nm)
空间分 辨率(m)
210 400-2500
30
UVISI 1996
MSX
AHSI 2018 高分五号
400
380-900 100-1000
330 400-2500
30
HICO 2009
ISS
128 360-1080
90
HSI 2008
高光谱成 像仪
VSWIR
2011 预计 2021
01 新陆早1号 02 新陆早5号 03 97-766 04 监督站 05 S-91 06 C4880 07 85-174
08 新陆中2号 09 塔什干1号 10 无名6号 11 辽-10 12 新陆早7号 13 新陆早6号 14 新陆早8号
15 新陆早9号 16 石大-4 17 石大-11 18 石大-13 19 石大-15 20 石大-23 21 新陆中8号
IFOV
MAIS
1991
71
400-2500
3 mrad
PHI
1997
244
450-850 1.5 mrad
OMIS
1999
128
400-12500 3.0 mrad
WHI
124
410-990 0.6 mrad
C-HRIS
2000
128
430-2400 0.05 mrad
4
（2）典型航天高光谱遥感器及其主要性能指标
仪可实现纳米级光谱分辨率的地物特征和性质的成像探测； 2018年5月9日，高分五号卫星成功发射，是我国实现高光谱分辨率对地观测
能力的重要标志，对地观测成像光谱仪（AHSI）可获取地物目标的可见光 至短波红外谱段（400-2500nm）高光谱图像，幅宽可达60km。 其他： 深空探测高光谱遥感器等（嫦娥三号玉兔车上高光谱成像仪，2013）。 “珠海一号”卫星星座高光谱仪（2017）；
传感器 MODIS
发射 时间
1999
平台 Terra(EOS)
波段数 36
光谱范围 (nm)
405-14385
空间分 辨率(m) 250,500,
1000
Hale Waihona Puke HS2000 WarFighter-I 200 450-2500
8
FTHSI 2000 MightySat-II 256 350-1050
30
CHRIS 2001
提纲
一、 高光谱遥感技术发展 二、植被高光谱识别分析谱段优选 三、无人机视角下的植被高光谱特性 四、无人机高光谱植被冠层红边特性 五、无人机高光谱植被阴影指数构建 六、植被阴/阳冠层分离方法与遥感制图 七、植被阴/阳冠层NDVI差异、成因与修正
2
3
一、高光谱遥感技术发展
（1）典型航空高光谱成像仪及其主要性能指标
1984 1990
228
430-805
288
430-870 0.4 mrad
ROSIS
1992
128
430-860
HyMap
1998
126
400-2500 2.5 &2 mrad
成像仪 研制时间
AHI SEBASS
TIPS
1996
波段数 256 242 100
光谱范围 (nm) 700012500
3000-5500 & 7500-13500
GLI 2002 HYPER
2002 ION
ESA PROBA NASDA DEOS-II
EO-1
62
410-1050 18-36
40
380-1200 250-1000
220 400-2500
30
ARIES 2000 ARIES-I
105 400-2500
30
传感器
发射 时间
COIS 2000
平台 NEMO
5. 棉花在650-800nm和1450-1650nm光谱范围一阶微分光谱曲线
13
6. 棉花品种光谱识别能力分析
不同品种棉花690nm处光谱吸收峰波长 （1nm:10，2：5，3:4，5：3，10：2， > 10：1）
不同品种棉花690nm处光谱吸收峰宽度 （1nm：8，2：4，3：3、4-7：2 、>8：1）
HJ-1A 天宫一号 HyspIRI
115
450-950
100
128 500-2500 10,20
214 380-2510
30
5
中国航天高光谱成像仪发展
2002年中分辨率成像光谱仪(CMODIS)随“神舟”三号飞船发射升空； 2007年10月发射的“嫦娥1号”卫星干涉成像光谱仪(IIS)升空； 2008年9月，环境与灾害监测小卫星星座(HJ-1)携带了超光谱成像仪(HIS)； 2011年9月，我国成功发射“天宫一号”目标飞行器，其搭载的高光谱成像
成像仪 AIS-1
研制时间 1983
波段数 128
光谱范围 (nm)
IFOV
1200-2400 1.91 mrad
AVIRIS DAIS
1986 1990
224
400-2500
1 mrad
79
400-13000 3.3 mrad
TRWIS
1996
384
400-2500 0.9 mrad
FLI CASI