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    AIRPHEN多光譜相機植被監測

    AIRPHEN多光譜相機植被監測

    產品型號: AIRPHEN

    所屬分類:多光譜測量系統

    更新時間:2018-06-20

    簡要描述:AIRPHEN多光譜相機植被監測,實現對大面積植物各種參數進行測量和分析。隨著光譜傳感技術和圖像處理分析技術的日益發展, 光譜軟硬件與無人機的結合也越發純熟。在農業、林業、資源、生態、環境保護等領域都得到了廣泛應用。

    詳細說明:

    AIRPHEN多光譜相機植被監測上的應用

        相對于雷達影像、高光譜影像,多光譜影像更易獲取,能夠同時滿足低成本、高時效、多尺度及多目的的植被分類。中低分辨率多光譜影像主要用于大尺度植被群落級的分類,對于植被物種級分類比較困難。高分辨率遙感影像能在較小的空間尺度上表達植被的細節變化,進行大比例尺制圖,不僅能夠用于區域尺度的植被群落級分類,對于局部小尺度物種級植被精細分類更具潛力。法國Hi-phen公司的Airphen多光譜相機分辨率比較高,100米高空,分別率在4.76cm,對于植物群落級分類,可以輕松解決。

    AIRPHEN多光譜相機在精準農業中的應用

        在精準農業中,地塊內的變異是進行農業精準管理的關鍵。但是,在進行精準農業的實施,還需要許多工作,如地塊的數字化、作物種類、面積量算、作物長勢分析以及地塊內的作物變異情況等。 
        作物種類識別:在可見光區,低空遙感影像對作物種類反應是較為敏感的,通過肉眼即可判讀出作物的種類。
        地塊邊界的數字化:在精準農業實施過程中,特別是在我國極其分散的經營條件下,準確測量地塊的邊界也是十分復雜的工作。利用低空遙感影像進行地塊邊界的數字化,不僅時效性強,而且準確。十分符合我國目前廣大農村高度分散營養條件下的精準農業的實施。
        作物長勢分析:根據不同作物長勢的葉片對不同電磁波的反射特征不同,可判斷出作物的長勢狀況,植物的生長狀況與紅色和藍色波段的反射值有較高的相關性,而與綠色波段的反射值關系不太密切。在紅色波段的影像中,與土壤水分的關系也十分密切。由此可判斷土壤水份狀況。地塊面積量算:通過數字化地圖,可準確地量算出各種作物所占地塊的面積。

    AIRPHEN多光譜相機的測量指標:

        1、綠地指數是一個主要的農業過程變量,用于決策系統。AIRPHE無人機平臺配備有6個波段相機系統,基于數學算法GAI估算法。圖像疊加在不同測量通道內提供多角度圖像。利用6個波段的的反射以及對每個獨立成像特殊向陽角度取景,生成瀏覽表,將PROSAIL輻射傳輸模型反轉。與單個圖像對應的平均整體方案容許對錯誤反轉問題進行調節。要獲得穩定GAI估值,需要大約6幀圖像。相對應的均方根誤差(RMSE)值用作相關不定性的一個指標。
        2、NDVI: 歸一化差值植被指數:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或兩個波段反射率的計算。
           1)NDVI的應用:檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等;
           2)-1<=NDVI<=1,負值表示地面覆蓋為云,雪等。對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大
           3)NDVI的局限性表現在,用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象,分別求RVI和NDVI時會發現,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度;
           4)NDVI能反映出植物冠層的背景影響,如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等,且與植被覆蓋有關
        3、PRI: 光反射指數:光化學植被指數PRI定義為531am和570nm處反射率的歸一化植被指數,這一指數能夠成功的估算葉片尺度、冠層尺度和景觀尺度的光能利用率LUE,進而可以提高凈初級生產力NPP的估算精度,因而PRI有著廣闊的應用前景。
        4、MERIS陸地葉綠素指數(MTCI):該指數是葉綠素提取精度,很好地監測植被葉綠素含量的潛力。

    多光譜相機的特點:

     1)6同步快門傳感器
     2)1280x960像素(.tiff,12 bit)
     3)2幀/秒,12bit
     4)可配置波段(450-950nm)
     5)視角可配(25°~60°)
     6)使用不同傳感器進行同步 (TIR,RGB)
     7)SD卡存儲
     8)內置或外置 GPS
     9)人體工程學無線界面
    10)低能耗(7w/h)11)輕便(200g)
    12)緊湊、容易集成
    13)可計算寬范圍的VI值(植被指數)



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