“多光谱+无人机”进行农作物生长状态监测一、前言 1、 背景介绍 马铃薯是三大主粮外重要的粮食作物，我国作为世界马铃薯总产最高的国家，截止2018年，我国马铃薯产量达1798.37万吨，马铃薯播种面积达4758.07千公顷。 马铃薯种植存在面积大、病害传播时间短且表征不明显的特点，故在马铃薯种植过程中进行周期性生长状态监测，能够及时反馈马铃薯生长中的外界因素胁迫，便于迅速调整生产管理策略，对马铃薯的保质保量生产具有重要意义。
2. 行业痛点 目前农作物生长状态监测的痛点主要为： 【1】人工勘察：大量依赖农事经验，尤其对于大面积种植田，人力、物力耗费消耗较大，难以适应周期性频繁监测； 【2】卫星遥感：卫星数据存在滞后性且易受云层影响，尤其对于突发的、细微的田间变化，卫星遥感无法及时为农业生产者提供数据基础； 【3】可见光遥感：只能在出现较明显外观表征情况下才可判断长势，无法在马铃薯长势变化初中期进行有效监测。 3. 多光谱遥感优势 无人机载多光谱遥感以无人机平台为依托，具有机动性强、环境要求低、作业效率高的特点，多光谱成像较可见光能够获得目标更加丰富的光谱遥感信息，符合低成本、高分辨率、高频动态监测的任务模式，依托特定的光谱反演算法可及时进行长势分析。 二、项目介绍 本次项目位于河北省张家口市某马铃薯种植基地，主要进行马铃薯的长势分析与品种分类等工作。 项目作业采用大疆M210 四旋翼无人机，搭载未来智能MS600 Pro系列多光谱相机和大疆XT2可见/热红外双光相机，具体如下图所示。
三、作业流程 本次旨在通过无人机多光谱遥感平台获取目标区域多光谱数据，通过马铃薯冠层光谱信息构建植被指数，并通过光谱、纹理等信息组合，综合反映马铃薯生长状态，作业流程如下图所示。
四、作业环境
五、飞行参数
六、架次及数据量 本次项目共有3个地块测区，共计飞行3个架次；总飞行时间约1.5小时；总数据量8.9G。 七、数据处理 本项目中无人机遥感平台获取的多光谱数据由未来智能自主研发的多光谱数据反演软件航空遥感软件进行预处理。多光谱数据反演软件可实现基于影像POS信息和特征相结合的无人机遥感影像快速拼接算法，多通道光谱影像的亚像素级配准、多景影像的实时拼接及辐射定标，生成具有地表真实反射率的冠层正射影像，部分处理过程如下图所示。
【多光谱数据反演软件图像拼接预处理】 八、示范成果
【1号地块马铃薯区域长势监测成果】 上图所示为本次项目1号地块，该地块马铃薯为晚熟品种，正处于发棵期，植株处于快速生长阶段，整体长势中等且种植整齐，仅有少量长势较差区域分布于地块东南角。
【2号地块马铃薯区域长势监测成果】 上图为2号地块，使该地区马铃薯曾遭受冻害，使用基于植被指数为因子的长势监测模型，从图中可直观地看出测区内南部有大片的红色区域，即马铃薯长势较差区域，多为绿色区域长势正常，表明北部马铃薯受冻害影响较小。
【3号地块马铃薯区域长势品种分类】 上图为包含不同马铃薯品种混种的3号地块，其中包含早、中、晚熟三个品种，多光谱技术依托更丰富的遥感信息量，可挖掘同类作物的不同品种间光谱特征的细微差异，结合图像纹理信息信息，实现不同品种的区分。 九、未来智能多光谱遥感技术优势 【1】自主研发MS600系列多光谱相机，为科研和行业应用而生； 【2】兼容包含深圳大疆、成都纵横在内的各型多旋翼、固定翼无人机； 【3】“装备+数据+服务”，提供覆盖多光谱遥感的全流程解决方案； 【4】软硬件一体化、端云一体化，为第三方业务平台提供数据支撑。 |
