无人机载高光谱遥感使作物表型检测更加高效

无人机载高光谱遥感使作物表型检测更加高效

粮食短缺、人口增长和全球气候变化推动了提高作物产量的研究。田间作物表型能为作物生长及其与环境的关系提供了重要信息。

然而，传统的车载平台用于田间试验采样和作物性状参数的确定费时费力，且空间覆盖范围有限。这限制了作物科学研究的快速发展。

以无人机(UAV)为代表的高通量近地遥感表型平台灵活、成本低、空间覆盖广，已成为获取田间表型信息的有效途径。

（利用光谱数据评估植物表型特征）

将specim AFX10高光谱成像相机集成到无人机上，用于评估中国北方冬小麦的生长潜力。

specim AFX10高光谱成像相机的工作波长区间为400 ~ 1000nm，具有高的光谱和空间分辨率、高灵敏度和高信噪比。它特别适用于根据它反射的光对小麦进行光谱分析。光谱数据可以进一步分析小麦的表型特征。

通过收集小麦不同时期的光谱数据，观测不同时期小麦归一化差异植被指数(NDVI)*和植物衰老反射率指数(PSRI)**。后期结合反射指数、含氮量与籽粒成熟度的关系，确定施肥量与收获期。

高光谱成像无人机遥感系统在农业生产中的保护和预测作物生长具有很高的价值和广阔的应用前景。specim AFX高光谱相机还能够发现早期的一些病虫害，并监测其在作物上的演变。

归一化植被指数

归一化植被指数(NDVI)反映作物生长和营养状况。根据NDVI信息，我们可以知道作物在不同季节对氮素的需求量。这些信息可以指导氮肥的合理施用。NDVI的计算方法如下。R840是近红外(NIR)区域840nm波段的反射率。R668为红色区域668nm波段的反射率。

NDVI = (r840 - r668) / (r840 + r668)

植物衰老指数

植物衰老指数(PSRI)可用于植被健康监测、植物生理胁迫监测、作物生产和产量分析。PSRI的计算方法如下。R800是近红外(NIR)区域800nm波段的反射率。R480为类胡萝卜素和叶绿素共同作用下480nm波段的反射率。R678是反射率波段中叶绿素吸收最大的红色区域。

PSRI = (R678-R480) / R800

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