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《农业工程技术:农产品加工》2018,(15)
正浙江大学数字农业与农业物联网创新团队是国内较早开展农用无人机研究的单位之一,针对农用无人机农田信息获取和植保作业需求,研制了3种农用无人机及飞控系统,开发了无人机低空遥感作物信息获取装备,实现了作物不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息的快速获取和农药的变量喷施。农用无人机及飞控系统 相似文献
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遥感技术是掌握作物生长发育情况的常用方法,无人机遥感技术的使用具有简单、有效、廉价的优点,近年来更广泛的运用在农业中。多光谱相机可以在近红外波段和红边波段获得数据,利用光谱数据及时地进行作物估产、生长检测和营养评估工作,并具有成本低、稳定性高、数据量小和覆盖面积广的特征,在较大面积的区域调查中具有广阔的应用。叶绿素含量、叶面积指数、氮素含量等农学参数与作物的长势密切相关,通过这些参数可以实时诊断作物的营养状况及病虫害状况,根据作物的实际情况来进行精准管理与调控。本文从遥感无人机与多光谱相机的类型和特征、多光谱在作物表型信息监测上的主要应用、农作物灾害检测3个方面作了详尽的综述,希望为无人机多光谱遥感技术在作物生产的精细化作业提供借鉴。 相似文献
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《农业工程技术:农产品加工》2018,(12)
正浙江大学数字农业与农业物联网创新团队是国内较早开展农用无人机研究的单位之一,针对农用无人机农田信息获取和植保作业需求,研制了3种农用无人机及飞控系统,开发了无人机低空遥感作物信息获取装备,实现了作物不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息的快速获取和农药的变量喷施。 相似文献
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【背景】近年来随着遥感技术的快速发展，实时无损监测作物生长状况已成为当前研究热点，遥感获取的农情信息将为实现大面积作物精确管理提供指导。在众多遥感监测平台里，无人机因其操作简单、使用成本低等特点而受到广泛关注，无人机搭载多光谱相机可以快速获取作物的长势信息。【目的】尝试将固定翼无人机多光谱影像纹理信息与光谱信息结合，探究“图谱”信息对水稻长势指标的监测效果。【方法】通过开展两年涉及不同播期、品种、播栽方式、施氮水平的水稻田间试验，在水稻关键生育期使用固定翼无人机搭载Sequoia多光谱相机获取水稻冠层遥感影像，同步进行地上部破坏性取样以获取水稻叶面积指数(LAI)、地上部生物量(AGB)和植株氮含量(PNC)等农学指标，采用简单线性回归、偏最小二乘回归和人工神经网络回归算法，构建基于固定翼无人机多光谱影像的水稻长势指标监测模型，比较分析光谱纹理信息在不同模型中的监测效果。【结果】利用简单线性回归方法探究了植被指数(VI)、单波段纹理特征与水稻LAI、AGB和PNC间的定量关系，结果表明植被指数与LAI和AGB之间有较强的相关性，表现最好的植被指数为CIRE和NDRE,R 2分别为0.8... 相似文献
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作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理、生化特征和性状。通过获取不同环境、不同生长时期的作物表型信息,可直观了解作物生长状况,以及时调整栽培管理措施,保障作物高效生产。无人机搭载RGB相机、光谱相机、激光雷达等传感器,可充分发挥灵活性好、获取数据效率高、成本相对较低等优势,实现作物表型参数信息的高效获取,同时,快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法,从而使得作物监测更加便捷、高效。本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法,概括了基于无人机遥感开展作物株高、冠层覆盖度、叶面积指数、水分胁迫、生物量、产量等表型参数研究的现状,并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望,以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考。 相似文献
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田间作物表型检测平台设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
为高灵活度、稳定有效地获取田间作物表型信息,设计了一种四轮独立驱动、独立转向的田间作物表型检测平台,该平台主要包括行走系统、控制系统和表型信息采集系统,采用Creo软件对平台进行结构设计并对主体框架不同工况进行有限元仿真分析。以西门子1200系列PLC为主控制器开发了一套控制系统,实现平台的原地转向、横向移动和阿克曼转向模式控制,采用基于模糊PID的四轮协同控制方法实现了四轮同步运动。设计的检测平台可根据检测需求挂载RGB相机、热红外相机、高光谱相机等不同传感器进行表型信息采集,并在采集过程中形成移动暗室,有效降低外界环境对表型信息采集效果的影响。田间试验结果显示:设计的检测平台在满电量状况下单次不间断作业可达6 h;四轮协同运动试验结果显示,车轮转速最大偏差率为1%,在水泥地面和田间直线行驶时平均偏移率分别为2.14%和2.57%,具有良好的移动稳定性;挂载RGB和热红外相机进行作物表型信息获取时,每小时可检测120个田间育种小区;在不同时间段,分别采集非暗室环境与暗室环境下棉花RGB图像并提取叶面积,结果表明平台所采集RGB图像更加稳定可靠;对暗室环境下RGB图像、热红外和高光谱图像进行采集分析,结果表明该平台所采集图像均质量良好且可获得有效信息。 相似文献
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提出了一种利用多模态图像技术,以实现被葡萄水分胁迫水平的测定方法,通过检测获取葡萄植株表面图像的反射率和纹理信息与水分胁迫水平之间的关系,从而实现植物缺水报警。试验将盆栽葡萄人为建立不同的水分胁迫水平,利用3CCD照相机(三通道的R,G和IR)、多光谱相机(在900,970 nm的光谱波段覆盖)和一个数字彩色摄像机(RGB)对叶片定期进行监测。试验采用偏最小二乘(PLS)方法预测水含量的纹理特征和光谱特性,在葡萄生长的前期,RGB相机获得的纹理参量对含水量预测结果的rp,RMSEP和偏差值分别为0.77,1.15和-0.14,而利用3CCD相机获取的反射参量对含水量预测结果的rp,RMSEP和偏差值分别为0.77,1.22和-0.26;在葡萄生长后期,RGB相机获取的纹理参量对含水量预测结果的rp,RMSEP和偏差值分别为0.81,1.34和0.26,而利用3CCD相机获取的反射参量对含水量预测结果的rp,RMSEP和偏差值分别为0.74,1.46和0.15。通过监测植株覆盖率与不同水分灌溉植株的生长周期发现,植株覆盖率能对葡萄植株的水分胁迫检测做辅助参考变量。试验结果表明,所设计的多传感器系统可用于支持葡萄水分胁迫检测的决策,有利于葡萄的田间管理。 相似文献
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PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的无人机遥感影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业科学》2017,(9)
针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题,利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势,对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机,获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像,首先利用最佳波段指数法与光谱信息、纹理信息结合得到最佳特征波段组合,从而降低数据维度,进而利用粒子群优化和网格搜索算法分别进行参数寻优并交叉验证方法对影像进行SVM和LSSVM对比试验。结果表明,Micro MCA12 Snap多光谱传感器所选择的1、6、11波段组合及NDVI、NDWI、Mean特征信息组合,粒子群优化LSSVM分类的总体精度较网格搜索LSSVM高0.092%,Kappa系数高0.006;粒子群优化LSSVM分类的总体精度较粒子群优化SVM分类高2.021%,Kappa系数高0.008。试验方法改善了各种地物特别是裸地与沙石的区分,是对该相机及特征组合进行分类的有效手段。 相似文献
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构建由Kinect设备、差分GPS设备和陀螺仪组成的信息获取系统,推导RGB图像中苹果果实世界坐标的计算方法。利用Kinect设备获取果园果树RGB图像和深度图像,差分GPS全球定位系统和陀螺仪分别获取Kinect相机位置信息和姿态信息。融合RGB图像和深度图像,利用相对位置定位模型,计算苹果圆心相机空间坐标,融合相机位置信息和姿态信息,利用空间三维坐标转换原理,建立绝对位置定位模型计算苹果世界坐标,对每个果实进行世界空间位置唯一标定。结果表明,果实相对平均定位误差0.035 m,果实绝对定位经度误差0.117 m,纬度误差0.437 m,海拔误差0.145 m。 相似文献
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正植保无人机,是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机,该型无人飞机由飞行平台(固定翼、直升机、多轴飞行器)、导航飞控、喷洒机构3个部分组成,通过地面遥控或导航飞控,来实现喷洒作业,可以喷洒药剂、种子、粉剂等。随着时代的发展,越来越多的植保无人机得到推广应用,以下介绍2款最新推出的植保无人机产品,供读者参考。 相似文献
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为探索林火监测的新手段,提高森林安全管理水平,将实时视频传输和计算机技术相结合,研制了林火监测任务设备．并与无人机飞行平台共同构成了微型无人机林火监测系统。以林区火场影像为样本．像素RGB值为分类依据．使用统计产品与服务解决方案软件进行聚类分析．得到基于颜色特征的烟雾识别模型。该模型经过光谱特性改进和消噪处理后．对于试验影像的烟雾识别率在77％以上。利用该模型．系统可在飞行中实时完成对地面火情的探测并给出报警提示。在飞行试验的基础上,提出无人机林火监测系统的飞行作业流程．并讨论了系统运行的经济性和目前存在的问题。无人机林火监测系统同样可用于林区气象探测、可燃物和病虫害调查等方面．切实提高林区管理的技术水平。图5表2参14 相似文献
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《农业工程技术:农产品加工》2018,(9)
正植保无人机是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机,通过地面遥控或GPS飞控,实现喷洒药剂作业。无人机植保作业与传统植保作业相比,具有精准作业、高效环保、智能化、操作简单等特点。近年来,植保无人机在智能化方面发展迅速,包括作业信息智能化采集与处理、自主飞行控制、作业路径自主规划、智能化精准喷施技术,是智慧农业的重要组成部分,开展植保无人机施药技术装备研发生产与服务体系建设具有十分重要的意义。 相似文献
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基于多进制小波的森林遥感影像融合 总被引：1，自引：0，他引：1
唐彦 《东北林业大学学报》2010,38(8)
为监测森林资源动态变化信息,探讨了基于多进制小波变换与RGB特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行M进制小波分解,再将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的R、G、B波段高频分量以区域能量为融合准则进行特征融合,形成新的高频分量;然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经RGB合成为彩色影像。结果表明,该方法既改善了影像的清晰度和分辨率,同时也保留了原影像的光谱信息,利用融合后的影像进行森林资源动态监测,效果明显提高。 相似文献
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正植保无人机是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机,由飞行平台、导航飞控、喷洒机构组成,按动力来源可分为油动和电动两类,按机型结构可分为固定翼、单旋翼和多旋翼植保无人机(见图1、2、3)。通过地面遥控或导航植保无人机,可以实现药剂、肥料的喷洒作业,还可以拍摄传输病虫信息图像等,具有施药效率高(约为人工施药速度的30倍)、作业安全性强(减少农药中毒风险)、防治效果好、节水省药环保等多种优势。近几年来植保无人机在农业生产上获得了快速推广应用,成为了广大 相似文献
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本文从无人机遥感监测作物病虫害概况、病虫害光谱相应生理机制、农作物病虫害无人机遥感监测原理等方面对遥感技术在病虫害监测中的研究进行概述;并从多光谱无人机遥感影像监测、高光谱无人机遥感影像、无人机可见光影像、低空与航空无人机遥感影像监测、基于卫星平台的遥感影像监测等方面对无人机遥感监测作物病虫害研究进展进行表述. 相似文献
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通过分析土壤的主要养分含量与无人机遥感影像之间的关系,对于遥感在农业生产中的应用有重要意义.选取了昆明市云南农业大学后山试验田为研究区域,用无人机挂载多光谱相机获取研究区多光谱遥感影像.采集0～20 cm的土壤样本,并检测了土壤的理化性质及主要养分含量.通过多光谱影像不同光谱反射率及合成指数值对土壤主要养分含量进行相关性及多元逐步回归分析.结果表明:单一波段无法建立较好的回归模型,通过波段合成指数可以有效提高建模的精度.其中OSAVI、DVI、NDVI指数与K的三次方曲线的反演效果较好,R2=0.641,RMSE=49.74.表明该反演模型有较高的精度和稳定性,这为遥感技术在土壤养分含量的快速测定提供了新的途径. 相似文献
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悬浮物浓度和浊度是评价水质的重要指标。本文采用多旋翼无人机携带多光谱传感器获取多光谱影像,并结合实测悬浮物浓度和浊度,建立悬浮物浓度和浊度的反演模型,获取2019和2020年浙江农林大学东湖校区东湖的悬浮物浓度和浊度分布,并分析其年际变化趋势以及其内在原因。从年际变化可以看出,悬浮物浓度和浊度变化不大,水质状况保持良好。从空间分布上来说,受施工建设、人为活动以及植物种植的影响,空间分布状况有所改变。基于此,使用无人机携带多光谱相机获取图像进行小型水域的长期水质监测,可以及时有效地反馈水质状况,保护生态环境。 相似文献