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正浙江大学承担的子课题"基于低空遥感的南方水稻油菜追肥变量管理技术与装备",自主研制了8 kg任务载荷的折叠式八旋翼无人机及专用飞控系统,该专用飞控系统采用DSP与ARM的双MCU(微控制单元)结构,通过中央MCU的PID闭环控制实现前进、后退、升降等动作。开发了RGB和多光谱成像融合的无人机遥感平台,由全方位自适应云台搭载RGB相机、25波段多光谱相机和数字图传,具有照度信息的POS系统,可实现作物长势、养分、病害等信息的高效获取。在浙江省诸暨市安华 相似文献
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含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（2）与RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数NDSI771,611实现了更好的预测精度（R2=0.68，RMSEP=0.039，rRMSE =5.24%）；（3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（R2=0.86，RMSEP=0.026，rRMSE=3.51%），预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。 相似文献
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无人机飞行高度对植被覆盖度和植被指数估算结果的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
将无人机与多种成像传感设备相结合可实现田间作物表型信息的全面获取。针对田间复杂环境下无人机搭载多种成像传感设备在不同飞行高度处提取的作物信息具有差异性的问题,本研究着重探究了无人机搭载两种成像传感设备获取图像时,不同飞行高度对估算植被覆盖度以及植被指数结果的影响。首先为防止外界环境变化对获取图像质量造成干扰,通过最近邻插值算法将无人机飞行高度为25 m处获取的两个多光谱和可见光图像数据集分别退化为十个不同地面分辨率的模糊图像数据集,以模拟无人机在不同飞行高度中获取的作物图像。然后获取50m高度处的无人机图像数据集通过皮尔逊相关性分析验证模拟数据集的有效性。最后采用随机森林模型估算不同数据集中的植被覆盖度,分类精度大于91%。结果发现,当植被覆盖度小于二分之一时,随着地面分辨率的降低该指标不断被低估,反之则被高估。飞行高度50 m的真实图像与模拟图像估算植被覆盖度结果的相关系数r为0.992 8,两者具有强相关性,模拟图像估算得到的植被覆盖度变化具备参考意义。植被指数估算结果中,首先对无人机图像数据集进行辐射校正、阈值分割等图像预处理,然后根据公式计算得到植被指数,最后通过假设性检验对十个图像数据集计算得出的植被指数进行分析。结果发现,可见光植被指数在飞行高度61 m时具备显著性差异,多光谱植被指数在十个高度下均没有显著性差异,因此为保证无人机获取数据的准确性与完整性,建议当无人机搭载本文的两种相机获取作物信息时建议飞行高度不高于61 m。本研究为研究者利用无人机搭载多传感设备获取作物信息设定合适的飞行高度、减小作业成本提供参考。 相似文献
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基于波段权重的多尺度Retinex遥感图像渐晕校正方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统函数逼近法存在的校正质量不稳定、耗时长以及Retinex算法存在的光晕、泛灰和光谱数据失真的问题,该文提出了一种带光谱恢复的多尺度Retinex渐晕校正方法。通过对无人机遥感图像全局亮度的估计以及光谱恢复因子的引入,实现无人机遥感光谱图像的渐晕校正。利用该文方法对遥感图像进行处理,并与基于高斯曲面的函数逼近法和多尺度Retinex算法结果进行对比,依据灰度分布情况、标准差、平均梯度、清晰度、光谱相关系数以及光谱角指标进行评价分析。试验结果表明,该文提出的方法可以取得较好的渐晕校正效果,结果不存在光晕、泛灰现象,结果的平均梯度和清晰度均值分别为0.077 4和49.33,相较原始图像和函数逼近法以及多尺度Retinex算法处理结果,平均梯度分别提高了5.94%、5.56%和4.78%,清晰度分别提高了8.94%、6.79%和6.63%,该文方法校正图像的对比度和清晰度更优,方法具有较好的渐晕校正效果。 相似文献
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现代农业要求农业生产者实时、准确、全面地了解农作物的生长环境和生长状态。与传统的人工田间调查方式相比,无人机是一种高效的农田信息获取平台。本研究将自主研发的八旋翼无人机与农田信息采集设备进行整合,形成了一套用于农情监测的无人机系统,实现了无人机按照预设航线自动巡航并采集农田遥感图像、地理位置信息以及环境照度信息。经测试,在飞行中,图像采集设备能够稳定维持垂直对地的姿态并进行拍摄,采集的数据能够拼接成完整的农田正射影遥感图像。测试结果表明研发的无人机系统能够满足低空农情监测作业要求。与商业化产品相比,该系统避免了因任务设备与飞机独立工作而导致重拍、漏拍的情况,实现了无人机与任务设备高效协同作业。 相似文献
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稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数（coefficient of determination,R2）为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林（Random Forest,RF）回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R2为0.93,相对均方根误差（relative Root Mean Square Error,rRMSE）为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R2高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。 相似文献
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