无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用 AB版.docx
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1、无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用AB版摘要:近年来数字乡村建设开展进程逐步加快,社会开展新时期信息技术开 始向农业领域逐步渗透,对加速中国农业机械化、自动化、信息化、智能化开展 至关重要。该文对无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中应用进行探 究,旨在为大田作物高产生产提供相应理论方法。关键词:无人机低空遥感技术;大田作物;监测;产量预测目前中国农业开展较快,农业数字化、智能化、自动化开展较快。随着数字 乡村开展纲要的提出,各项信息技术开始创新开展,实现各类技术、产品的变革, 促使区域农业开展全面升级。目前为了不断夯实农业开展基础,实现自然资源有 效监测,要注重组建完善
2、的监管平台,实现农田动态化监控。1遥感技术运用在精准农业生产中要注重突出遥感技术应用价值,遥感技术应用能有效获取 大范围、远距离信息,属于新型穿透探测技术,能有效获取多项实时数据。目前 基于遥感成像技术运用能获取物体多重性质,便于较短时间内获取更多基础信 息。在相对空远的位置中,要应用遥感技术获取更多电磁波信号,做好图像信息 识别处理。2无人机低空遥感技术应用实践各类植物生长过程中具备光谱特性,能有效吸收、反射不同光谱。目前无人 机低空遥感技术运用实践中主要是以植物光谱特性为基础,不同波长的光对植物 正常稳定生长会产生多样化影响。要注重发挥无人机应用作用,搭载图像传感器, 比方多光谱相机、可见
3、光相机、热成像相机、高光谱相机等,能有效获取各类作 物在不同波段的图像,获取生长各阶段基本长势现状1。在可利用的电磁波谱中,不同波段图像数据能有效提取不同作物特征参数。 比方在400700 nm的可见光波段对植物形态、几何特征、颜色特征进行判定。 在7001000 nm的近红外波段能用于植物叶片含水量监测。在7500-13000 nm 的热红外波段常用于各类叶片光谱反射,也能有效反映出含水量。在高光谱相机 能采集350-2500 nm上百个光谱带应用植物生长胁迫状态。目前应用无人机低空 遥感对各类农作物生长信息、物理信息集中整合,有助于对农作物生长生物量实 施有效评估,能为大面积农作物种植补充
4、良好的低空管理工具。在现代化农业生 产中运用无人机低空遥感技术,能做好作物生长识别、长势分析、墙情监控、植 株数量判定、成苗率统计、土壤属性分析、灾害评估、作物产量预判等。比方部 分研究人员运用无人机多光谱、热成像以及RGB技术,对黑松种群生长中冠层 温度、植被指数的遗传变异进行分析,评估植被生长特征以及地面上各类植物种 群生长关联性。也有局部研究人员在大豆生长时期,整合RGB图像,对图像光 谱、结构、提及信息等进行判定,能获取加权冠层体积模型,有效计算出大豆植 物生物量。该文以棉花产量预测为例,分析无人低空遥感技术应用流程与应用关 键点。2.1 数据采集在植物生长田间要注重做好各项数据信息采
5、集,明确对应的研究对象以及研 究目标。整合种植田间各项试验数据,比方各类作物种植品种、种植位置、播种 现状、施工操作、灌溉运用、管理成效等。还要集中整合种植田间各项大数据, 比方作物产量值、土壤环境电导率数值等。2.2 遥感图像获取当前要注重集中整合无人机应用作用,规范化采集低空遥感图像,对无人机 搭载图像类别进行划分。对现有技术条件集中整合,搭配常用的RGB可见光相 机、多光谱相机、热成像相机等。在作物不同生长阶段要注重集中收集田间图像, 便于对各类作物生长过程实施有效监测监管。2.3 数据预处理技术人员要运用商用软件对各项数据实施预处理,比方选用Yield Editor产 量数据处理软件。
6、集中筛选出诸多不规范化的产量数据,这样能为云服务软件供 应商以及各类应用软件补充诸多农田图像信息,构建相对完善的全景图像画面。 集中整合全景图像之后,要注重跟大数据以及图像数据应用进行匹配,再通过几 何运算保障记录掌握的GPS数据能有效融入转入到图像中。在此过程操作中, 技术人员在植物种植田地中选取较多极具特征性的位置,再判定其精确坐标。之 后通过对图像画面进行分析,找寻对应的像素值,再做好相应的比例转换2。2.4 采样单元分割对提供的图像集中整合,做好GPS数据分割,有效转为不同的采样单元。 不同单元构成中均具备相对完整的GPS数据、图像数据、作物产量信息等,这 样能建立相对完整的数据集合。
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