无东谈主机遥感技能通过对作物孕育历程中的环境因素、物理目标和生化参数等进行实时或如期监测，来评估和计看成物的孕育情况和坐褥后劲，指点农业坐褥和搞定有策动梨々花最新番号，不仅优化了作物孕育环境和坐褥面貌，且培植了作物产量和品性，缩短了农业坐褥老本和减少了资源滥用

一、序文

无东谈主机农业遥感技能是将无东谈主机与遥感技能相皆集，用于对农田进行高精度、高分别率的遥感监测和数据采集的技能。其以无东谈主机为平台，搭载数码相机、多光谱相机、高光谱相机等多种传感器，为农情信息的采集提供数据搭救，是精确农业盘算推算的蹙迫发展标的之一。比较卫星遥感和航空遥感，无东谈主机遥感具有老本便宜、时效性强、不受大气影响、高分别率等脾气，况且相较于传统监测设施，无东谈主机遥感的效力更高，且不会形成险峻，为田块模范的遥感应用盘算推算提供了新的器具。

实时监测和计算农作物长势是培植农业坐褥效力的有用路线。无东谈主机遥感技能通过对作物孕育历程中的环境因素、物理目标和生化参数等进行实时或如期监测，来评估和计看成物的孕育情况和坐褥后劲，指点农业坐褥和搞定有策动，不仅优化了作物孕育环境和坐褥面貌，且培植了作物产量和品性，缩短了农业坐褥老本和减少了资源滥用。

本盘算推算从无东谈主机遥感平台、传感器类型及脾气、遥感图像数据处理、作物孕育监测主要目标等方面综述了无东谈主机遥感在农业范畴的应用发扬，并对无东谈主机遥感的发展趋势进行了筹商，以期为农业坐褥提供更好的表面和技能搭救。

二、无东谈主机遥感系统详尽

无东谈主机遥感系统构成如图１所示，主要包括无东谈主机平台、遥感设备、数据传输和存储系统、数据处理系统等构成部分。无东谈主机平台通过搭载万般遥感设备收余数据的采集和传输；遥感设备包括光学相机、多光谱相机、激光雷达等，可收尾高精度、高分别率的遥感数据采集和处理；数据传输和存储系统能完成遥感数据的传输、存储和处理；数据处理系统用于对遥感数据进行处理和分析。

图1无东谈主机遥感系统

表1无东谈主机平台类型汇总

三、信息取得与数据处理

无东谈主机遥感监测技能不错快速、高效地取得农田信息，对于农业监测有着蹙迫的应用价值。现时，无东谈主机遥感监测技能的应用还是逐步普及，但是若何更高效地处理无东谈主机遥感数据来收尾农业监测仍然是热门问题之一。

3.1 植被指数特征索要

由于植被结构和作物生理脾气的万般性，不同作物的反射光谱存在较大各异。通过对无东谈主机遥感影像不同波段的反射率进行线性或非线性组合得到的植被指数（ＶＩ）过甚他目标来索要植被特征，是作物长势监测盘算推算的热门之一。由作物可见光波段构建的植被指数，如过绿指数（ＥＸＧ）、可见光波段各异植被指数（ＶＤＶＩ）、超绿指数（ＥＸＧ）、超绿超红差分指数（ＥＸＧＲ）、植被感情指数（ＣＩＶＥ）等。

大宗盘算推算标明，红外波段、近红外波段中，农作物的光谱反射特征与其长势和产量关联性较着，如归一化植被指数（ＮＤＶＩ）、差值植被指数（ＤＶＩ）、校正型植被指数（ＥＶＩ）等。其中，ＮＤＶＩ最为常用，ＮＤＶＩ值每每在－１～１之间，值越高代表植被掩盖度越高。比较多光谱数据，高光谱数据的光谱信息更为丰富，如移动叶绿素给与指数（ＴＣＡＲＩ）、泥土调遣植被指数（ＯＳＡＶＩ）、比值光谱指数（ＲＳＩ）、浅易光谱指数（ＳＳＩ）、重归一化植被指数（ＲＤＶＩ）、叶绿素给与勾通区指数（ＣＡＣＩ）、勾通体去除叶绿素给与指数（ＣＲＣＡＩ）等。

黑丝高跟

3.2 长势参数反演

跟着规画机技能在农业遥感范畴的粗鲁应用梨々花最新番号，机器学习、深度学习等设施在作物长势监测方面的盘算推算也得到快速发展。具体阐述时：

（１）数据源的接收从较为单一类型的可见光或多光谱，发展到现时应用较为粗鲁的高光谱数据、激光雷达数据、热红外数据等。

（２）不管是在数据取得设施上照旧在处理技能上都进行了大宗故意的探索，尤其对于多源数据的整合、植被指数与反演目标之间的模子构建上，学者们从不同的角度尝试撤废传统设施的局限，旨在培植模子反演精度。

3.3 反演设施与精度评价

一些常见的反演设施包括神经集聚、搭救向量机、追念模子等，具体见表2。模子构建完成后，需要对模子精度进行评价，大多数盘算推算皆集东谈主工实测数据作为委果值，３个参数［决定通盘（Ｒ２）、均方根误差（ＲＭＳＥ）、相对误差（ＲＥ）］评价分类识别精度。

据大宗盘算推算落幕可知，每每模子精度会跟着参数个数的加多而培植，但过拟合的概率越大，因此不成仅凭单一模范来判断一种反演模子的优劣。

表2基于无东谈主机遥感的作物长势参数蹙迫反演设施

四、作物长势监测的蹙迫参数

在安妥的生养期进行长势监测，大要趁早发现作物孕育中的问题，执行精确农业操作，从而培植着物产量和品性。不同作物的叶绿素含量、氮素含量、细胞水分等存在显赫各异，从而影响作物冠层的反射光谱。因此，构建精度高且通用性强的作物长势监测模子是应用无东谈主机遥感技能进行精确农业的关节。

4.1 叶绿素含量

叶绿素含量是反应植物光配合用效力的蹙迫目标，对作物的蒸腾作用、光配合用以及农作物估产等具有蹙迫兴味。传统的测量设施为化学分析法，该设施耗时神勇，不得当大范围监测。大地遥感平台中常用叶绿素仪测量作物叶片的叶绿素含量，作为委果考据数据。无东谈主机遥感平台具有快速、无损、高精度的脾气，更得当大范围监测。但有盘算推算标明，无东谈主机的飘零高度对作物的计算和反演精度有较大影响。

近２０年来，基于遥感影像的大田作物叶绿素含量估测盘算推算得到了快速发展。盘算推算者们多选择线性追念的设施，但该设施以变量之间存在线性关系为前提，或与骨子情况存在偏差。线性追念模子的通盘不错诠释注解自变量和因变量之间的关系，然则对于复杂的数据集，便超出其适用范围。因此，现时盘算推算东谈主员还是偏向于用主要素分析、东谈主工神经集聚、深度学习等设施来反演作物孕育参数，并皆集高光谱遥感信息来构建包含更多波段的模子，从而更准确地诠释注解模子计算的变化。

4.2 含氮量

在氮素含量上，裴信彪等构建了自主研发的无东谈主机结构与飞控系统，测试了４种施氮水平水稻的光谱指数变化划定，收尾了水稻氮素水平的变化监测。该盘算推算中提议的飘零松手轨迹追踪设施将为无东谈主机研发范畴的盘算推算者们提供新的想路。王玉娜等行使无东谈主机搭载高光谱相机对冬小麦进行遥感监测，通过分析冠层光谱参数与植株氮含量、地上部生物量和氮素养分指数的关联性，美妙人妻筛选出对三者均敏锐的光谱参数，皆集多元线性冉冉追念、偏最小二乘追念和立时丛林追念开采抽穗期冬小麦氮素养分指数（ＮＮＩ）估测模子，该盘算推算收尾了小区范围内的氮素养分指数遥感填图，明晰地展示了冬小麦氮素的空间散播，为农作物的精确施肥和产量估算提供了表面依据。Ｔａｏ等行使搭载在无东谈主机上的高光谱传感器取得植被指数和红边参数，基于植被指数、红边参数过甚组合，选择冉冉追念（ＳＷＲ）和偏最小二乘追念（ＰＬＳＲ）设施对植被指数和叶面积指数进行精确忖度，落幕标明，植被指数与红边参数相皆集，行使ＰＬＳＲ设施不错培植ＡＧＢ和ＬＡＩ的忖度。Ｙｕａｎ等提议了一种图像与光谱特征会通的玉米叶片氮含量计算模子，选择偏最小二乘追念和搭救向量机追念（ＳＶＲ）对玉米叶片氮含量进行计算，落幕标明，与单变量模子比较，基于图像和光谱的会通模子计算效果更佳。该盘算推算落幕阐明了基于特征会通的设施一定进程上有助于培植模子的计算性能，为无东谈主机低空遥感图像特征索要设施的接收提供了表面依据和指点。

4.3 含水量

行使无东谈主机遥感进行农作物泥土含水量的反演盘算推算相对较少，现时的盘算推算选择的传感器主如果可见光相机、多光谱相机。针对于农作物冠层及叶片的复杂结构，魏青等基于不同期期冬小麦的无东谈主机多光谱遥感图像，通过冉冉追念法和免强参加法开采了光谱反射率模子和植被指数模子，落幕标明，基于冉冉追念法的光谱指数模子效果最优，决定通盘为０．８３；以内蒙古玉米田为盘算推算区，多光谱相机为遥感平台，张智韬等提议用机器学习的设施构建植被指数与泥土含水率的反演模子，落幕标明，搭救向量机设施的模子精度在０．８５１以上。

该盘算推算对泥土含水率的反演盘算推算有一定参考作用，将来需要在模子开采设施上进一步培植着物监测的适用性。最新的盘算推算选择模范移动法，将卫星遥感影像与无东谈主机遥感影像相皆集，选择ＴｓＨＡＲＰ升模范法和重采样升模范法构建了泥土含水率反演模子，落幕标明，２种设施均能培植模子反演精度，皆集卫星遥感和无东谈主机遥感二者的上风收尾了高精度又大模范的地表信息监测，为泥土含水率过甚他遥感范畴的盘算推算提供了新的想路。

4.4 叶面积指数

ＬＡＩ是作物在生物和非生物挟制下健康现象的蹙迫依据，有助于作物生物量和产量的生成。

Ｚｈａｎｇ等基于小麦的光谱反射机制，开展其光谱指数与ＬＡＩ的关联性分析，为小麦田间模范的长势分析提供了搭救，盘算推算标明，立时丛林法对ＬＡＩ的估测具有较好效果，但对不同品种、不同水氮处理情况下的模子构建还有待长远盘算推算。曹中盛等收尾了水稻不同品种、不同水氮处理情况下的盘算推算，且于不同期期测定水稻ＬＡＩ，同步获汲水稻无东谈主机数码影像并索要感情指数及纹理特征，构建了定量监测模子并进行磨练，落幕标明，无东谈主机数码影像中感情指数及纹理特征与水稻ＬＡＩ之间的关联性在生养前期最高。邵国敏等基于无东谈主机多光谱影像数据，构建了植被指数与ＬＡＩ的关系模子，落幕标明，立时丛林追念算法估算不同灌溉要求下的玉米ＬＡＩ可行性较高，决定通盘为０．７４～０．８７。Ｙａｏ等行使多光谱遥感系统，采集多光谱植被指数，通过不同的追念设施选出了最优ＬＡＩ反演模子，发现无东谈主机采集的数据检测玉米的ＬＡＩ是可行的。

人所共知，作物的ＬＡＩ具有高度的时空异质性，在准确取得田间模范的ＬＡＩ方面仍存在很多挑战：

（１）在表面设施上应进行果敢革命，特别是在探索基于多源数据会通的作物ＬＡＩ检索新设施方面。

（２）加强ＬＡＩ遥感试验和数据麇集，促进ＬＡＩ业务盘算推算和应用。

4.5 生物量

生物量是最常见的作物参数，国表里有繁密学者作念了大宗对于无东谈主机遥感监测植物地上生物量的盘算推算。邓江等采集了棉花不同生养期的近红外影像，并索要４种光谱指数，构建了棉花主要生养期地上生物量的估算模子。也有盘算推算选择无东谈主机多光谱影像皆集作物水分行使效力模子的设施，筹商无东谈主机遥感在玉米生物量反演方面的可行性，为无东谈主机遥感监测玉米生物量提供了参考。

五、论断

总之，无东谈主机遥感在叶绿素含量、生物量、含水量等作物长势监测中的盘算推算取得了较多效果，由早期的无东谈主机搭载可见光相机，到比年来的行使多光谱乃至高光谱相机等传感器取得无东谈主机遥感影像进行信息索要、反演模子构建等技能，反演精度冉冉培植，但这些效果距大范围骨子应用还有一定距离。现时的盘算推算对象主要蚁集于特定盘算推算区或特定样本，多数盘算推算效果与作物长势变化的内在机理筹商不够细致，还应加强对作物孕育划定及模子普适性的关联盘算推算。

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