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多光谱相机对于作物的监测包括哪些方面?
发布日期:2020-05-18      浏览次数:67
 
  
  多光谱相机可分为三类:一是多镜头型多光谱照相机。它具有多个镜头,每个镜头各有一个滤光片,分别让一种较窄光谱的光通过,多个镜头同时拍摄同一景物,同时记录几个不同光谱带的图像信息;二是多相机型多光谱照相机。它是由几台照相机组合在一起,各台照相机分别带有不同的滤光片,分别接收景物的不同光谱带上的信息,同时拍摄同一景物,各获得一套特定光谱带的胶片;三是单镜头多光谱照相机。它采用一个镜头拍摄景物,在探测器的像元上分别镀不同波段的滤波膜实现多光谱成像。此技术大大降低了多光谱成像的成本。多光谱相机非常适合大面积林业、农业、生态调查勘测使用以及植物田间表型成像研究。
  
  多光谱相机对于作物的监测:
  
  光谱影像数据作为一个三维的数据立方体,在提供物体空间维的纹理和位置的同时,又提供了物体的光谱特证信息,因此在对物体识别能力上有着其他探测影像所不能比拟的优势,特别是应用在军事、航空航天邻域的物质分类及伪装探测上。而随着多光谱相机在各个领域上的应用,其宽覆盖、分辨率、和实时传输等方面都有了进一步的发展需求。然而高空间分辨率、高光谱分辨率及宽覆盖造成了影像数据量巨大,影像很难实时传输;虽然影像压缩可以解决这一问题,但压缩往往会导致数据损失,尤其对于光谱影像,更会降低其数据质量。因此要在有限的数据链路带宽下传输更多有用的信息,需要在不进行压缩损伤的前提下对原始影像数据进行提炼,进而有了光谱数据的硬件在线时处理技术,该技术可以在飞行器平台上对光谱数据进行在线处理,从而可以实现数据链路实时传输应用。
  
  利用遥感对作物进行监测包括农作物面积、长势情况、产量估算、土壤墒情、病虫害等作物信息监测。
  
  作物种植面积监测:不同作物在遥感影像上呈现不同的颜色、纹理、形状等特征信息,利用信息提取的方法,可以将作物种植区域提取出来,从而得到作物种植面积和种植区域。获取作物种植面积是长势监测、产量估算、病虫害、灾害应急、动态变化等监测的前提。
  
  作物长势监测:通常的农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测,即对作物生长状况及趋势的监测。
  
  作物产量估算:遥感估产是基于作物特有的波谱反射特征,利用遥感手段对作物产量进行监测预报的一种技术。利用影像的光谱信息可以反演作物的生长信息(如LAl、生物量),通过建立生长信息与产量问的关联模型(可结合一些农学模型和气象模型),便可获得作物产量信息。在实际工作中,常用植被指数(由多光谱数据经线性或非线性组合而成的能反映作物生长信息的数学指数)作为评价作物生长状况的标准。
  
  土壤墒情监测:土壤墒情也就是土壤含水量,土壤在不同含水量下的光谱特征不同。土壤水分的遥感监测主要从可见光-近红外、热红外及微波波段进行。微波遥感,精度高,具有一定的地表穿透性,不受天气影响,但是成本高,成图的分辨率低,其应用也受到限制。常用的还是可见光和热红外遥感。通过与反映土壤含水量相关的参数建立关系模型,反演土壤水分。
  
  作物病虫害监测与预报:植被对诸如病虫害、肥料缺乏等胁迫的反应随胁迫的类型和程度的不同而变化,包括生物化学变化(纤维素、叶片等)和生物物理变化(冠层结构、覆盖、LAI等),相应的,植物特征吸收曲线特别是红色区和红外区的光谱特性就会发生相应变化,所以在病害早期就可通过遥感探测到。可选择病害叶片中对叶绿素敏感的波段,结合实测叶绿素含量,建立叶片叶绿素含量的估算模型,提取病虫害信息。可周期性提取病虫害作物面积、空间分布等。
  
  

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