Writedownyourtitleandplanningcontenthere.BUYUNAVIATION第三十六課時農用無人機的其他應用-3BUYUNAVIATION農用無人機的其他應用一、農田作物養分信息檢測概述無人機作物養分信息檢測的應用二、農田作物養分信息檢測概述農田作物養分信息檢測概述作物養分信息檢測是作物生長監測過程中的重要內容，主要包括作物生長所需的大量元素（氮、磷、鉀)、微量元素、水分及與生長狀況緊密聯系的生理指標當前的作物養分信息檢測，主要是基于實驗室的理化分析方法，或者基于現代的分析手段，采用圖像處理技術、光譜及光譜成像技術農田作物養分信息檢測概述大范圍的作物養分信息檢測需要用到遙感技術，航空遙感、衛星遙感等技術已經被用于作物養分信息檢測優點：高效，能夠快速實現大面積的檢測缺點：無法得到地面小范圍或單株植株的細節養分信息農田作物養分信息檢測概述無人機遙感的出現，有效地彌補了地面檢測技術和設備及航空、衛星遙感技術和設備之間的不足將檢測儀器設備安裝在低空飛行的無人機上，在飛行中獲取作物的不同傳感器數據信息，建立養分信息與傳感器數據的分析模型，從而實現養分信息的反演和預測農田作物養分信息檢測概述無人機遙感輕便靈活，作業范圍廣，時效性強，維護、使用費用低，且時空分辨率更高無人機應用于作物養分信息檢測，主要是對作物生長過程中的養分信息指標的遙感反演研究，結合作物生長過程中的養分狀況和生長狀況，實現對農作物的實時養分等級監測評估無人機作物養分信息檢測的應用無人機輕便、靈巧、便攜的特點，高效、快速的信息獲取方式，較為低廉的價格，以及較易操作等優點使其突破了傳統地面檢測和高空遙感的限制，更容易得到推廣和應用無人機作物養分信息檢測的應用姚霞等(2014)采用無人機遙感技術，發現基于無人機多光譜遙感監測小麥氮素狀況和生長特征是可行的，具有較高的準確性無人機作物養分信息檢測的應用Duan等(2014)利用搭建在無人機上的高光譜遙感,基于PROSAL模型實現了對玉米、馬鈴薯和向日葵LAl的測量，研究結果表明,雙角度測量的結果要優于單角度測量的結果Lu等(2015）分別在水稻的抽穗期和拔節期利用無人機搭載Mini-MCA相機《紅、綠、藍和近紅外波段》在150m高度對水稻地上部分生物量、LAI及作物的含氮量進行了預測研究，發現作物含氮量的預測效果在水稻拔節期較為精確(R=0.69)無人機作物養分信息檢測的應用Li等(2015)采用裝載有CanonA3300IS(CanonA3300IS,東京，日本)數碼相機的無人機在50m飛行高度上對水稻冠層的氮含量進行了檢測研究,通過建立深綠色顏色指數(darkgreencolourindex.DGCI)與氮含量之間的關系無人機作物養分信息檢測的應用Li等人實驗研究表明，DGCI與氮含量具有良好的線性關系,這表明無人機遙感可用于水稻氮素含量的檢測無人機作物養分信息檢測的應用裝載數碼相機的六旋翼無人機數據采集平臺浙江大學何勇教授團隊,通過模擬無人機飛行狀況,設計和構建了無人機近地遙感模擬平臺無人機作物養分信息檢測的應用研究結果表明，無人機模擬平臺能對氮素分布進行檢測，但存在一定的誤差，需要進一步提高預測精度Zarco-Tejada等，采用兩個不同的無人機平臺分別搭載機載多光譜成像儀及機載高分辨率高光譜成像儀(Micro-HyperspecVNIRmodel，HeadwallPhotonics，馬薩諸塞州,美國)對葡萄園葡萄葉片葉綠素含量和類胡蘿卜素含量進行了檢測無人機作物養分信息檢測的應用研究結果表明,無人機結合高光譜成像技術可以有效地實現莓萄園葡萄葉片葉綠素和類胡蘿卜素的檢測Lucieer等(2014）設計了一個新的高分辨率的高光譜無人機系統，并以此進行了3場機載實驗，證明了該系統在標準條件，以及遠程惡劣低溫環境下的可操作性無人機作物養分信息檢測的應用實驗結果表明，該系統能夠提供Scm精度下的定量植物生理生化變化及健康狀況的地圖Baluja等(2012)利用機載的紅外熱遙感相機ThermovisionA40M(FLIR,美國)和多光譜成像儀MultipleCameraArrayMCA-6.Tetracam，Inc,加利福尼亞,美國)來預測評估葡萄園的水分狀態無人機作物養分信息檢測的應用研究結果表明,無人機可被有效地用于葡萄園水分狀態的檢測，為精細灌溉的實現提供科學依據無人機作物養分信息檢測的應用Vega等(2015）采用無人機結合多時相影像技術,對向日葵植株的籽粒產量、地上生物量及含氮量與NDV1進行了線性回歸分析結果表明,無人機遙感可用于向日葵籽粒產量、地上生物量及含氮量的檢測無人機作物養分信息檢測的應用Jannoura等(2014)采用遠程控制的六旋翼直升機裝載數碼相機PanasonicLumixDMC-GF1采集豌豆和燕麥的圖像信息研究結果表明,基于無人機遙感獲取的NGRDI可用于作物地上生物量的預測無人機作物養分信息檢測的應用Saberioon等(2014)采用地面數字圖像技術與無人機遙感技術，分別對不同生長期水稻葉片和冠層的葉綠素含量進行了檢測研究研究發現，基于地面葉片圖像和無人機冠層圖像得到的Ipca與葉綠素含量在-0.05的顯著性水平下顯著相關，表明提出的主成分分析指數可用于地面和無人機遙感的水稻葉綠素含量檢測無人機作物養分信息檢測的應用表面結合數碼相機的無人機遙感可用于水稻葉片和冠層葉綠素含量的檢測稻田RGB圖像及NDVI分布圖無人機作物養分信息檢測的應用Caturegli等《2016）采用無人機遙感對施肥后的3種草坪的氮(N)含量進行了檢測研究研究發現,無人機遙感測得的NDVI與作物傳感器近地測得的NDVI有較高的相關性,并且NDVI對草坪的N含量有較好的估計結果這一研究結果表明,無人機遙感能夠充分評估草坪的N含量在空間范圍內的變化,這為大面積的草地管理提供了技術支持BU