山東理工大學(xué)農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院蘭玉彬團隊在agriculture發(fā)表了題為“Inversion of Cotton Soil and Plant Analytical Development Based on Unmanned Aerial Vehicle Multispectral Imagery and Mixed Pixel Decomposition”的研究論文。
此研究采用搭載長光禹辰公司自主研發(fā)的MS600 Pro V1多光譜相機的多旋翼無人機,獲取了棉花多生育期的多光譜圖像,利用特征篩選對SPAD敏感特征進行了提取,并采用回歸方法和機器學(xué)習(xí)方法進行模型構(gòu)建,最終獲得了泛化性能較好的棉花的SPAD反演模型。
探討利用影像分割方法去除無人機多光譜遙感影像中的土壤和陰影等背景干擾,提高多光譜影像反演棉花冠層葉綠素含量模型的精度。本文獲取了3個不同高度(30m、50m和80m)的棉花蕾期冠層的無人機多光譜影像?;谥脖恢笖?shù)閾值(VIT)、支持向量機監(jiān)督分類(SVM)、線性混合像元分解(SMA)和多端元混合像元分解(MESMA)四種方法對多光譜影像中的棉花、土壤和陰影等背景進行分割;利用分割后的多光譜影像提取棉花冠層的光譜信息,計算了8種植被指數(shù),并構(gòu)建特征集;采用偏最小二乘回歸(PLSR)、隨機森林(FR)和支持向量回歸(SVR)算法構(gòu)建棉花葉綠素含量的反演模型,分析了不同分割方法對棉花冠層光譜信息提取精度和葉綠素反演模型精度的影響。
結(jié)果表明:(1)利用4種影像分割方法去除土壤和陰影等背景干擾,可以提高光譜信息提取精度,其中MESMA分割后的影像計算的植被指數(shù)與棉花冠層葉綠素含量相關(guān)性提高最多;(2)在三種不同飛行高度下,采用MESMA方法分割的多光譜影像計算的植被指數(shù)作為輸入變量,SVR模型在反演棉花葉綠素含量精度最優(yōu),R2分別為0.810、0.778和0.697;(3)在80米飛行高度下,結(jié)合SVR模型和四種分割方法得到的棉花SPAD反演精度與原始影像相比,R2分別提高了2.2%、5.8%、13.7%和17.9%。因此,采用MESMA混合像元分解方法可有效去除多光譜影像中的土壤和陰影,尤其為 提高混合像元較多的低分辨率影像農(nóng)作物生理參數(shù)反演精度提供參考。
研究表明,利用無人機多光譜影像數(shù)據(jù),能夠及時、準(zhǔn)確提棉花的SPAD信息,科有效的監(jiān)測棉花的SPAD變化,為棉花田間管理提供了一種有效的技術(shù)手段。
附:
[1] 論文信息:by Bingquan Tian、Hailin Yu、Shuailing Zhang、Xiaoli Wang、Lei Yang,Jingqian Li、Wenhao Cui、Zesheng Wang、Liqun Lu、Yubin Lan and Jing Zhao.Agriculture2024, 14(9), 1452.
[2] 論文全文鏈接:https://www.mdpi.com/2077-0472/14/9/1452
長光禹辰成立于2017年,是一家由中國科學(xué)院長春光機所和青島高新區(qū)聯(lián)合成立的高新技術(shù)企業(yè),公司核心團隊來自長春光機所空間光學(xué)部,在光譜遙感、光電探測領(lǐng)域具有深厚的理論基礎(chǔ)和豐富的工程經(jīng)驗,掌握完整的光譜儀器系統(tǒng)設(shè)計、先進的嵌入式視覺開發(fā)、復(fù)雜場景定量遙感智能調(diào)光、高精度自動輻射校正、光譜數(shù)據(jù)半定量反演及應(yīng)用等核心技術(shù),形成了以MS200、MS400、MS600、AQ600等系列多光譜相機為代表的無人機載光譜遙感硬件產(chǎn)品線、以Yusense Map/Map Plus為依托的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及分析軟件和以Yusense Cloud為依托的端云一體化服務(wù)平臺,并在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)、環(huán)保、警用等領(lǐng)域開展了深入的行業(yè)應(yīng)用。公司專注于無人機航空遙感與光電探測領(lǐng)域,持續(xù)推出革新的軟硬件產(chǎn)品,落地更豐富的行業(yè)應(yīng)用場景,致力于用技術(shù)和產(chǎn)品推動行業(yè)進步。
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