0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

棉花全生長(zhǎng)周期機(jī)載高光譜正射影像數(shù)據(jù)集構(gòu)建

萊森光學(xué) ? 來(lái)源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2023-11-16 09:16 ? 次閱讀


引言

棉花作為我國(guó)極為重要的1種大田經(jīng)濟(jì)作物, 其生產(chǎn)覆蓋全國(guó) 24個(gè)省( 直轄市、自治區(qū)) ,商品率在95%以上,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有十分重要的地位。新疆因得天獨(dú)厚的氣候、光照、土地等自然資源條件,成為目前我國(guó)最大的商品棉基地,實(shí)現(xiàn)棉花種植生產(chǎn)的精準(zhǔn)管理,對(duì)促進(jìn)新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

隨著遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用,已經(jīng)成為人們獲取地理環(huán)境及其變化信息的重要手段。高光譜作為遙感技術(shù)中的重要一環(huán),以其光譜分辨率高、圖譜合一等獨(dú)特優(yōu)勢(shì),在植被參數(shù)反演、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估計(jì)、品質(zhì)監(jiān)測(cè)以及病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)方面都得到了廣泛應(yīng)用。

本文結(jié)合當(dāng)前農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域高光譜數(shù)據(jù)集較為匱乏的研究現(xiàn)狀,利用無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀對(duì)新疆塔城地區(qū)蘑菇湖村的棉花試驗(yàn)田進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,同步利用地物光譜儀對(duì)地面數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的采集。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理得到的機(jī)載棉花正射影像, 聯(lián)合地面光譜數(shù)據(jù)使用典型光譜特征值及一階微分,對(duì)機(jī)載棉花高光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與可靠性進(jìn)行驗(yàn)證,以期為棉花生長(zhǎng)狀況狀態(tài)監(jiān)測(cè)、機(jī)載高光譜圖 像質(zhì)量研究、棉花光譜庫(kù)的構(gòu)建、農(nóng)作物高光譜或多光譜數(shù)據(jù)集的構(gòu)建等多個(gè)應(yīng)用方向提供參考和借鑒。

結(jié)資料與方法

2.1 研究區(qū)概況

山北麓中段,準(zhǔn)噶爾盆地南緣,整體地勢(shì)南高北低,北部為古爾班通特沙漠,中部為山前洪積-沖積綠洲平原,南部為天山支脈,屬于典型大陸性中溫帶 干旱氣候,夏季炎熱冬季寒冷,具有降水量少、蒸發(fā)量大、氣候干燥、晝夜溫差大等特點(diǎn),年平均氣溫約 為 6. 6 ℃ ,年降水量140~350mm,年蒸發(fā)量為1 500~2000 mm, 為寒旱種植區(qū), 全年太陽(yáng)實(shí)照時(shí)數(shù)為2835h左右,無(wú)霜期約為180d。研究區(qū)主要種植作物有棉花、小麥、玉米、甜菜、西葫蘆和苜蓿等,其中棉花的種植期為4—10月。研究經(jīng)緯度范圍為44°24′29. 27″~44°24′32. 45″N,85°53′27. 35″~85°53′28. 57″E,影像獲取于6、7、8、10月,地表覆蓋物主要為棉花、葫蘆瓜以及裸土。

2.2 數(shù)據(jù)處理

機(jī)載棉花高光譜數(shù)據(jù)分別于2019年6月4日(苗期) 、2019年6月 29日(苗后期) 、2019年7月11日(蕾期) 、2019年7月18日(花期) 、2019年8月7日(玲期) 、2019年8月27日(盛鈴期) 、2021年10月8日(吐絮期)7 個(gè)時(shí)間段運(yùn)用無(wú)人機(jī)高光譜及地物光譜儀采集。

wKgaomVVbVWASfczAAiTiSH3Rik417.png圖 1不同生育期棉花高光譜數(shù)據(jù)

結(jié)果與分析

3.1 機(jī)載棉花冠層光譜反射率分析

wKgZomVVbVWARbeSAASMRflWGkU006.png

圖 2 棉花冠層光譜反射率曲線和反射率曲線的一階微分

從圖 2A可以發(fā)現(xiàn),6月4日到8月27日之間,棉花冠層光譜反射曲線呈現(xiàn)典型植被特征,反射率總體呈現(xiàn)先下降后上升的變化趨勢(shì)。10月8日的 棉花處于收獲期,主要是裸露的棉花和干枯的枝葉,無(wú)綠色植被覆蓋,。在553nm (第6波段)處出現(xiàn)“綠峰特征” ,在673 nm(第19波段)處出現(xiàn)“紅谷特征”,而“紅邊特征”主要集中在723~733nm(第24波段到第25波段)之間?!熬G峰特征”主要是由于葉綠素對(duì)藍(lán)光和紅光的強(qiáng)吸 收引起的, 6月4日光譜反射最高,約為18%;8月7日的反射率最低,反射率值約為7%。在棉花生長(zhǎng)的早期,棉花植株小、冠層小,無(wú)論是葉片的面積還是葉綠素的含量相對(duì)較小,對(duì)于光譜的吸收能力較弱,大量的地膜以及裸土,對(duì)棉花冠層光 譜反射率也產(chǎn)生了一定的影響。隨著棉花的不斷生長(zhǎng),葉綠素含量較早期明顯增加,在盛鈴期達(dá)到最大值,光合作用最為顯著,因此對(duì)于藍(lán)紅光的吸收較強(qiáng)。

“紅谷特征”主要是由于植物進(jìn)行光合作用時(shí) 對(duì)紅光的強(qiáng)吸收引起的,紅谷的深度直接表征植物的光合作用強(qiáng)弱。6月4日到8月27日之間光譜反射率也呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì),6月4日的光譜反射率最高,約為13%。8月7日的光譜反射率最低,約為3%。其主要原因仍是裸露的土壤 對(duì)棉花冠層的光譜反射率產(chǎn)生了一定的影響,使得6月4日的棉花冠層光譜反射率較高。隨著棉花的不斷生長(zhǎng),地面的植被覆蓋度大大增加,對(duì)紅光的吸收在盛鈴期達(dá)到最大。“紅邊特征”主要集中在723~733nm(第24波段到第25波段)之間,在672~762nm(第19波段到第28波段)光譜范圍中有葉綠素強(qiáng)吸收的紅光波段和 強(qiáng)散射的近紅外波段。由圖2B一階微分反射率曲線可以看到,從6月4日開(kāi)始,反射率曲線斜率不斷增大,在8月7日達(dá)到最大值后,增長(zhǎng)速度放緩。棉花生長(zhǎng)前期,葉綠素密度較小,紅邊斜率較小,紅邊位置靠短波方向。隨著生育期的推進(jìn),植株逐漸長(zhǎng)大,冠層的葉綠素含量逐漸增加,紅邊斜率緩慢增加,紅邊的位置向近紅外波段移動(dòng)。到棉花的鈴期,冠層的葉綠素也達(dá)到最大,葉綠素對(duì)紅光波段的吸收加寬、加深,此時(shí)紅邊斜率達(dá)到最大值,紅邊位置更靠近紅外波段。隨著物候期的推進(jìn),冠層下部葉片逐漸衰老、死亡,在吐絮階段,冠層葉綠素緩慢下降,致使紅邊斜率降低,紅邊的位置向短波方向移動(dòng),這與前人研究結(jié)果相一致。在752~903nm (第27波段到第42波段)之間,棉花的冠層光譜反射率 維持在一個(gè)固定的反射率區(qū)間,基本保持不變。

不同生長(zhǎng)時(shí)期,近紅外波段反射率差異顯著,主要和生物量大小、棉花冠層葉片葉綠素含量、細(xì)胞結(jié) 構(gòu)以及冠層結(jié)構(gòu)改變密切相關(guān),有研究表明,植物在近紅外波段的反射率與葉片的層數(shù)有一定的關(guān)系,葉片的層數(shù)越多反射越高。與單片葉子相比,多片葉子能夠在光譜的近紅外波段產(chǎn)生更高的反射率,主要是因?yàn)檩椛淠芰客高^(guò)最上層的葉子后,將被第二層的葉子反射,結(jié)果在形式上增強(qiáng)了第一 層葉子的反射能量。與此同時(shí)細(xì)胞的含水量也有一定的影響,隨著含水量 的增加,在近紅外波段,棉花冠層光譜反射率呈上升趨勢(shì)。因此不同生育期棉花冠層光譜反射率在近紅外波段顯現(xiàn)一定差異性,符合實(shí)際情況。通過(guò)對(duì)不同生長(zhǎng)周期,相同波段區(qū)間的光譜特征表現(xiàn)的一致分析基本相同,說(shuō)明了無(wú)人機(jī)載高光譜棉花數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.2 棉花冠層光譜反射率對(duì)比

通過(guò)對(duì)采集的3期反射率光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),發(fā)現(xiàn)在波長(zhǎng)503~850nm范圍內(nèi),對(duì)同種地物2種儀器有著相同反射光譜特征,反射率曲線具有良好的一致性,且棉花的光譜特征值也無(wú)顯著差異;表明在此波段范圍所獲取高光 譜影像中包含的地物光譜信息是準(zhǔn)確可靠的;而在862~903nm(第38波段到第42波段)之間,植物的光譜反射率出現(xiàn)明顯下降,與地面采集光譜數(shù)據(jù)差異較大。造成這種現(xiàn)象原因可能為以下3點(diǎn):

(1)地物光譜曲線波動(dòng)明顯,這是由于傳感器在探測(cè)范圍邊界噪聲增大;

( 2) 2種數(shù)據(jù)的太陽(yáng)-目標(biāo)-傳感器的幾何位置差異造成二向性分布函數(shù) 影像;

(3)傳感器的通道響應(yīng)函數(shù)造成的這種影響。

通過(guò)二者數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn),棉花冠層光譜反射率曲線變化趨勢(shì)基本一致,進(jìn)一步驗(yàn)證了無(wú)人機(jī)載高光譜棉花數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.3 討論與結(jié)論

本數(shù)據(jù)集為機(jī)載高光譜棉花的正射影像數(shù)據(jù), 較其他類型遙感數(shù)據(jù)相比,有以下特點(diǎn): 空間與光譜分辨率高。本數(shù)據(jù)集為無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的空間分辨率較高,空間分辨率達(dá)6. 2cm;光譜信息豐富( 42個(gè)波段成像, 平均波寬10nm) ,較常見(jiàn)的可見(jiàn)光遙感數(shù)據(jù)相比,窄波段成像能更好的反應(yīng)地物的光譜特征,有利于表現(xiàn)地物之間細(xì)微差別。長(zhǎng)周期觀測(cè)。本數(shù)據(jù)集由7個(gè)典型生育期的棉花高光譜數(shù)據(jù)組成,數(shù)據(jù)的時(shí)序性強(qiáng),能夠提供不同生育期的棉花光譜特征,此外,數(shù)據(jù)觀測(cè)對(duì)象為新疆塔城地區(qū)的機(jī)采棉花 ,該品種在新疆地區(qū)具有一定的代表性。

通過(guò)對(duì)比分析2種不同儀器采集的相同地物的光譜數(shù)據(jù),驗(yàn)證了無(wú)人機(jī)載高光譜棉花數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)不同生育期,相同波段區(qū)間內(nèi)的光譜特征表現(xiàn)的一致性分析,說(shuō)明了數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)集反映了棉花不同生長(zhǎng)周期的光譜特征變化規(guī)律,可為棉花的低空遙感精細(xì)監(jiān)測(cè)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù),同時(shí)為作物高光譜(多光譜) 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建提供參考。

推薦

無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)iSpecHyper-VM100

一款基于小型多旋翼無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng),該系統(tǒng)由高光譜成像相機(jī)、穩(wěn)定云臺(tái)、機(jī)載控制與數(shù)據(jù)采集模塊、機(jī)載供電模塊等部分組成。無(wú)人機(jī)機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)通過(guò)獨(dú)特的內(nèi)置式或外部掃描和穩(wěn)定控制,有效地解決了在微型無(wú)人機(jī)搭載推掃式高光譜照相機(jī)時(shí),由于振動(dòng)引起的圖像質(zhì)量較差的問(wèn)題,并具備較高的光譜分辨率和良好的成像性能。

wKgZomVVbVeANbkcAABJinx5T6w41.jpeg

審核編輯 黃宇


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 數(shù)據(jù)集
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    1209

    瀏覽量

    24772
  • 高光譜
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    342

    瀏覽量

    9976
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    都是光譜,為什么三思照明的光譜配比技術(shù)能讓植物長(zhǎng)更好?

    不同生長(zhǎng)階段所需光照波段的盆夾植物燈。接下來(lái),就跟著小編的步伐一起看看吧!不一樣的光譜現(xiàn)在的植物燈都說(shuō)自己是光譜,為什么不同植物燈之間的
    的頭像 發(fā)表于 01-03 16:59 ?127次閱讀
    都是<b class='flag-5'>全</b><b class='flag-5'>光譜</b>,為什么三思照明的<b class='flag-5'>光譜</b>配比技術(shù)能讓植物長(zhǎng)更好?

    基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感的棉花生長(zhǎng)參數(shù)和產(chǎn)量估算

    無(wú)人機(jī)平臺(tái)能夠快速獲取時(shí)空分辨率的遙感數(shù)據(jù),以山東省濱州市棉花為研究對(duì)象,利用安裝在無(wú)人機(jī)上的多光譜相機(jī)獲取遙感影像,分別提取各波段反射率
    的頭像 發(fā)表于 08-21 14:29 ?538次閱讀
    基于無(wú)人機(jī)多<b class='flag-5'>光譜</b>遙感的<b class='flag-5'>棉花生長(zhǎng)</b>參數(shù)和產(chǎn)量估算

    無(wú)人機(jī)光譜影像與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)

    無(wú)人機(jī)光譜影像與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)冠層樹(shù)種多樣性是自然森林生態(tài)系統(tǒng)功能和服務(wù)的重要基礎(chǔ)。
    的頭像 發(fā)表于 08-19 15:22 ?309次閱讀
    無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>與冠層樹(shù)種多樣性監(jiān)測(cè)

    無(wú)人機(jī)機(jī)載光譜成像系統(tǒng)的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)

      隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)的光譜成像系統(tǒng)在多個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。本文將介紹一款小型多旋翼無(wú)人機(jī)機(jī)載光譜成像系統(tǒng),該
    的頭像 發(fā)表于 08-15 15:03 ?774次閱讀
    無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>機(jī)載</b><b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像系統(tǒng)的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)

    基于光譜遙感數(shù)據(jù)的辣椒葉片葉綠素含量反演

    以貴州省遵義市種植的辣椒為研究對(duì)象,實(shí)地采集辣椒盛果期葉片SPAD值,并獲取近地光譜數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)低空光譜
    的頭像 發(fā)表于 08-13 15:55 ?332次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>遙感<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>的辣椒葉片葉綠素含量反演

    基于光譜影像的南磯濕地光譜特征分析1.0

    保護(hù)以及合理開(kāi)發(fā)利用提供了科學(xué)依據(jù)和更好的技術(shù)支持,相關(guān)部門可以采取有效手段保障濕地健康,科學(xué)開(kāi)發(fā)資源,且研究結(jié)果能夠?yàn)楹罄m(xù)基于光譜影像數(shù)據(jù)的濕地研究奠定基礎(chǔ)。 二、研究區(qū)概況 2.
    的頭像 發(fā)表于 07-25 14:07 ?455次閱讀
    基于<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>的南磯濕地<b class='flag-5'>光譜</b>特征分析1.0

    請(qǐng)問(wèn)NanoEdge AI數(shù)據(jù)該如何構(gòu)建

    我想用NanoEdge來(lái)識(shí)別異常的聲音,但我目前沒(méi)有辦法生成模型,我感覺(jué)可能是數(shù)據(jù)的問(wèn)題,請(qǐng)問(wèn)我該怎么構(gòu)建數(shù)據(jù)?或者生成模型失敗還會(huì)有哪
    發(fā)表于 05-28 07:27

    光譜成像系統(tǒng):深度學(xué)習(xí)機(jī)載光譜影像樹(shù)種分類研究

    傳統(tǒng)的樹(shù)種識(shí)別主要依靠人工實(shí)地踏勘,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。遙感技術(shù)的快速發(fā)展彌補(bǔ)了人工調(diào)查方法的不足,與其他數(shù)據(jù)源相比,機(jī)載光譜影像具有豐富的
    的頭像 發(fā)表于 05-06 14:57 ?1371次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像系統(tǒng):深度學(xué)習(xí)<b class='flag-5'>機(jī)載</b><b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>樹(shù)種分類研究

    光譜成像技術(shù)原理及其優(yōu)勢(shì)

    光譜成像技術(shù)是一種將成像技術(shù)與光譜技術(shù)結(jié)合的影像數(shù)據(jù)技術(shù)。通過(guò)高光譜技術(shù)可以獲取探測(cè)目標(biāo)的
    的頭像 發(fā)表于 03-27 06:34 ?922次閱讀
    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>成像技術(shù)原理及其優(yōu)勢(shì)

    如何利用無(wú)人機(jī)光譜影像技術(shù)進(jìn)行深海生物調(diào)查與監(jiān)測(cè)?

    在深海生物研究領(lǐng)域,傳統(tǒng)的調(diào)查和監(jiān)測(cè)方法往往需要大量的人力、物力,并且在某些情況下難以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)收集。隨著技術(shù)的進(jìn)步,無(wú)人機(jī)光譜影像技術(shù)成為了一種革命性的工具,它能夠提供更加快速
    的頭像 發(fā)表于 03-08 10:38 ?582次閱讀
    如何利用無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>技術(shù)進(jìn)行深海生物調(diào)查與監(jiān)測(cè)?

    避免光譜成像數(shù)據(jù)中的光譜混疊問(wèn)題

    光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。然而,光譜混疊是光譜成像數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 02-27 15:27 ?937次閱讀

    農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)中,無(wú)人機(jī)光譜影像如何識(shí)別病蟲(chóng)害和缺素情況?

    受到環(huán)境和人為因素的限制,因此需要一種高效、精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)手段來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。無(wú)人機(jī)技術(shù)的崛起為農(nóng)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)帶來(lái)了全新的解決方案。結(jié)合光譜影像技術(shù),無(wú)人機(jī)不僅能夠快速、全面地獲取農(nóng)田信
    的頭像 發(fā)表于 02-26 15:54 ?1089次閱讀
    農(nóng)作物<b class='flag-5'>生長(zhǎng)</b>監(jiān)測(cè)中,無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>如何識(shí)別病蟲(chóng)害和缺素情況?

    比較基于無(wú)人機(jī)光譜影像和傳統(tǒng)方法的土壤類型分類精度

    遙感技術(shù)的應(yīng)用為土壤分類提供了新的可能性。光譜影像技術(shù)是無(wú)人機(jī)遙感中的重要組成部分,其能夠提供大量的土地表面光譜信息,為土壤類型分類提供了更加豐富的
    的頭像 發(fā)表于 02-19 16:55 ?476次閱讀
    比較基于無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>和傳統(tǒng)方法的土壤類型分類精度

    無(wú)人機(jī)光譜影像在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用

    地質(zhì)勘探是尋找和評(píng)估地下資源(如礦產(chǎn)、水源和能源)的過(guò)程,對(duì)于能源、礦產(chǎn)和環(huán)境管理至關(guān)重要。傳統(tǒng)的地質(zhì)勘探方法往往昂貴、耗時(shí)且危險(xiǎn),但近年來(lái),隨著技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)光譜影像技術(shù)的出現(xiàn)為地質(zhì)勘探帶來(lái)
    的頭像 發(fā)表于 01-31 14:10 ?642次閱讀
    無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用

    無(wú)人機(jī)光譜影像是否真的可以提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率?

    農(nóng)業(yè)是全球經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分,而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率一直是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)之一。隨著科技的不斷發(fā)展,無(wú)人機(jī)光譜影像技術(shù)逐漸引起了廣泛關(guān)注。這項(xiàng)技術(shù)利用無(wú)人機(jī)搭載的
    的頭像 發(fā)表于 01-30 11:53 ?550次閱讀
    無(wú)人機(jī)<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b><b class='flag-5'>影像</b>是否真的可以提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率?