農業多光譜相機rededge-mx農業應用好處

農業多光譜相機rededge-mx農業應用好處介紹：

RedEdge-MX 5通道多光譜相機是RedEdge-M的升版，這款產品技術更加*，集成化程度更高，更加易于集成到各種型號的無人機設備上，這款多光譜相機繼承了RedEdge-M的諸多性能，與RedEdge-M相比，它將DLS光照傳感器模塊和GPS模塊集成到起，形成新代DLS2代，其擁有更多的感光器件，有*輻照和太陽角度測量技術，它提供更準確、可靠的數據，大大減少了后期處理的需要，大大提高了輻射測量精度。

主要特點： 

①同時收集紅、綠、藍、紅邊、近紅外五個不連續的光譜波段

②地物分辨率位于離地高度120米可達8厘米

③局的快門設計可消除各種平臺上的圖像失真

④直觀的網絡界面，能與任何WIFI設備連接

⑤DLS光照傳感器模塊和GPS模塊集成形成DLS2代，提高集成度和輻射測量精度

農業多光譜相機rededge-mx農業應用好處介紹

  農用無人機上的多光譜成像攝像機傳感器可以使農民更有效地管理作物，土壤，施肥和灌溉。通過大限度地減少噴霧，肥料，浪費水分，同時增加農作物的產量，對農民和更廣泛的環境有巨大的好處。

多光譜相機遙感成像技術使用綠色，紅色，紅邊和近紅外波段捕獲作物和植被的可見和不可見的圖像。多光譜圖像集成到那些能將信息輸出成有意義數據的軟件應用程序中，這種土地遙測，土壤和作物數據使農民能夠更有效地節省時間和金錢，同時減少農藥的使用。

在本文中，我們將介紹多光譜成像技術，反射率，波段和植被指數（如NDVI和NDRE）的基礎知識，展示了這些信息如何使農民對土壤和植物的健康狀況非常了解。

我們還向您展示了多光譜傳感器以及可以安裝多光譜傳感器的農業無人機。還有些非常好的視頻介紹，但由于國內無法使用Youtube的問題，我們有機會再另行展示。

多光譜成像農用無人機

多光譜成像的優點

多光譜圖像是評估土壤生產力和分析植物健康的非常有效的工具。以肉眼觀察土壤和農作物的健康狀況非常有限，落后不可取的。多光譜傳感器技術能夠比農民的肉眼看到更多的東西。

多光譜成像產生的數據有如下幾點好處：

• 識別有害生物，疾病和雜草。通過早期檢測優化農藥使用和作物噴霧。

• 提供有關土壤肥力的數據，并通過檢測營養缺乏來優化施肥。幫助土地管理，是否進行生產或轉產作物等。

• 計算植物并確定作物數量或種植間距問題。估計作物產量。

• 測量灌溉。通過識別懷疑水分脅迫的地區來控制作物灌溉。根據多光譜數據進行土地改良，如安裝排水系統和水路。

• 查看農業機械對作物的破壞，進行必要的修理或更換有問題的機械。

• 調查圍欄和農場建筑。

• 監測牲畜。

年解決方案

對于多光譜圖像來說，非常有效，這種傳感器技術可以在整個作物周期中使用。假使在播種，灌溉，施肥或收割期間使用，無人機提供的多光譜圖像都能夠在每個季節中幫助農民在每個步驟中有效的管理作物。

通過多光譜傳感器和成像功能，可為農民提供了增加產量和減少作物損害的新方法。

多光譜攝像機遙感無人機

調查/檢查/ 3D地圖/多光譜成像

在我們進步深入研究多光譜成像技術在農業中的主題之前，任何個農場的基本任務之是明確地檢查作物，圍欄和建筑物。

這種類型的工作的無人機需要具有衛星定位系統（GPS），人稱視野（FPV），穩定的萬向節，攝像機甚至自主航點導航。

多光譜成像技術

什么是多光譜圖像

多光譜圖像傳感器通過電磁光譜捕獲特定頻率的圖像數據。這些波長可以通過濾光器或通過使用對特定波長敏感的儀器（包括來自出我們可見視線的頻率的光），例如紅外線來分離。光譜成像還可以提取人眼未能捕獲的其它附加信息。

多光譜圖像的重要性

人眼僅對400和700 nm之間的波長敏感，這被稱為可見光譜。人們可以感受到從紫色到紅色的各種顏色。然而，光的波長可以比我們可見的視力更短（紫外）或更長（紅外）。

盡管我們看不到它們，但這些看不見的波段很好的顯示了土壤，植物和作物的農藝特征。

下面本來有個非常的視頻，它更多地解釋了遠程光譜感測和映射的主題，但由于它是在Youtube上的，所以只好哦喔。

農業多光譜圖像

多光譜圖像基礎

每個物體表面都能反射出些它所接收到的光，具有不同表面特征的物體以不同的方式反射或吸收太陽的輻射。反射光與入射光的比例稱為反射率，并以百分比表示。

植被指數

植被反射率屬性用于得出植被指數（VI），這些指標用于分析各種生態。植被指數由兩個或多個波長的反射率測量構成，以分析植被的特定特征，如葉面積和含水量。

植被與太陽輻射相互作用與其他天然材料（如土壤和水體）不同。太陽輻射的吸收和反射是與不同植物材料的許多相互作用的結果，其隨波長的變化很大。

水，顏料，營養物質和碳分別在400nm至2500nm的反射光譜中表現，具有經常重疊但光譜不同的反射行為。這些已知的特性，使科學家能夠組合不同波長的反射率測量，以通過定義VI來增強特定的植被特征。

盡管已經在科學文獻中發表了150多個植被指數，但只有小部分具有重要的生物物理基礎或已經進行了系統的測試。植被指數是NDVI（歸化差異植被指數），NDRE（歸化差分紅邊）也非常常見。Sentra的單個傳感器具有可選的NDRE濾片。

NDVI 植被指數

歸化差異植被指數（NDVI）是植物“綠色度”或光合作用指數，是植被指數的指標之，植被指數是基于不同的表面反射不同類型的光的觀察。

特別是光合作用活躍的植被吸收了大部分紅光，同時反射出大部分近紅外光。死亡或受到脅迫（不健康）的植被反射了更多的紅光和更少的近紅外光。同樣地，非植被物質表面在光譜上具有更均勻的反射率。

通過從遙感圖像中獲取紅色和近紅外波段的比例，可以定義植被指數“綠色度”，歸化差異植被指數（NDVI）可能是這些植被指數中常見的。NDVI是以每像素為基礎計算出為來自圖像的紅色和近紅外波段之間的歸化差異。

NDVI可以由任何具有紅色和近紅外波段的圖像計算出來，NDVI的生物物理解釋是吸收的光合有效輻射的分數。

許多因素影響NDVI值，如植物光合作用，植物覆蓋，生物量，植物和土壤水分以及植物脅迫，因此，NDVI與研究人員和管理者感興趣的許多農業和生態系統屬性相關（例如，凈初生產力，冠層覆蓋率，裸地面覆蓋率）。

此外，由于它是兩個頻帶的比例，NDVI有助于補償圖像中由于斜率和方面而在照明中的差異，以及圖像之間的差異，例如當獲取圖像時的時間或時間。因此，像NDVI這樣的植被指數使得隨著時間的推移可以比較圖像，尋找農業和生態重要的變化。

NDVI 作物管理優勢

• 冠層覆蓋和密度檢測

• NDVI隨時間提供準確的增長趨勢

• 冰霜傷害檢測

• 大規模病蟲害

• 優化作物流轉持續時間

• 生態效益

• 隨著時間的推移，植被動力學或植物物候變化

• 生物質生產（Biomass production）

• 與放牧管理相關的放牧影響或屬性（例如放養率）

• 牧場條件的變化

• 植被或土地覆蓋分類

• 土壤濕度

• 碳匯量或CO2通量（Carbon sequestration or CO2 flux ，雖然還有其他物理過程在土壤呼吸中起作用，但CO2運動或CO2通量在土壤中是土壤呼吸的主要功能。土壤二氧化碳通量是大氣碳平衡量的重要組成部分，在氣候變化研究中是非常重要的變數。土壤呼吸也是土壤生物健康和活力的重要指標，是評估生物修復工作效能和不斷變化的農業實踐影響的工具。）

NDRE 植被指數

歸化差異紅色邊緣指數（NDRE）是種度量，可用于分析從多光譜圖像傳感器獲得的圖像中的植被健康與否。它類似于歸化差異植被指數（NDVI），但使用近紅外和紅色邊緣的比例。

NDRE使用紅色邊緣濾光片來查看作物華蓋的反射率。紅色邊緣是植被反射光譜紅光到近紅外NIR過渡帶中的個區域，標志著紅色可見區域葉綠素吸收與NIR區葉片內部結構散射的界限。這個東西可以讓您通過確定作物的很多不同變量對其進行管理。我們只要了解葉綠素的水平，就可以擁有監測光合作用活動的能力。

有了這些信息，您可以根據光合作用活動的改變并優化收割的時間。作物到了收獲期間就會出現如下類似情況：杏仁中分離的殼體或葡萄中的大糖分含量，正隨著著NDRE值發生著顯著的變化。發生這種變化究其原因是水果/堅果已經達到成熟時，由于光合作用產生的糖分子不再需要這么高的需求。正是這種變化關系為您提供了收獲調度的作物管理工具，以獲得高質量的產品。

其它因素，如昆蟲的侵襲也可能會改變葉綠素含量并引起作物脅迫。因此，通過使用NDRE，您可以確定杏仁區域的螨蟲爆發有多嚴重，然后使用精確的方法終止侵染。這不僅可以監控疫情，還可以降低與病蟲害防治相關的成本。

多光譜軟件應用

現在已經圍繞VI建立了許多精密農業和農作物脅迫工具和應用，以提供包括多光譜數據的處理，存儲，呈現和分析的完整解決方案。下面講計相關多光譜軟件應用的些信息。

植被光譜

物體的反射特性取決于具體材料及其物理和化學狀態（如水分），表面粗糙度以及幾何環境（例如陽光的入射角）。重要的表面特征是顏色，結構和表面紋理，物體感知的顏色對應于具有大反射率的可見光譜的波長。

這些差異使得可以通過分析其光譜反射率模式或光譜特征來識別不同的地球表面特征或材料。這些特征可以以所謂的光譜反射曲線作為波長的函數來顯現。

下圖顯示了三種基本類型的地球特征的典型光譜反射曲線：綠色植被，干燥的裸土和清水。綠色，紅色和紅外線是農業中主要的。紅邊（對應于近紅外線入口點的短波段）也有時用于獲得附加指標。植被光譜圖像來自Markelowitz，有關下面反射率和植被波段的更多細節和解釋。

植被曲線

健康綠色植被的光譜反射率曲線在植物葉片中的顏料產生的電磁光譜的可見部分具有顯著的小反射率。健康的植被將在藍色和紅色的波段吸收，產生所謂的“綠色健康植被”。

與此同時，近紅外線的反射率急劇增加。受脅迫的植被也可以被檢測出來，因為受脅迫植被的紅外線反射率要低得多。

土壤曲線

裸土的光譜反射曲線變化不大。反射率曲線受水分含量，土壤質地，表面粗糙度，氧化鐵和有機物的存在的影響。這些因子不如在植被反射光譜中觀察到的吸光度特征明顯。

水曲線

水曲線的特征在于在近紅外波長范圍及以上的高吸收。由于這種吸收性能，水體以及含水特征可以通過遙感數據輕松檢測，定位和描繪?；鞚崴诳梢姽鈪^域比透明水具有更高的反射率。

對于含有高葉綠素濃度的水分也是如此。這些反射率模式用于檢測藻類菌落。

多光譜植被波段

綠色

綠色對應于500-600nm光譜帶中的反射能量，并且在該帶中具有大的反射率。反射峰在550nm左右。已經證明，該光譜帶與植物中所含的葉綠素的量密切相關。

在植被光譜的這個可見部分，健康植物的反射曲線在綠色波段（在550nm的范圍內）具有大的反射率。這就是為什么植物對我們來說是綠色的。

稱為葉綠素的葉子中的化合物強烈地吸收紅色和藍色波長的輻射，但反射出綠色波長。葉片在夏天對我們來說“綠色”，葉綠素含量大。

秋天，葉片中的葉綠素較少，因此紅色波長的吸收和比例反射較少，使得葉子呈紅色或黃色（黃色是紅色和綠色波長的組合）。

健康作物的內部結構作為近紅外波長的優良漫反射器。測量和監測近紅外線反射率是確定植被如何健康（或不健康）的種方法。

植物在脅迫下反射的可見光譜中的大部分光線都處于綠色范圍。因此，肉眼看來，脅迫下的植物與健康的植物無法區分。另方面，在紅外范圍內的光的反射率中可以看出差異，但這遠遠不夠。

紅色

它對應于600-700nm光譜帶中的反射能量，被該波段中的葉綠素大量吸收導致低反射率。相對于生物量，LAI（葉面積指數），土壤歷史，作物類型，濕度和植物脅迫等因素，反射率差異很大。對于大多數作物，這波段對植物和土壤之間有很好的對比，廣泛用于編制農業中大多數植被指數。

紅邊

這是個非常窄的帶（700-730nm），對應于近紅外線的入口點。這是反射率突然變化的點，從紅色的強烈吸收到近紅外的大量反射。該帶對植物脅迫非常敏感，并提供關于綠藻的信息。

• 作物健康分析

• 作物點數

• 水管理

近紅外（NIR）

對應于700 nm至1.3μm范圍內的波長，具有研究波段的反射率。該反射率與植物葉綠素含量之間存在很強的相關性。當植物受到脅迫時，會產生該帶中反射率的非常顯著的變化。伴隨紅色光譜帶起使用，紅外線廣泛用于編制農業中大多數植被指數。

NIR對葉片細胞結構敏感，并提供關鍵數據來監測作物健康狀況。

• 土壤性質和水分分析

• 作物健康和脅迫分析

• 水管理

• 侵蝕分析

• 作物點數

健康植被吸收藍色和紅光能量來燃燒光合作用并產生葉綠素。具有更多葉綠素的植物將比不健康的植物反射更多的近紅外能量。因此，分析可見光和紅外波長的吸收和反射的植物光譜可以提供有關植物健康和生產力的信息。