基于旋翼無人機的農(nóng)業(yè)低空高光譜遙感技術(shù)研究

戚亞麗

（三和數(shù)碼測繪地理信息技術(shù)有限公司，甘肅 天水 741000）

0 引言

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求對農(nóng)作物進行科學(xué)、精準(zhǔn)的管理，借助低空高光譜遙感技術(shù)能實現(xiàn)對大面積農(nóng)作物光譜信息進行實時、精確的檢測，進而充分掌握農(nóng)作物整體生長和發(fā)育的基本情況，為后期農(nóng)作物施肥、澆灌、施藥等提供信息依據(jù)，以實現(xiàn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)向技術(shù)化、數(shù)字化方向發(fā)展。

近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步與發(fā)展，旋翼無人機搭載高光譜傳感器設(shè)備在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越成熟，逐漸向低成本、高效、靈活獲取大面積與高空間分辨率的農(nóng)作物信息方向發(fā)展，進一步推進現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展進程。但從客觀上來講，該技術(shù)在實際應(yīng)用過程中，仍存在一些問題，影響其有效推廣和全面普及。

1 旋翼無人機概述

1.1 旋翼無人機的技術(shù)構(gòu)成

旋翼無人機主要包含無人機機體、任務(wù)荷載以及地面通信基站等，旋翼無人機自身任務(wù)荷載需依照具體要求進行更換。地面通信基站屬于系統(tǒng)之內(nèi)的控制中心，通過地面通信基站科學(xué)控制無人機飛行路線，沿途做好數(shù)據(jù)信息的采集工作。旋翼無人機應(yīng)用技術(shù)主要包含無線通信技術(shù)、GPS導(dǎo)航技術(shù)以及傳感器技術(shù)等[1]。

1.2 國內(nèi)外旋翼無人機應(yīng)用現(xiàn)狀

旋翼無人機在國外一些發(fā)達國家應(yīng)用較為廣泛，美國運用先進自動導(dǎo)航以及精密技術(shù)進一步應(yīng)用旋翼無人機，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率；日本也對旋翼無人機在植被保護作業(yè)中的應(yīng)用進行了研究，當(dāng)前已經(jīng)形成較為完善的操作基本流程以及管理規(guī)范。對比之下，我國旋翼無人機研究與運用起步較晚，但是發(fā)展速度更為迅速。目前我國旋翼無人機技術(shù)的整體研究以及應(yīng)用已經(jīng)邁進新階段，其在低空高光譜遙感技術(shù)方面也獲得了更為廣泛的應(yīng)用[2]。

2 高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用與優(yōu)化

2.1 高光譜遙感技術(shù)的應(yīng)用

運用高光譜遙感技術(shù)能監(jiān)測田間農(nóng)作物生長狀況，通過對獲得的信息數(shù)據(jù)進行有效整合，及時提供有關(guān)信息，且在預(yù)測農(nóng)田災(zāi)害方面運用這項技術(shù)有顯著效果，將此技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)管理工作之中，能夠提升農(nóng)業(yè)管理水平，降低農(nóng)業(yè)管理成本。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，高光譜遙感技術(shù)有以下功能：一是研究農(nóng)作物葉片光譜基本特征。運用高光譜遙感技術(shù)可研究農(nóng)作物光譜特征，詳細分析土壤內(nèi)部的水分含量、農(nóng)作物葉片內(nèi)部葉綠素含量等，為農(nóng)業(yè)技術(shù)人員科學(xué)優(yōu)化農(nóng)作物種植以及管理模式等提供數(shù)據(jù)和信息參考。二是有效預(yù)測農(nóng)作物生長趨勢。運用高光譜遙感技術(shù)可以有效監(jiān)測葉片面積指數(shù)以及生物數(shù)量，這項技術(shù)對于農(nóng)作物葉片不具有破壞性，能夠獲得更為精確的葉面積指數(shù)，在此基礎(chǔ)上，再搭建葉面積指數(shù)反演模型，可以科學(xué)預(yù)測農(nóng)作物實際生長態(tài)勢[3]。三是監(jiān)測農(nóng)作物生長狀況。運用高光譜遙感技術(shù)能監(jiān)測農(nóng)作物生長狀況，重點實時監(jiān)測農(nóng)作物在白天的光合作用以及氮元素含量，科學(xué)監(jiān)測農(nóng)作物在進行光合作用時的狀態(tài)，進而有效預(yù)測農(nóng)作物生長狀況，分析氮元素含量，為施肥工作提供一定參考，進而達到科學(xué)施肥、合理施肥的目的，避免出現(xiàn)肥料浪費的問題，保證農(nóng)作物可以更好地生長。

2.2 高光譜遙感技術(shù)的優(yōu)化

高光譜遙感技術(shù)目前發(fā)展較快，前景廣闊。在實際應(yīng)用中，高光譜遙感技術(shù)也不可避免地出現(xiàn)相應(yīng)問題：一是在獲取信息數(shù)據(jù)時，因為模型不完善而出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析錯誤，技術(shù)人員要進一步完善農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù)庫，有效運用數(shù)據(jù)技術(shù)，提升數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)度。二是高光譜遙感技術(shù)在光譜分解以及信息數(shù)據(jù)提取過程中，也會出現(xiàn)結(jié)果與現(xiàn)實不匹配的現(xiàn)象，使這項技術(shù)的應(yīng)用價值降低。對此，需聯(lián)合應(yīng)用GIS技術(shù)和GPS技術(shù)，確保數(shù)據(jù)信息分析結(jié)果與實際情況相符?？傊?，運用高光譜遙感技術(shù)的主要目的就是促進農(nóng)業(yè)更為精細化地發(fā)展，在未來開展農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作中，要有效加強與完善數(shù)據(jù)信息建設(shè)，積極結(jié)合更先進的科學(xué)技術(shù)，進而實現(xiàn)精準(zhǔn)化數(shù)據(jù)信息監(jiān)測，滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實際需求[4]。

3 高光譜遙感技術(shù)分析

3.1 高光譜遙感圖像采集基本過程

高光譜遙感圖像采集是在旋翼無人機平臺基礎(chǔ)上來實現(xiàn)的，在實際采集當(dāng)中，需要注意無人機平臺整體飛行參數(shù)以及飛行路線，對其進行有效規(guī)劃，精準(zhǔn)控制拍攝參數(shù)。一般而言，采集方式選擇定點采集，也就是當(dāng)無人機到達預(yù)定位置之后，要向相機發(fā)出拍攝指令。這種形式可以進一步保證圖像重疊率，進而加強高采集效率，最后獲得更為良好的采集圖像。高光譜遙感圖像在農(nóng)業(yè)應(yīng)用采集中的基本過程主要包含以下四個步驟。

1）無人機平臺實際參數(shù)的確認。主要包含無人機在農(nóng)田之中實際飛行高度以及速度，還有其與圖像的重合率[5]。在確認參數(shù)之時，需要注意參數(shù)不能獨立，而是相互影響的。所以，要結(jié)合農(nóng)業(yè)任務(wù)以及飛行設(shè)備屬性進行全面考慮。在實際運用中，要確認好重疊率，進而有效保證圖像精準(zhǔn)度，并且依照分辨率來確認實際飛行高度，最后依照相機頻率確認速度。2）科學(xué)規(guī)劃無人機在農(nóng)田之中的實際飛行路線。主要依照飛行參數(shù)確認飛行路線，在農(nóng)業(yè)方面應(yīng)用中，一般采用“之”字形飛行路線，這樣能夠使其在田間范圍內(nèi)更為全面地拍攝。3）針對相機實際參數(shù)確認相機焦距以及曝光時間等。焦距決定農(nóng)業(yè)圖像采集清晰程度，在確認焦距時，不能夠采取自動對焦的形式，因為這樣會導(dǎo)致圖像拍攝時間被延長，進而發(fā)生丟圖情況。要嚴格控制曝光時間，曝光時間較長會導(dǎo)致遙感信息受到損害，曝光時間較短會導(dǎo)致圖像信息噪比受到影響。在選擇參數(shù)的過程中，需要關(guān)注參數(shù)變化，進而尋求到平衡點。在采集中，對環(huán)境光照程度也有所要求。所以，原則上要在正午前后兩個小時左右開展高光譜遙感圖像整體采集工作。4）進行遙感圖像采集工作。這個環(huán)節(jié)相對而言比較簡單，只要將相機鏡頭調(diào)節(jié)至豎直朝下的位置，圖像采集工作就能夠在無人機飛行之時自動化拍攝完成。在采集工作結(jié)束以后，要通過MATLAB針對采集數(shù)據(jù)實施科學(xué)處理，為了能夠有效保證最終處理效果，可以通過新版本MATLAB處理數(shù)據(jù)，而且需要運用性能更為突出的計算機[6]。

3.2 在投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之前對高光譜遙感圖像的預(yù)處理

3.2.1 幾何畸變與校正

在生產(chǎn)與安裝鏡頭透鏡時，實際成像點與理論成像點并不會完全重合，一般會出現(xiàn)小幅度偏移，偏移有一定規(guī)律，可以在相應(yīng)規(guī)律下計算畸變系數(shù)[7]。在計算之前，需要創(chuàng)建像素坐標(biāo)系以及圖像坐標(biāo)系等標(biāo)定相機。為了有效保證相機標(biāo)定整體精確度，需要通過傳統(tǒng)相機標(biāo)定模式，依照畸變情況，通過Levenberg-Marquardt迭代算法計算幾何畸變的實際系數(shù)，進而更新相機的內(nèi)部參數(shù)以及外部參數(shù)。

3.2.2 光譜圖像漸暈校正

漸暈是指圖像中線亮且邊緣暗的現(xiàn)象。因為無人機上的相機一般有小型化和輕量化等特點，所以會出現(xiàn)漸暈現(xiàn)象。在工作中，一般會在光譜相機中添加濾光片，這就導(dǎo)致漸暈變得更為明顯。出現(xiàn)漸暈情況，一般是視角增加且強度變?nèi)跛?。依照漸暈情況實際成因可以將其分為自然漸暈以及像素漸暈等類型。但是，不管哪種漸暈類型，均會使圖像質(zhì)量以及后期處理受到相應(yīng)影響。所以，要針對光譜遙感圖像科學(xué)校正漸暈情況[8]。漸暈校正一般采用查表法以及函數(shù)逼近法，查表法就是通過對比標(biāo)準(zhǔn)圖像獲取各方面像素的衰減因子，還要校正像素點，其對理想條件的要求很高，在對其調(diào)節(jié)時會遇到相應(yīng)困難。函數(shù)逼近法就是通過選擇最為適合的函數(shù)模擬圖像灰度值基本變化現(xiàn)象找到解釋最終變化的模型，然后依照模型來獲得最終校正基本方式。函數(shù)逼近法對函數(shù)模擬最終結(jié)果有較高要求，在應(yīng)用中也會因為選擇的函數(shù)匹配基本程度欠缺，而出現(xiàn)最終擬合結(jié)果受到影響的情況，耗費時間更長。為了真正解決上述問題，Retinex圖像增強算法被廣泛運用，采用這種算法估量原本圖像，并且計算出圖像各方面尺度的SSR，通過加權(quán)平均，最終有效校正漸暈問題。

3.3 高光譜遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

3.3.1 農(nóng)作物葉片光譜特征研究工作

基于農(nóng)作物葉片位置的光譜基本特征，深入分析土壤內(nèi)含有的水量和農(nóng)作物葉綠素等，能為農(nóng)業(yè)人員實施農(nóng)作物種植管理計劃提供相應(yīng)參考數(shù)據(jù)[9]。

3.3.2 預(yù)測農(nóng)作物實際生長趨勢

運用高光譜遙感技術(shù)能夠更為準(zhǔn)確地監(jiān)測出葉面積指數(shù)以及所有生物量，而且在監(jiān)測過程中，不會給葉片表面帶來較為嚴重的破壞，將此作為監(jiān)測基礎(chǔ)，運用葉面積指數(shù)創(chuàng)建觀察模型，可以深入、細致地監(jiān)測農(nóng)作物實際生長動態(tài)。

3.3.3 農(nóng)作物生理性狀的科學(xué)檢測

在農(nóng)業(yè)之中運用高光譜遙感技術(shù)，能更為全面地監(jiān)測農(nóng)作物在生長過程之中產(chǎn)生的光合作用以及氮含量，監(jiān)測農(nóng)作物光合作用相關(guān)指數(shù)和其實際生長狀況[10]。對氮含量進行監(jiān)測，能夠為施肥工作提供相應(yīng)數(shù)據(jù)參考，進而實現(xiàn)科學(xué)化施肥，避免在施肥當(dāng)中出現(xiàn)浪費情況，使農(nóng)作物更為健康地生長。

4 結(jié)語

當(dāng)前各種類型科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展，其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域之中的應(yīng)用也變得更為廣泛。應(yīng)用無人機低空高光譜遙感技術(shù)，能夠更為方便和快捷地收集農(nóng)作物信息數(shù)據(jù)，掌握各種農(nóng)作物的生長情況，而且能夠減少實際成本，有效克服了傳統(tǒng)航天技術(shù)存在的問題，促進了農(nóng)業(yè)的良好發(fā)展。