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多光譜相機在林業中的應用

產品型號: AIRPHEN

所屬分類:多光譜測量系統

更新時間:2018-06-20

簡要描述:多光譜相機在林業中的應用其借鑒了自動化領域諸多*技術,隨著光譜傳感技術和圖像處理分析技術的日益發展,無人機與光譜軟硬件的結合也越發純熟。一體化程度和觀測精度也得到極大的發展,實現對大面積植物各種參數進行測量和分析,可用于大面積區域冠層和表型調查。

詳細說明:

    AIRPHEN是一款多光譜相機系統,用于移動光譜生長指數測量,配有基于數學算法GAI估算法的6個波段相機系統。通過圖像疊加,在不同測量通道內提供多角度圖像。Hi-phen發表了很多文章,其中一些文章是Airphen相機開發的算法基礎,以下所提到的參數,基礎均是依據文章算法計算或依據現有的業界通用算法和稱呼,如同現成的手持冠層分析儀一樣,這些指數已經體現在相機測量之中,所拍攝的圖像,可以傳到Hi-phen的數據庫進行處理,另外因為該相機的系統的*性,可以利用該系統做新穎性研究。
多光譜相機AIRPHEN主要特點:
     1、6同步快門傳感器
     2、1280x960像素(.tiff,12 bit)
     3、2幀/秒,12bit
     4、可配置波段(450-950nm)
     5、視角可配 (25°~60°)
     6、使用不同傳感器進行同步(TIR,RGB)
     7、SD卡存儲
     8、內置或外置GPS
     9、人體工程學無線界面
    10、低能耗(7w/h)
    11、輕便(200g)
    12、緊湊、容易集成
    13、可計算寬范圍的VI值(植被指數)
多光譜相機AIRPHEN的測量指標:
   
綠地指數是一個主要的農業過程變量,用于決策系統。AIRPHE飛行器平臺配備有6個波段相機系統,基于數學算法GAI估算法。圖像疊加在不同測量通道內提供多角度圖像。利用6個波段的的反射以及對每個獨立成像特殊向陽角度取景,生成瀏覽表將PROSAIL輻射傳輸模型反轉。與單個圖像對應的平均整體方案容許對錯誤反轉問題進行調節。要獲得穩定GAI估值,需要大約6幀圖像。相對應的均方根誤差(RMSE)值用作相關不定性的一個指標。與基于地面的測量相比,UASGAI在小麥和油菜上方的精度大約是0.2(RMSE)。歸一化反射率與反射率相比,GAI估值性能大為改善(0.17:0.26 GAI,RMSE)。實驗觀察到UAS無人機不同獲取時期的估算值的高重復性。利用紅波邊緣波歸一化反射率,帶來從低到中GAI估值的30%(10%)的精度提升。該產品也可用于其它地塊、森林調查、病蟲害防治等。    
    2、VI:植被指數:主要反映植被在可見光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標,各個植被指數在一定條件下能用來定量說明植被的生長狀況。在學習和使用植被指數時必須由一些基本的認識:
3、NDVI: 歸一化差值植被指數:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或兩個波段反射率的計算。 
      1)NDVI的應用:檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等。

       2)-1<=NDVI<=1,負值表示地面覆蓋為云,雪等。對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。
       3)NDVI的局限性表現在,用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象,分別求RVI和NDVI時會發現,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度。
       4)NDVI能反映出植物冠層的背景影響,如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等,且與植被覆蓋有關。
    4、PRI: 光反射指數:
    光化學植被指數PRI定義為531am和570nm處反射率的歸一化植被指數,這一指數能夠成功的估算葉片尺度、冠層尺度和景觀尺度的光能利用率LUE,進而可以提高凈初級生產力NPP的估算精度,因而PRI有著廣闊的應用前景。
    5、MERIS陸地葉綠素指數(MTCI):該指數是葉綠素提取精度,很好地監測植被葉綠素含量的潛力。
    
多光譜相機AIRPHEN在森林資源調查中的應用
    森林資源調查,是林業活動的一項重要工作。但多光譜相機在森林調查中的應用還很少。針對小區域、精度要求高的調查需求正在上升,如高要求的規劃設計調查、出于森林生態狀況監測的林分空間結構調查。如果去實地進行這些調查,一般要花費大量的人力物力,尤其在經濟發達地區的南方集體林區,農民很少上山從事經營活動,喬灌草生長迅速,以前曾經有的林間小道已經逐漸消失,現在要進行地面調查勞動強度極大。且大多數空間分辨率不能滿足高精度調查的要求,而多光譜相機可以滿足這一要求,他可以和國內的任一款無人機配合已達到調查的目的。
 

         



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