无人机搭载多光谱相机在植被监测中的应用

    随着“无人机+”时代的不断深入，无人机产业可以应用到各行各业，小到消费的航拍摄影，大到无人机的行业应用。人们让无人机搭载高分辨率CCD相机、热红外相机、多镜头相机等各种传感器系统获取数据，从而满足航拍、电力巡线、建模等行业的需求。

    2017年1月，深圳市鹏锦科技有限公司应客户要求顺利完成冬小麦前期的长势监测任务。

    理论基础

    农业上使用的无人机种类繁多，有无人直升机、固定翼无人机、多旋翼无人机等多种机型。伯镭选用的是多旋翼无人机辅助作业，优势如下：

    1)相对无人直升机，多旋翼操作简单，成本低；

    2)相对于固定翼无人机，多旋翼无人机可以根据需要调节飞行速度，载荷相对大些，可以根据需要搭载各种传感器；

    3)多旋翼无人机飞行速度可控，飞行高度可调且可以低空飞行，同时多旋翼无人机不受起飞降落场地的限制，飞行载荷较大，可同时搭载多种农用传感器。

    本次农情监测搭载的多光谱相机总共有五个镜头，分别对应近红外、红光、绿光、红边、以及RGB合成。根据采集的数据选择归化差分植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）来综合反映冬小麦的生长分布和覆盖情况。

    植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础。通过这两个波段测值组合得到的NDVI指数，对土壤背景变化敏感，能较好地识别植被和水体。在植被处于中、低覆盖度时，该指数随覆盖度的增加而迅速增大，当达到定覆盖度后增长缓慢，所以适用于植被早、中期生长阶段的动态监测。

NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)

    式中：ρNIR是近红外波段的反射率，ρR是红光波段的反射率。可见光红光波段（0.58-0.68μm）位于叶绿素吸收带，近红外波段（0.75-1.10μm）位于绿色植物光谱高反射区。

    NDVI取值范围：-1～1，NDVI值近似为0表示无植被的裸土区；NDVI正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大，大于0.7表明该区域植被密度较高；而地面覆盖、雪区域NDVI是负值。NDVI是植物空间密度和植物生长状态的指示因子，与植被覆盖的分布密度呈线性相关关系，般应用于检测植被生长状态、植被覆盖等域。

    实际应用

    伯镭工程师根据客户需求拍摄监测区域（57亩），每个镜头124张照片，共计620张。将拍摄数据导入后处理软件Pix4D，可以得到测区RGB合成正射影像图，以及各个波段的反射地图和指数图。

    根据不同需要可以将波段进行组合计算得到植被指数，这边计算的是NDVI指数图。结合图表可以看出：红色区域表示有水区域，接近0值部分是道路和裸土，左边绿色较密集区域植被覆盖较好，右边部分由于冬小麦正处于出苗期，叶面积小，NDVI值较小呈现土黄色。

    无人机搭载多光谱相机在植被监测中的应用

    补充

    图表体现了这个区域本时段植被分布情况以及植被覆盖比值。鉴于这种情况，我们可以对这个区域作定期监测，同样以NDVI指数作为参评标准，这样可以得到冬小麦生长期的发育状况，作为产量评估和虫害评估的主要依据，对时时的监测小麦生长状况，提高小麦的实际产量具有显着意义。