農用無人機塔載sequoia多光譜相機巨大好處

      農用無人機塔載sequoia多光譜相機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。

農用無人機塔載sequoia多光譜相機的優點

   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。

農用無人機塔載sequoia多光譜相機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。

農用無人機塔載sequoia多光譜相機巨大好處

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。

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，是植被指數較常用的指標之，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較常見的。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，總植物覆蓋，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

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。混濁水在可見光區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較為“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。

多光譜植被波段紅色       

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。

多光譜植被波段紅邊

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

多光譜植被波段近紅外（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。

多光譜植被波段熱紅外

熱紅外輻射是波長在3.0和20微米之間的電磁光譜的部分，大多數遙感應用使用8到13微米的范圍。熱紅外和紅外線（彩色紅外線 - CIR）的主要區別在于熱紅外線是以數字方式感測的發射能量，而近紅外（也稱為照相紅外線）是反射能量。

熱成像快速增長，在農業等域發揮重要作用：

苗圃監測

植物生理分析

灌溉調度

土壤鹽分脅迫檢測

植物病害檢測

成熟度評估

水果的瘀傷檢測

產量預測

多光譜植被波段RGB (Red/Green/Blue)

  可見光被定義為具有在400至700nm范圍內的波長。在農業中，可以使用具有優良萬向架和攝像頭的優質無人機進行視覺農場檢查，高程建模，甚至植物計數。

農用多光譜攝像機傳感器

現在來看看些多光譜相機，分析，處理和輸出數據的傳感器所需的軟件以及安裝傳感器的兼容的無人機。

Parrot Sequoia 多光譜相機

   sequoia多光譜相機是目前市場上小和輕的多光譜UAS遙感器之。它通過四個高分辨率的，可見和不可見波段，增強RGB圖像的傳感器捕獲作物的圖像。該方案使用兩個傳感器。

第二個傳感器是陽光傳感器，并安裝在無人機背面。在飛行過程中，陽光傳感器將連續感應并記錄與多光譜傳感器相同的光譜帶中的光線條件。如此收集的光數據允許確定所識別的光譜特征的值。

Sequoia多光譜相機具有自己的GPS，IMU和磁力計，因此它不依賴于無人機的位置數據。這可能是目前市場上多光譜相機。其中些好處如下：

• 確定需要注意和進步偵察的域中的問題域
• 通過檢測營養缺乏癥狀來優化施肥
• 通過早期發現生物脅迫來優化農藥投入
• 通過識別懷疑水分脅迫的地區來控制作物灌溉
• 通過加工和利用農藝指標估算作物產量

Sequoia Sensor 兼容的無人機

SenseFly ebee Ag

Parrot Disco Pro-Ag

DJI Phantom 3 / 4

DJI Inspire 1

DJI Inspire 2

MicaSense 紅邊傳感器

RedEdge多光譜感測系統同時捕獲五個離散的光譜帶，從而為定制應用創建定制的指標。局快門設計在每個平臺上創建無失真的圖像。各種接口選項，包括獨立模式，串行，以太網和WiFi，使RedEdge集成商擴大了靈活性。

RedEdge的下流光傳感器（DLS）可以測量飛行中的環境光線條件，以便在不同光線條件下獲得更準確的數據。

RedEdge 無人機

RedEdge已經準備好與任何無人機進行集成。它具有靈活的接口，包括以太網，串行和PWM / GPIO觸發，MicraSense是分析RedEdge多光譜傳感器數據的軟件解決方案。

多光譜成像公司

  Pix4DMappter AG：該軟件允許您采取多光譜圖像，并將其轉換為準確的索引圖，如您的域的NDVI和正交圖，為您提供快速反應，更好的產量和運營效率的重要信息。

MicaSense：為多光譜數據的處理，存儲，呈現和分析提供完整的解決方案。他們提供技術，經濟有效地收集作物健康信息，而無需等待衛星通行證或支付高昂的載人飛機費用?？梢砸悦肯袼貛子⒋鐪y量的分辨率來收集圖像。頻繁捕獲的數據使種植者和農藝師能夠今天繪制作物的健康和活力，并觀察作物健康隨時間的變化。