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產(chǎn)品簡(jiǎn)介 AIRPHEN多光譜相機(jī)成像儀搭配的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)能夠完全自主飛行，安全的進(jìn)行起飛和降落?？捎糜诤脚模貏e是大面積區(qū)域，人比較難到達(dá)的區(qū)域。另外在惡劣的環(huán)境下也能飛行記錄相關(guān)數(shù)據(jù)資料。該無(wú)人飛行時(shí)間可達(dá)2個(gè)小時(shí)（2節(jié)電池）。為精確農(nóng)業(yè)提供了一種有效鑒別作物狀態(tài)多樣性的方法，具有高空間分辨率和高訪問(wèn)頻率。
詳細(xì)介紹

   AIRPHEN多光譜相機(jī)搭配的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)能夠完全自主飛行，安全的進(jìn)行起飛和降落?？捎糜诤脚?，特別是大面積區(qū)域，人比較難到達(dá)的區(qū)域。另外在惡劣的環(huán)境下也能飛行記錄相關(guān)數(shù)據(jù)資料。該無(wú)人飛行時(shí)間可達(dá)2個(gè)小時(shí)（2節(jié)電池）。為精確農(nóng)業(yè)提供了一種有效鑒別作物狀態(tài)多樣性的方法，具有高空間分辨率和高訪問(wèn)頻率。
多光譜相機(jī)成像儀?綠地指數(shù)
    是一個(gè)主要的農(nóng)業(yè)過(guò)程變量，用于決策系統(tǒng)。AIRPHE多光譜相機(jī)平臺(tái)配備有6個(gè)波段相機(jī)系統(tǒng)，基于數(shù)學(xué)算法GAI估算法。  通過(guò)圖像疊加，在不同測(cè)量通道內(nèi)提供多角度圖像。利用6個(gè)波段的的反射以及對(duì)每個(gè)獨(dú)立成像特殊向陽(yáng)角度取景，生成瀏覽表，將PROSAIL輻射傳輸模型反轉(zhuǎn)。
    1.與單個(gè)圖像對(duì)應(yīng)的平均整體方案容許對(duì)錯(cuò)誤反轉(zhuǎn)問(wèn)題進(jìn)行調(diào)節(jié)。要獲得穩(wěn)定GAI估值，需要大約6幀圖像。相對(duì)應(yīng)的均方根誤差（RMSE)值用作相關(guān)不定性的一個(gè)指標(biāo)。
    2.與基于地面的測(cè)量相比，UAS GAI在小麥和油菜上方的精度大約是0.2（RMSE)。歸一化反射率與絕對(duì)反射率相比， GAI 估值性能大為改善（0.17：0.26 GAI,RMSE）。實(shí)驗(yàn)觀察到UAS無(wú)人機(jī)不同獲取時(shí)期的估算值的高重復(fù)性。利用紅波邊緣波歸一化（絕對(duì)）反射率，帶來(lái)從低到中GAI估值的30%（10%）的精度提升。
多光譜相機(jī)成像儀植被指數(shù)：
    主要反映植被在可見(jiàn)光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標(biāo)，各個(gè)植被指數(shù)在一定條件下能用來(lái)定量說(shuō)明植被的生長(zhǎng)狀況。在學(xué)習(xí)和使用植被指數(shù)時(shí)必須由一些基本的認(rèn)識(shí)：
歸一化差值植被指數(shù)：
    NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個(gè)波段反射率的計(jì)算。
    1．NDVI的應(yīng)用：檢測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；
    2．-1 =NDVI =1，負(fù)值表示地面覆蓋為云、雪等，對(duì)可見(jiàn)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(xiàn)在，用非線性拉伸的方式增強(qiáng)了NIR和R的反射率的對(duì)比度。對(duì)于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對(duì)高植被區(qū)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(guān)
光反射指數(shù)：
    光化學(xué)植被指數(shù)PRI定義為531am和570nm處反射率的歸一化植被指數(shù),這一指數(shù)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(jìn)而可以提高凈初級(jí)生產(chǎn)力NPP的估算精度,因而PRI有著廣闊的應(yīng)用前景。

 

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