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S185機載高光譜成像儀在農業(yè)的應用
S185機載高光譜成像儀在農業(yè)的應用S185是目前高速成像光譜儀的輕版本,融合了高光譜數據的精確性和快照成像的高速性，能夠瞬間獲得在整個(gè)視場(chǎng)范圍內精確的高光譜圖像
S185機載高光譜成像儀在農業(yè)的應用
S185是目前高速成像光譜儀的輕版本,融合了高光譜數據的精確性和快照成像的高速性，能夠瞬間獲得在整個(gè)視場(chǎng)范圍內精確的高光譜圖像。通過(guò)此款光譜儀可以地在1/1000秒內獲得整個(gè)高光譜立方體數據，配套功能強大的測量及數據處理軟件，不需要IMU即可實(shí)現無(wú)人機遙感測量；S185機載高光譜成像儀可隨UAV按預設航線(xiàn)自動(dòng)測量，快速獲得大面積高光譜圖像，可通過(guò)軟件自動(dòng)快速拼接。
表1 UHD185技術(shù)參數
指標 | 參數 |
型號Model | UHD185 |
品牌Brand | Cubert |
質(zhì)量Weight | 470g |
產(chǎn)地Orgin | 德國 |
成像速度Imaging speed | 每秒可拍攝5個(gè)高光譜圖像立方體 |
光譜通道Number of channels | 125個(gè) |
采樣間隔Spectral samping | 4nm |
視場(chǎng)角Field of view | 20° |
光譜覆蓋范圍Wavelength range | 450~950nm |
光譜分辨率Spectral resolution | 8nm@532nm |
數據Data | 全色和高光譜影像 |
利用 Cubert-Pilot 軟件對每張高光譜圖像和同時(shí)采集的相應全色圖像進(jìn)行融合，得到融合后的高光譜影像；其次使用Agisoft PhotoScan軟件，借助全色圖像的點(diǎn)云數據完成高光譜圖像的拼接。以小區幾何中心為中心，由拼接好的高光譜影像提取冠層光譜反射率。如圖1所示為得到每個(gè)小區 21 個(gè)不同空間尺度梯度所對應的冠層光譜反射率，可以看出不同空間采樣面積所對應的冠層光譜反射率在可見(jiàn)光波段無(wú)明顯差異，但在近紅外區域的差異較為明顯提取冠層光譜反射率。
利用 Cubert-Pilot 軟件對每張高光譜圖像和同時(shí)采集的相應全色圖像進(jìn)行融合，得到融合后的高光譜影像；其次使用Agisoft PhotoScan軟件，借助全色圖像的點(diǎn)云數據完成高光譜圖像的拼接。以小區幾何中心為中心，由拼接好的高光譜影像提取冠層光譜反射率。如圖1所示為得到每個(gè)小區 21 個(gè)不同空間尺度梯度所對應的冠層光譜反射率，可以看出不同空間采樣面積所對應的冠層光譜反射率在可見(jiàn)光波段無(wú)明顯差異，但在近紅外區域的差異較為明顯提取冠層光譜反射率。
圖1 21個(gè)不同采樣面積所對應的冠層光譜反射率
在已有研究成果基礎上， 本文選取 4 種植被指數建立大豆產(chǎn)量與無(wú)人機成像高光譜遙感監測模型，植被指數計算方法如表2所示。
表2 植被指數計算公式
基于 21 組空間尺度范圍下的大豆冠層高光譜數據分別與實(shí)測產(chǎn)量建立 PLSR 回歸方程， 對比不同空間尺度下的模型預測精度，進(jìn)而確定空間尺度。產(chǎn)量和 4 個(gè)植被指數的 PLSR 模型相關(guān)系數 r 隨空間尺度面積的變化趨勢曲線(xiàn)見(jiàn)圖 2所示。相關(guān)系數 r 介于 0.795～0.812 之間，大豆冠層光譜植被指數與大豆產(chǎn)量極顯著(zhù)相關(guān)，在空間取樣面積小于 8 m2 時(shí)，建模精度隨著(zhù)空間取樣面積逐漸增大而增大，且隨著(zhù)取樣面積的增大，建模精度逐漸趨于平緩，當光譜取樣面積大于 10.13 m2后，建模精度隨取樣面積的增大而減小。光譜空間尺度為 4.25 m×2.125m和4.5 m×2.25 m時(shí)，即9.03和10.13 m2時(shí)，相關(guān)系數r達到大值，大相關(guān)系數約為 0.8117?？梢?jiàn)，在基于無(wú)人機高光譜影像輔助大豆估產(chǎn)研究時(shí)，所取光譜的空間范圍長(cháng)、寬與小區總長(cháng)、寬之間的比例應該介于 4.25:5 和 4.5:5，這樣不僅能夠有效降低小區周?chē)寥辣尘霸肼暫瓦吘夑幱肮庾V的影響，又能夠避免大豆冠層信息的缺失。
圖2 產(chǎn)量和4個(gè)植被指數的PLSR模型相關(guān)系數和RMSE隨空間采樣窗口面積的變化曲線(xiàn)
以4.5×2.25m為空間取樣范圍提取的冠層光譜為終光譜，建立產(chǎn)量和植被指數之間的PLSR模型，實(shí)際產(chǎn)量和預測產(chǎn)量的散點(diǎn)分布如圖3所示。所建立大豆估產(chǎn)模型為：
產(chǎn)量=68.8GNDVI+79.2NDVI+26.2RVI+293.7MSAVI2-227.87
使用無(wú)人機遙感平臺進(jìn)行大豆估產(chǎn)，對實(shí)現大規模大豆產(chǎn)量高通量快速獲取具有重要意義，能夠幫助育種學(xué)家快速篩選大豆優(yōu)良品種。本研究基于無(wú)人機 UHD185 光譜成像儀獲取的大豆不同時(shí)期的冠層光譜對空間尺度進(jìn)行了分析， 結果表明，基于不同空間尺度計算的波譜數據在近紅外波段差異較大，且品系間各植被指數在不同空間尺度處的顯著(zhù)性差異水平不同?；谠几吖庾V圖像的空間分辨率計算各空間取樣面積處的光譜信息，進(jìn)而對空間尺度進(jìn)行優(yōu)化選擇，在未來(lái)的研究中，可以對空間取樣面積下的光譜進(jìn)行重采樣處理，分析不同分辨率下光譜對大豆估產(chǎn)的影響。同時(shí)也可考慮基于不同試驗條件下的不同作物，探索無(wú)人機高光譜影像的空間尺度規律。另外，高光譜具有較高的光譜分辨率，可針對波譜信息進(jìn)行深入分析對光譜空間尺度進(jìn)行優(yōu)化選擇。
S185機載高光譜成像儀在農業(yè)的應用
