农作物长势轻松监测 ----张家口马铃薯长势方案扫描
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一丨前言
【1】
背景介绍
马铃薯是三大主粮外重要的粮食作物，我国作为世界马铃薯总产最高的国家，截止2018年，我国马铃薯产量达1798.37万吨，马铃薯播种面积达4758.07千公顷。
马铃薯种植存在面积大、病害传播时间短且表征不明显的特点，故在马铃薯种植过程中进行周期性生长状态监测，能够及时反馈马铃薯生长中的外界因素胁迫，便于迅速调整生产管理策略，对马铃薯的保质保量生产具有重要意义。
【1】
行业痛点
目前农作物生长状态监测的痛点主要为：
1、人工勘察：大量依赖农事经验，尤其对于大面积种植田，人力、物力耗费消耗较大，难以适应周期性频繁监测；
2、卫星遥感：卫星数据存在滞后性且易受云层影响，尤其对于突发的、细微的田间变化，卫星遥感无法及时为农业生产者提供数据基础；
3、可见光遥感：只能在出现较明显外观表征情况下才可判断长势，无法在马铃薯长势变化初中期进行有效监测。
【3】
多光谱遥感优势
无人机载多光谱遥感以无人机平台为依托，具有机动性强、环境要求低、作业效率高的特点，多光谱成像较可见光能够获得目标更加丰富的光谱遥感信息，符合低成本、高分辨率、高频动态监测的任务模式，依托特定的光谱反演算法可及时进行长势分析。
二丨项目介绍
本次项目位于河北省张家口市某马铃薯种植基地，主要进行马铃薯的长势分析与品种分类等工作。
项目作业采用大疆M210 四旋翼无人机，搭载长光禹辰MS600 Pro系列多光谱相机和大疆XT2可见/热红外双光相机，具体如下图所示。
硬件系统照片（M210 + MS600 Pro + XT2）
三丨作业流程
本次旨在通过无人机多光谱遥感平台获取目标区域多光谱数据，通过马铃薯冠层光谱信息构建植被指数，并通过光谱、纹理等信息组合，综合反映马铃薯生长状态，作业流程如图2所示。
四丨作业环境
五丨飞行参数
六丨架次及数据量
本次项目共有3个地块测区，共计飞行3个架次；总飞行时间约1.5小时；总数据量8.9G。
七丨数据处理
本项目中无人机遥感平台获取的多光谱数据由长光禹辰自主研发的Yusense Map航空遥感软件进行预处理。Yusense Map可实现基于影像POS信息和特征相结合的无人机遥感影像快速拼接算法，多通道光谱影像的亚像素级配准、多景影像的实时拼接及辐射定标，生成具有地表真实反射率的冠层正射影像，部分处理过程如下图所示。
Yusense Map软件图像拼接预处理
八丨示范成果
1号地块马铃薯区域长势监测成果
上图所示为本次项目1号地块，该地块马铃薯为晚熟品种，正处于发棵期，植株处于快速生长阶段，整体长势中等且种植整齐，仅有少量长势较差区域分布于地块东南角。
2号地块马铃薯区域长势监测成果
上图为2号地块，使该地区马铃薯曾遭受冻害，使用基于植被指数为因子的长势监测模型，从图中可直观地看出测区内南部有大片的红色区域，即马铃薯长势较差区域，多为绿色区域长势正常，表明北部马铃薯受冻害影响较小。
3号地块马铃薯区域长势品种分类
上图为包含不同马铃薯品种混种的3号地块，其中包含早、中、晚熟三个品种，多光谱技术依托更丰富的遥感信息量，可挖掘同类作物的不同品种间光谱特征的细微差异，结合图像纹理信息信息，实现不同品种的区分。
九丨长光禹辰多光谱遥感技术优势
【1】自主研发MS600系列多光谱相机，为科研和行业应用而生；
【2】兼容包含深圳大疆、成都纵横在内的各型多旋翼、固定翼无人机；
【3】“装备+数据+服务”，提供覆盖多光谱遥感的全流程解决方案；
【4】软硬件一体化、端云一体化，为第三方业务平台提供数据支撑。
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