01 項目背景

水稻是重要的糧食作物之一，其產(chǎn)量和品質(zhì)對全球糧食安全具有至關(guān)重要的影響。因此，實時監(jiān)測水稻的生長狀態(tài)并實施精準管理成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要需求。

然而，傳統(tǒng)的水稻生長監(jiān)測方式主要依賴人工實地調(diào)查或遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，這些方法存在效率低、成本高、時效性差等不足，難以適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對精準管理的要求。

相比之下，無人機高光譜技術(shù)憑借高效、精準、非破壞性和實時性的優(yōu)勢，能夠快速獲取水稻田的高光譜數(shù)據(jù)，并通過計算NDVI值（歸一化植被指數(shù)）反映水稻的生長狀況和養(yǎng)分水平。這一技術(shù)不僅大幅提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，還顯著降低了人力和時間成本，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)帶來了顯著的經(jīng)濟和社會效益，同時也為推動低空經(jīng)濟發(fā)展提供了新的契機。

02 技術(shù)原理

無人機高光譜成像系統(tǒng)通過飛行作業(yè)采集水稻田的高光譜數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有較高的光譜和空間分辨率，能夠精確捕捉水稻田的光譜特性及其空間分布信息。采集到的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過一系列預(yù)處理步驟，包括輻射定標、大氣校正以及噪聲去除，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

隨后，通過特定算法計算水稻田的NDVI值，并結(jié)合地面實測數(shù)據(jù)進行驗證和校準，以進一步提升分析結(jié)果的準確性和可信度。最終，根據(jù)NDVI值的動態(tài)變化，對水稻的生長狀態(tài)、病蟲害分布及養(yǎng)分狀況進行綜合分析，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供科學(xué)的決策依據(jù)。

03 監(jiān)測流程

勘察監(jiān)測地點 - 制定飛行方案 - 調(diào)試現(xiàn)場設(shè)備 - 規(guī)劃飛行軌跡 - 采集飛行數(shù)據(jù) - 處理光譜數(shù)據(jù) - 提取病害信息 - 輸出監(jiān)測結(jié)果

04 分析結(jié)果  

本次實驗共采集了3處水稻田的高光譜數(shù)據(jù)，結(jié)果表明無人機高光譜掛載系統(tǒng)在水稻田NDVI值計算中的可行性得到了驗證。建議后續(xù)研究中優(yōu)先使用HY-90系列高光譜掛載系統(tǒng)，進一步開展水稻田長勢監(jiān)測研究。

未來工作建議如下：

1. 在當?shù)亟⑺靖吖庾V數(shù)據(jù)的常態(tài)化采集機制，構(gòu)建區(qū)域性的水稻高光譜數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)研究提供系統(tǒng)性數(shù)據(jù)支持；

2. 設(shè)立固定的高光譜數(shù)據(jù)采集點，持續(xù)采集水稻不同生長階段的高光譜數(shù)據(jù)，完善水稻生長過程的光譜數(shù)據(jù)庫。