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    無人機多光譜版系統的發展對精準農業的未來將產生哪些助力?

    時間:2022/1/10閱讀:662
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    無人機多光譜版系統的發展對精準農業的未來將產生哪些助力?

    在無人機普及之前,農業遙感主要來自衛星的傳感,隨著無人機以及多光譜攝像機的普及,無人機的農業遙感開始在農業方面應用。

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    使用比較廣泛是大疆精靈4多光譜版無人機,它的推出是對精密農業的推進,它能夠巡檢整個農田的植被健康狀況,以及測量雜草、害蟲損害和土壤條件。

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    它配備云臺穩定成像系統,由一個 RGB 攝像機和一個多光譜攝像機陣列組成,具有五種窄帶傳感器,包括紅色邊緣和近紅外。*集成的 6 波段攝像頭適用起來更加方便。無人機頂部是一個光照傳感器,可捕獲環境陽光,提供更為準確數據。

    該系統能夠提供有關植被應力狀態、土壤成分、水中鹽度和污染概況等信息。除此之外,RRTK 定位模塊系統高精度測量,可提供以厘米為單位的高精度位置信息。

     

    使用無人機多光譜版系統收集數據對農田監測的優勢

    可以在更短的時間內偵察田地,看到更寬廣的區域;無人機收集的數據質量遠好于衛星的數據質量:它不僅是一個更近距離的視圖,而且數據采集可以周期性監測;實時處理,方便操作人員能夠立即訪問可用數據。

     

    大疆精靈4多光譜版精準農業應用工作的兼容性

    P4 多光譜與標準行業工作流程兼容,包括來自 DJI 和其他提供商的飛行編程、映射和分析軟件。使用 DJI GS Pro 應用程序,用戶可以創建自動化和可重復的任務,包括飛行計劃、任務執行和飛行數據管理。收集到的數據可以輕松導入到 DJI Terra 或一套第三方軟件,包括 Pix4D Mapper或其他測繪建模軟件,用于分析和生成額外的植被指數地圖。此外,P4 多光譜用戶可以通過使用 DJI D-RTK 2 高精度 GNSS 移動站(支持所有主要衛星導航系統)或通過具有互聯網連接的 iPad 使用第三方網絡 RTK 來提高 RTK 定位的準確性。大疆精靈4多光譜版利用 DJI 強大的 OcuSync 傳輸系統,以更低的信號干擾、增強的視頻傳輸和 7 公里傳輸范圍提供流暢的飛行體驗。每臺 200 萬像素的攝像機都配有全局快門,可在飛行過程中進行精確成像,每塊電池最多飛行 27 分鐘。

     

    大疆精靈4多光譜版精準農業應用工作的流程

    1、起飛錢設置:需要在在 iPad+GS Pro 上設置和操作,不支持使用 DJI 帳戶連接大疆精靈4多光譜并登錄DJI GO4 等控制軟件。 全部由 GS Pro 設置。起飛前監察飛機狀態進行設置(校準、故障安全、攝像機等),設置完成后,可以手動飛行(可在 RGB 模式和 NDVI 模式之間切換)。 拍攝記錄僅包括靜止圖像,iPad 的視頻錄制功能可以保存視頻。

    2、創建任務(類似于 GS Pro)自動導航(與 GS Pro 相同)

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    3、數據搜集

    與其他 DJI 產品一樣,在 100 個媒體文件夾中連續拍攝 (0010< RGB NDVI JPEG >開始。 <00110012001300140015 是每個頻段的 Tif> 下一個波段為 0020

    分辨率:1600x1300JPEG 980KBTIF 通常為 4MB 左右。

    4、圖像合成

    可以借助第三方的各種圖像合成軟件,但 DJI Terra 也可以在 PC 上執行。

    DJI Terra 可在相對較短的時間內在現場進行圖像合成和植被指數化

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    RGB

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    NDVI

    5、獲取數據

    相機和云臺,圖像穩定

    NDVI 現場視頻(如果 P4M 處于打開打開中,則可以在現場觀看 NDVI 圖像)

    DJI Terra 成為 PC,但可以本地進行圖像合成和植被指數化,因此可以快速操作

     

    無人機多光譜版系統的發展對精準農業的未來將產生哪些助力?

    結合多光譜數據生成NDVI等植被指數,在農業應用中可實現農作物的估產、農業植保定量噴灑、作物長勢的預測、病蟲害的識別等精準農業應用;

    環保方面,使用多光譜數據并反演各類植被指數,可以監測到可見光看不到的地方,如水域中水藻的識別和監測、荒漠化、生態保護、水土保持等;

    滿足涉及植被、遙感、農業、林業、草原、生態、水文水資源環境污染、環境變化等專業的高校、科研院所的科學研究使用;

    使用植被指數圖,可將植被、草地、水域、不滲水面等土地類別進行自動化分類,指導城市綠化面積調查、城市農村規劃設計等;

    目前,數字轉型 (DX) 在每個行業都備受關注,隨著科技的發展,無人機在農業領域的數字化轉型正逐步推進。

    無人機多光譜遙感監測開始用于灌溉故障、病蟲害發現、收獲適宜期的確定和產量預測。 此外,通過定期收集和分析無人機的飛行數據,可以管理詳細的農田和作物數據。

    迄今為止,在天氣不順和惡劣天氣下,整個農業界一直關注農田信息的管理,但由于疫情影響,由于人力不穩定、物流和貿易混亂,農業界的農田信息管理變得越來越重要,無人機的農業遙感信息將成為每個農業界的必要信息。

     


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