1 引 言
2 饲草作物无人机遥感监测方法
2.1 数据获取
2.1.1 飞行平台
表1 不同类型无人机概况Table 1 Overview of different types of unmanned aerial vehicle (UAV) |
无人机类型 | 有效载荷/kg | 续航时间/min | 飞行速 度/(km·h-1) | 飞行高度/m | 常见作业场景 | 优势 | 局限性 |
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多旋翼 | 小于50 | 10~90 | 36~80 | 约500 | 中小范围的农情监测与农事操作 | 性价比高,起降便利,具备悬停能力 | 续航时间较短、作业范围有限 |
固定翼 | 小于40 | 60~360 | 90~170 | 120~6000 | 大范围农情监测与农事操作 | 飞行速度快,续航时间长,作业效率高 | 起降不便,不具备悬停能力 |
垂直起降固定翼 | 小于75 | 60~480 | 90~140 | 3000~6000 | 大范围农情监测与农事操作 | 兼顾起降灵活性与作业高效性 | 价格较高,维护复杂 |
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2.1.2 传感器
表2 不同机载传感器的应用与比较Table 2 Application and comparison of different airborne sensors |
传感器 | 应用范围 | 优势 | 局限性 |
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可见光相机 | 作物高度、冠层覆盖度、倒伏率、生物量、产量等 | 影像分辨率高,成本低,图像直观,数据处理简单 | 波段数少,影像所含信息较少 |
多光谱相机 | 营养元素诊断、冠层覆盖度、病虫害诊断、叶绿素含量、生物量、产量等 | 成本较低,能获取近红外光谱信息 | 波段数有限,影像分辨率较低 |
高光谱相机 | 营养元素诊断、作物水分状态、叶绿素含量、叶面积指数、生物量、产量等 | 波段数多,光谱分辨率高,包含光谱信息多 | 数据处理复杂,成本较高 |
热红外相机 | 冠层温度、气孔导度、作物水分状态、生物量、产量等 | 能够快速、大范围获取冠层温度信息 | 图像分辨率低,易受外界环境影响,对小幅度温度变化不敏感 |
激光雷达 | 作物高度、生物量等 | 能够快速、大范围获取冠层高度信息,分辨率高 | 成本高,数据量大,数据处理复杂,易受水面干扰 |