案例詳情

光譜相機應用及無人機集成解決方案

日期:2020-10-17 14:29
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摘要:

目錄

1.研究背景

2.研究目標

3.理論概述

3.1相關概念

3.2 多光譜圖像計算植被指數方法

3.2.1 假彩色合成

3.2.2 NDVI計算

4.測量設備

4.1 ADC micro  & ADC snap 光譜相機

4.1.1 光譜曲線

4.1.2 產品特色

4.1.3 技術參數

4.2 μ-MCA 多光譜相機

4.2.1 光譜曲線

4.2.2產品特色

4.2.3 技術參數

5.應用於無人機航拍中相機控製

5.1 相機信號控製

5.2 航拍重疊率計算

6.PW2軟件應用

7.參考文獻

 

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1.研究背景:

地上生物量是指植物的枝、葉、花等在土壤以上的生物量,是綠色植物光合作用的產物。對生態係統而言,地上生物量決定了生態係統能量的供給能力,因而決定了生態係統的承載力。及時地掌握地上生物量對於科學的評估生態係統的載畜量和合理安排農業生產,提高農業生產力,維護生態係統的持續穩定,都具有十分重要的意義。

2.研究目標:

應用植被指數估測草地地上生物量是一種比較可靠的技術方法,在眾多植被指數中,應用*為廣泛的是歸一化植被指數(Normalized Difference Vege-tation Indices,NDVI)。盡管如此,NDVI仍存在一些不足,如對下墊麵狀況及大氣狀況等幹擾因素敏感,在較高植被密度下容易出現“飽和”等。為了改進NDVI,研究者提出了一些新的植被指數,例如為了減少土壤和植被冠層背景的幹擾,Huete提出了土壤調節植被指數(Soil AdjustedVegetation Indices,SAVI)。而Gitelson提出的歸一化綠波段差值植被指數(Green NormalizedDifference Vegetation Indices,GNDVI)與NDVI相比對葉綠素含量的變化更加敏感。能夠快速有效的測量植被指數的監測方法為生態研究提供了有效的保障。

3.理論概述:

3.1相關概念:

歸一化植被指數:Normalized Difference Vegetation Index,歸一化差分植被指數,標準差異植被指數,也稱為生物量指標變化,可使植被從水和土中分離出來。

1.研究背景:

                Rnir 和Rred分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值。NDVI和植物的蒸騰作用、太陽光的截取、光合作用以及地表淨初級生產力等密切相關。值的範圍是-1~1,一般綠色植被區的範圍是0.2~0.8。

土壤調整植被指數:Soil AdjustedVegetation Indices,SAVI,解釋背景的光學特征變化並修正NDVI對土壤背景的敏感的植被指數。

1.研究背景:

                Rnir 和Rred分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值。

歸一化綠波段差值植被指數:Green NormalizedDifference Vegetation Indices

1.研究背景:

                Rnir 和Rgreen分別為近紅外波段和紅波段處的反射率值。

3.2 多光譜圖像計算植被指數方法:

多光譜圖像又稱為多波段圖像,是指對地物輻射中多個單波段的攝取。得到的影象數據中會有多個波段的光譜信息。對各個不同的波段分別賦予RGB顏色將得到彩色影象。例如,將R,G,B分別賦予R,G,B三個波段的光譜信息,合成將得到模擬真彩**象,多波段遙感影象可以得到地物的色彩信息。RGB色彩模式是工業界的一種顏色標準,是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的,RGB即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色,這個標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色,是目前運用*廣的顏色係統之一。

3.2.1 假彩色合成:

是指多光譜遙感圖像彩色合成處理時,如果參與合成的三個波段的波長與對應的紅、綠、藍三種原色的波長不同,那麽合成圖像的顏色就不可能是地麵景物的真是顏色,這種合成就是假彩色合成。多光譜圖像可以包含可見光範圍外的光波段,如紅外光波段。通過對提取波段的圖像進行假彩色合成,能夠有效反應目標物的光譜信息,並進行計算機處理及計算。


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