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无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

日期:2024-11-27 16:30
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摘要: 无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二) 四川双利合谱科技有限公司-黄宇 三、高光谱技术监测森林病虫害研究现状 利用高光谱影像和高光谱数据分析技术研究树木受病虫危害后的变化,寻找病虫危害程度与原始光谱、植被指数等变化之间的关系,确定不同树种病虫害监测的敏感波段和敏感时期,是目前高光谱遥感用于森林病虫害监测的研究热点和关键。 目前,有许多研究是利用光谱仪获取植株的高光谱数据后提取植物的各类生化参数,得到...

无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

                                        四川双利合谱科技有限公司-黄宇

三、高光谱技术监测森林病虫害研究现状

    利用高光谱影像和高光谱数据分析技术研究树木受病虫危害后的变化,寻找病虫危害程度与原始光谱、植被指数等变化之间的关系,确定不同树种病虫害监测的敏感波段和敏感时期,是目前高光谱遥感用于森林病虫害监测的研究热点和关键。

    目前,有许多研究是利用光谱仪获取植株的高光谱数据后提取植物的各类生化参数,得到植株的病虫害信息,以此来实施对森林病虫害的监测。伍南等分析了炭疽病胁迫下杉木 Cunninghamia lan-ceolata 冠层的高光谱特征,并将冠层光谱、一阶微分光谱参数与相应的色素含量进行回归分析,发现病害胁迫下杉木冠层色素含量与一阶微分光谱在红边( 695-754 nm) 内相关性*高,且与单波段一阶微分光谱 741 nm 处的相关系数*大,于是指出可利用高光谱信息定量估算病害胁迫下杉木冠层的色素含量,以此来实现对杉木炭疽病的早期监测预报。李军 等以6年生意大利214Populus × canadensis cv.I-214’为材料,分别测定了试验和对照区冠层、叶片的高光谱数据及相应的生化参数(叶绿素含量、含水量等) ,结果表明,意大利214杨受杨扇舟蛾 Clostera anachoreta和杨小舟蛾 Micromelalopha troglodyta 危害后,冠层和叶片的光谱反射率均变小,冠层和叶片光谱的红边具有“双峰”现象,且相应的生化参数叶绿素含量、含水量等均显著减少。许章华 等以福建省南平市延平区实测的51条不同马尾松毛Dendrolimus  punctate punctata 虫害等级的马尾松 Pinus massoniana高光谱数据为基础,分析了健康、轻度虫害、中度虫害、重度虫害等 4个虫害等级的光谱反射率及一阶微分光谱特征,并在建立7个检验参数的基础上,构建了虫害等级的检测模型。

王晓堂等采用高光谱技术研究了松萎蔫病的动态变化,发现可以借助高光谱数据分析,定量反演冠层叶绿素含量,判断是否感病,以此实现松萎蔫病的早期监测预警(表1)。

无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

              1 利用高光谱数据提取生化参数监测森林病虫害示例

植株

病害/虫害

生化参数

特征波段 (nm)

研究内容

杉木

炭疽病

冠层色素含量

587741

利用高光谱信息定量估算病害胁迫下杉木冠层的色素含量

意大利214

杨扇舟蛾、杨小舟蛾

叶绿素含量、含水量

709719725

植株受害后相应的生化参数减少

马尾松

松毛虫

——

519540758786

利用高光谱数据构建松毛虫虫害等级的检测模型

黑松、马尾松

松萎蔫病

叶绿素

760675810

通过反演冠层叶绿素含量,判断植株是否染病

灵芝

茎基腐病

——

715734791

利用机载成像技术区分病变和健康植株

马尾松

松材线虫病

——

575683723

利用分形理论实施马尾松松材线虫病的早期高光谱探测

     将植株的高光谱数据和叶绿素含量进行相关性分析,建立二者的数学模型,然后利用获得的高光谱数据反演植株的叶绿素含量,得到植株的病虫害信息,以此实现对病虫害的监测也是目前研究的一大热点。林辉等以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木成熟林为对象,利用手持式光谱仪采集波谱数据,并对数据和叶绿素含量进行相关性分析,建立了杉木叶绿素含量的高光谱模型: y = 0. 291 b395 + 20. 172 b521 +0. 758( b为某一波段处的光谱反射率)。而刘秀英等以类似的方法,分析了樟树 Cinnamomum cam-phora 叶片光谱与叶绿素含量之间的关系,并建立了樟树叶绿素含量的高光谱模型: y = exp[1. 356 +(-361. 973) Db] ( Db 是蓝边内一阶微分光谱中的*大值,蓝边覆盖 490- 530 nm)。石韧等在2005 年吉林省敦化、和龙两市落叶松 Larix gmelini冠层采样测量数据的基础上,根据不同健康程度的落叶松冠层光谱曲线在可见光及近红外波段的差异,利用反应这些差异的光谱特征参数建立了落叶松冠层光合色素含量的回归模型(1) 。这几项研究为利用高光谱数据定量预测和反演森林光合色素含量提供了方法和依据,而如何将这些研究结果应用到实践中去是下一步研究的主要内容。


    以上大量研究表明,高光谱遥感技术可以准确、迅速地提取植物的生化参数,得到植株的病虫害信息,以此来判断植株是否感病,这种监测方法不仅方便、快捷,而且获得的信息具有较好的时效性,因此利用高光谱遥感技术提取生化参数监测森林病虫害具有较高的应用价值和广阔的发展前景。

无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

四、高光谱技术在森林病虫害监测中的发展趋势

   1)高光谱技术搭载平台

随着遥感在林业上的广泛应用,利用高光谱遥感监测森林病虫害也越来越引起人们的广泛关注,但由于研究条件和时间的限制,卫星遥感无法满足森林病虫害的实时监测,而航空遥感受空域、飞行成本等因素的影响也不可能作为我国常规的森林病虫害监测手段,只能在重大灾情发生时,作为卫星遥感的一种补充。因此利用无人机搭载光谱相机获取光谱数据和遥感影像进行病虫害的早期监测成为了未来发展的趋势。由于无人机遥感技术具有低成本、低损、可重复使用且风险小等诸多优势,其应用领域从*初的侦察、早期预警等**领域扩大到资源勘测、气象观测及处理突发事件等非**领域。无人机遥感的高时效、高分辨率等性能,是传统卫星遥感所无法比拟的,越来越受到研究者和生产者的青睐,大大扩大了遥感的应用范围和用户群,具有广阔的应用前景。

   (二)高光谱监测病虫害的发展趋势

    利用高光谱技术监测林业病虫害仍有许多问题需要进行更深入的探讨和研究。今后利用高光谱监测病虫害研究将主要集中在以下几个方面: 1) 加强利用高光谱遥感监测森林病虫害的基础理论研究,区分不同病虫害所引起的不同树种的光谱特征变化,提高监测的准确性;2) 将理论研究应用于生产实践,尝试利用无人飞机获取光谱数据和遥感影像进行病虫害的早期监测;3) 加大高光谱遥感在监测森林病虫害中的应用,建立多种森林病虫害的光谱数据库,为利用高光谱遥感监测森林病虫害打下坚实的理论基础; 4) 建立集监测、预警及决策为一体的森林病虫害高光谱遥感监测系统,实现对森林病虫害的实时监测,做到对病虫害的早期预警及信息发布。

无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

五、我司无人机高光谱技术的优势

    我司提供的可搭载无人机的高光谱相机有内置推扫型GaiaSky-mini-V10 (400-1000 nm)、LCTF相机GaiaSky-Micro550-960 nm420-720 nm)。下图为GaiaSky-mini搭载于大疆M600无人机。

 

             2  GaiaSky-mini搭载于大疆M600无人机

(一)GaiaSky-mini推扫型相机的主要功能

1) 自动调焦、自动扫描速度匹配、自动完成数据采集

2) 可搭载于轻型旋翼无人机,极低的系统成本与测试成本

3) 采用悬停拍摄方式,无需高精度惯导系统,图像实时自动拼接

4) 操作方便,无需专业无人机操控手,可实现单人操作

5) 图像实时回传,监控拍摄效果

6) 辅助取景摄像头实现真正的所见即所得

7) 数据预览及矫正功能:辐射度校正、反射率校正、区域校正支持批处理

8) 数据格式**兼容ERDASENVI等第三方数据分析软件

9) 支持Win7-32位或64位系统

与目前的国内外现有的便携式高光谱成像仪相比,GaiaField独有的软硬件功能如下:

● 辅助取景摄像头实现真正的所见即所得

● 图像实时回传,监控拍摄效果

● 自动调焦、自动扫描速度匹配、自动完成数据采集

● 采用悬停拍摄方式,图像实时自动拼接

自动扫描速度匹配、自动曝光

1) 自动曝光:根据当前光照环境,进行曝光测试,获得精准的曝光时间。在得到*佳信噪比的同时,又可避免过度曝光造成数据作废。同时软件具有实时过度曝光监视功能。

2) 自动扫描速度匹配:根据当前的曝光时间等参数,进行测试拍摄,得到实时帧速,进而计算出合适的扫描速度。从而避免了扫描图像的变形(扫描速度快,图像压缩;扫描速度慢,图像拉伸)

              2 GaiaSky-mini无人机高光谱成像系统的技术参数

型号:GaiaSky-mini

谱仪特性

光谱范围

400-1000(nm)

光谱分辨率(30um)

<4nm

数值孔径

F/2.8

有效狭缝长度

8.9(mm)

总效率

>50%

相机特性

传感器

CCD Sony ICX285,逐行扫描

全幅像素

1392 (空间维)x 1040(光谱维)

像素间距

6.45(um)

相机输出

16(bit)

连接方式

USB 2.0

耗电量

约2.5w

工作电压

5V

系统特性

拍摄方式

内置扫描)

搭载平台

旋翼无人机、无人飞艇、无人直升机等可悬飞行器

推荐:大疆M600

飞行高度

<1000(决定于人机**飞行高度)

镜头

焦距18.5mm,23mm可选)

横向视角

(FOVac,°)

27@18.5mm,21@23mm

横向视场

234米@18.5mm,186米@23mm(飞行高度500

扫描视场(°)

33.5@18.5mm,26@23mm

Bin方式

1X

2X(推荐)

4X

空间分辨率@23mm,高度500米)

0.17m@18.5mm

0.14m@23mm

0.34m@18.5mm

0.27m@23mm

0.67m@18.5mm

0.53m@23mm

扫描速度

(line images/s)

30

60

84

幅拍摄速度秒)

60

15

7

重量

相机(含内置扫描)<1kg

稳云台:<1.7kg

数采及控制器:0.65kg

电池:0.25kg

量:<3.6kg

电池参数

14.8V 2200mAh (工作时间>2小时)

尺寸:103mm*31mm*35mm(+-1mm)

云台及相机安装空间

330(悬挂高度)*200*260mm

 

无人机高光谱技术对林业病虫害监测的可行性分析(二)

(二)GaiaSky-Micro 简介

GaiaSky-Micro 是基于 LCTF 凝视成像技术(面阵推扫)获取高光谱影像数据。该系列机载光谱成像系统根据飞行要求设计,在机械性能、成像调节、环境适应性等方面具有优越性能,整体系统由光学系统、光谱调节系统、图像采集系统、机载控制系统、地面控制系统、图像处理分析系统组成。可实现在地面控制系统对目标采集光谱图像及后续目标分类、识别、提取等功能。在目标侦查、农业普查、环境监测及地理勘探领域具有广泛的应用前景。 基于液晶可调滤光片的多光谱成像技术是一种新型的光谱成像技术,其通过实现电控连续或间断光谱调谐。其重量为 3kg,图像分辨率为 2048*2048,视场角为 10°*10°,光谱范围为 550nm - 960nm,光谱分辨率为 15nm,空间分辨率为0.3m(以高度 1km 为例)。图2和图3GaiaSky-Micro搭载于悬翼和固定翼无人机的外观图。

 

     3  LCTF相机GaiaSky-Micro550-960 nm)搭载于悬翼无人机

 

4  LCTF相机GaiaSky-Micro550-960 nm)搭载于固定翼无人机

LCTFGaiaSky-Micro 具有以下显著特点:

1) 体积小、重量轻、功耗小; 

2) 采用面阵凝视成像方式,电控实现快速光谱连续调谐,无推扫过程,光 

   路结构简单,对搭载平台要求低;

3) 观测视场角大、通带宽度窄,获取信息量大; 

4) 光谱调谐对成像质量的影响小,有利于获得非常高的空间分辨率; 

5) 可移植性强,方便与既有光学成像系统集成,有利于系统结构简化和功能拓展。



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