một. Lời nói đầu

Lúa mì, một trong ba loại cây lương thực lớn nhất thế giới, là40%Nguồn lương thực chính của dân số. Lúa mì là một trong những cây lương thực chính của nước ta, phạm vi trồng trọt rất rộng.Tình trạng tăng trưởng của các giống lúa mì đặc biệt có vai trò quan trọng đối với sự phát triển của nền kinh tế quốc gia của chúng ta, do đó đối vớiSự phát triển của lúa mì được theo dõi hiệu quả và không bị phá hủy, và điều đặc biệt quan trọng là phải đưa ra dự báo kịp thời và chính xác về sản lượng lúa mì.

II. Ý tưởng kỹ thuật và nội dung chính

Áo Phổ Thiên ThànhSử dụng sản phẩm quốc gia.hình ảnh đa phổ,Sử dụng mười giống lúa mì khác nhau làm đối tượng nghiên cứu, một mặt sử dụng dữ liệu hình ảnh sớm và muộn thu được bằng máy ảnh đa quang phổ, sử dụng chỉ số thực vật tính toán bằng hình ảnh để xây dựng mô hình phản chiếu diệp lục sớm và muộn của hoa lúa mì dưới các máy ảnh khác nhau; Mặt khác, sử dụng đa phổ UAV để thu được hình ảnh có độ phân giải cao ở giữa vữa lúa mì, xây dựng các mô hình đảo ngược năng suất diệp lục và lúa mì ở giữa vữa lúa mì dựa trên đặc điểm màu sắc và chỉ số thực vật.

Sơ đồ1 Lộ trình kỹ thuật tổng thể

Cần thực hiện nội dung:

1）Tiền xử lý hình ảnh đa quang phổ: Khi sử dụng đa quang phổ để thu thập ánh sáng nhìn thấy trên cánh đồng lúa mì và hình ảnh đa quang phổ, để đảm bảo tính thống nhất của việc xử lý hình ảnh tiếp theo, cần phải thiết lập trước thời gian phơi sáng, khẩu độ và các thông số khác. Sau khi thu thập hình ảnh để thuận tiện cho việc sử dụng định lượng hóa các thí nghiệm tiếp theo, việc thu thập dữ liệu hình ảnh đòi hỏi các thao tác tiền xử lý như hiệu chỉnh bức xạ, ghép ảnh hưởng, hiệu chỉnh bắn dương, hiệu chỉnh hình học và cắt xén hình ảnh.

2）Sự đảo ngược hàm lượng chlorophyll lúa mì dựa trên ánh sáng nhìn thấy và hình ảnh đa phổ:10Các loại lúa mạch khác nhau là đối tượng nghiên cứu, sử dụng ánh sáng nhìn thấy và máy ảnh đa quang phổ để thu được dữ liệu hình ảnh về lúa mạch nở hoa sớm và cuối. Phân tích mối tương quan giữa hàm lượng diệp lục lúa mì thực tế và hai loại hình ảnh để tính toán chỉ số chăn nuôi đa canh tác, chọn chỉ số thảm thực vật đảo ngược hàm lượng diệp lục lúa mì *. Cuối cùng, dựa trên chỉ số thảm thực vật được lựa chọn, mô hình đảo ngược hàm lượng diệp lục trong thời kỳ nở hoa lúa mì và giai đoạn cuối dưới các máy ảnh khác nhau.

3）Chất diệp lục lúa mì và năng suất đảo ngược dựa trên hình ảnh máy bay không người lái có độ phân giải cao: thu được bằng cách sử dụng máy ảnh đa phổ trên máy bay không người láiDữ liệu hình ảnh về thời kỳ giữa của vữa lúa mì. Thuật toán bình phương nhỏ nhất một phần được giới thiệu để sàng lọc nhiều đặc điểm có mối tương quan cao nhất với các thông số đo lường thực tế như các biến độc lập, xây dựng các mô hình tương ứng về chất diệp lục trung hạn và năng suất lúa mì đảo ngược.

4) Không aiĐa quang phổ.Máy bay bay mỗi tháng một lần, dựa trên dữ liệu hình ảnh giám sát chuỗi thời gian dài, từ đó cung cấp căn cứ tham khảo đối với giám sát chính xác.

Điểm kỹ thuật

Tiền xử lý hình ảnh đa phổ

Do bị hạn chế bởi các đặc điểm riêng của cảm biến, thời tiết và nhiều yếu tố khác, không thể tránh khỏi các lỗi trong quá trình thu thập dữ liệu, không chỉ làm giảm chất lượng dữ liệu hình ảnh mà còn ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích sau này. Do đó, hình ảnh gốc cần được thực hiện trước khi phân tích hình ảnh viễn thám đa phổ.Hoạt động tiền xử lý. Sơ đồ luồng xử lý dữ liệu hình ảnh như hình ảnh2Hiển thị。

Sơ đồ2 Sơ đồ tiền xử lý dữ liệu hình ảnh

（1）Hiệu chỉnh bức xạ:Drone trong suốt chuyến bay，khác nhau về ánh sáng và thời tiết.，Hình ảnh thu được trongQuang phổ sẽBiến dạng sản xuất。vìBảo hànhNhiệm vụ ghép hình tiếp theo đã hoàn thành thuận lợi, Cần có hiệu chỉnh bức xạ cho dữ liệu. Điều chỉnh bức xạ hình ảnh nhìn thấy trong bài viết này là giả Phương pháp địa chất tiêu chuẩn——Phương pháp bảng trắng，Chuyển đổi giá trị của hình ảnh thành độ phản xạ hình ảnh bằng độ phản xạ đo được bằng mục tiêu mặt đất，đủ thực tế hơn.Phản ánh độ phản chiếu bề mặt，Để đạt được yêu cầu và mục đích của thử nghiệm。Hiệu chỉnh bức xạ hình ảnh đa phổ VângSử dụngÁo Phổ Thiên ThànhMáy đa quang phổ tự mang theo phần mềm xử lý dữ liệu để hoàn thành.

（2）Hiệu chỉnh bắn tích cực:Máy bay không người lái thu thập dữ liệu hình ảnh，Ảnh hưởng của gió tự nhiênkhôngRung động có thể tránh được、Các trường hợp như nghiêng, v. v.、Đồng thời, ống kính máy ảnh cũng có thể bị biến dạng do thay đổi tư thế bay.，Do đó cần phải chỉnh sửa ảnh.。Hiệu chỉnh quang dương dựa trên chức năng chuyển đổi hiệu chỉnh để chuyển đổi từng điểm ảnh của hình ảnh gốc vào hệ tọa độ của hình ảnh hiệu chỉnh.. Quy trình xử lý của nó như hình ảnh3Hiển thị.

Sơ đồ3 Máy bay không người lái chỉnh sửa hình ảnh.

（3) Hình họcHiệu chỉnh:Do độ chính xác của hệ thống định vị tự động của máy bay không người lái có hạn, cộng với trong quá trình bay dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như luồng không khí, tốc độ gió và hướng gió, dẫn đến tọa độ địa lý và tọa độ thực tế thu được hình ảnh tồn tại sai số, vì vậy cần thông qua dữ liệu tọa độ của hệ thống định vị chính xác cao của điểm kiểm soát mặt đất để chụp ảnh trên không.Vang lên để chỉnh hình học.

Bình phương nhỏ nhất trở về

Trong các vấn đề thực tế, người ta thường gặp phải nhu cầu nghiên cứu sự phụ thuộc lẫn nhau giữa hai tập hợp nhiều biến liên quan và nghiên cứu dự đoán một tập hợp các biến khác (biến phụ thuộc hoặc biến đáp ứng) với một tập hợp (biến độc lập hoặc biến dự đoán), ngoại trừ phân tích hồi quy tuyến tính đa nguyên cổ điển theo quy tắc bình phương tối thiểu.MãLRB5-05=giá trị thông số Kd, (cài 2)PCR(Ngoài các phương pháp khác, còn có những phương pháp nhỏ nhất được phát triển trong những năm gần đây)PLS) Phương pháp hồi quy.

Hồi quy bình phương nhỏ nhất một phần cung cấp một cách tiếp cận để mô hình hóa hồi quy nhiều-nhiều tuyến tính, đặc biệt là khi có nhiều biến trong cả hai nhóm và có nhiều mối tương quan, trong khi số lượng dữ liệu quan sát (cỡ mẫu) ít hơn, các mô hình được xây dựng với hồi quy bình phương nhỏ nhất một phần có lợi thế mà các phương pháp truyền thống như phân tích hồi quy cổ điển không có. Phân tích hồi quy bình phương nhỏ nhất một phần tập trung phân tích thành phần chính, phân tích tương quan điển hình và các đặc điểm của phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính trong quá trình mô hình hóa, do đó, trong kết quả phân tích, ngoài việc có thể cung cấp một mô hình hồi quy hợp lý hơn, có thể Hoàn thành đồng thời một số nội dung nghiên cứu tương tự như phân tích thành phần chính và phân tích liên quan điển hình, cung cấp sự phong phú hơnMột số thông tin sâu sắc.

Công thức tính chỉ số các loại thảm thực vật

Bảng1 Công thức tính toán chỉ số thảm thực vật

IV. Thực hiện chương trình

4.1nhiềuDịch vụ bay không người lái Spectrum

Hình ảnh đa phổ là khả năng thu được nhiều dải quang phổ cùng một lúc (thường lớn hơn hoặc bằng).3(1) Công nghệ thăm dò quang phổ mở rộng theo hai hướng ánh sáng hồng ngoại và ánh sáng tử ngoại trên cơ sở ánh sáng nhìn thấy được. Phương pháp thực hiện phổ biến là thông qua sự kết hợp của các bộ lọc hoặc bộ tách khác nhau với cảm biến hình ảnh kỹ thuật số để chúng nhận được cùng một mục tiêu tại cùng một thời điểm.Thu hẹpTín hiệu ánh sáng phát ra hoặc phản xạ trong dải quang phổ thu được hình ảnh của mục tiêu trong một số dải quang phổ khác nhau.Hình ảnh đa phổ được thu thập bởi máy quang phổ hình ảnh, một thiết bị có khả năng thu được cả thông tin về các đặc điểm phổ và hình ảnh không gian cùng một lúc và là một hướng quan trọng trong sự phát triển của hệ thống hình ảnh quang điện. Hệ thống hình ảnh đa quang phổ có thể cung cấp3Đến20Hình ảnh không liên tục và đã được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp và thực phẩm. Từ nguyên tắc hình ảnh mà nói, công nghệ hình ảnh đa quang phổ là chia tín hiệu ánh sáng toàn dải hoặc dải rộng tới thành nhiều loại.Thu hẹpCác chùm sáng trong các dải, sau đó chúng được chụp riêng biệt trên các máy dò tương ứng, do đó có được hình ảnh trong các dải quang phổ khác nhau.Do đó, sử dụng nhiềuĐặc tính quang phổ có thể tách thảm thực vật khỏi thảm thực vật không phải và kết hợp với máy bay không người lái, có thể đạt đượcPhân tích tình trạng sức khỏe thực vật。

Nhiều droneSpectrum có các tính năng sau:

Tốc độ thu thập nhanh。Đa phổ vì nó thu thập tương đối ít dải, do đó tốc độ thu thập tương đối nhanh；

Độ phức tạp thấp。Do hạn chế về số lượng băng tần, độ phức tạp đa phổ thấp hơn, dễ hiểu và áp dụng hơn, và tương đối ít công việc xử lý.

Lượng dữ liệu phong phú. Lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân khi số lượng băng tần tăng lên. có thể cung cấp thông tin miền không gian và thông tin miền quang phổ, tức là“Sơ đồ trong một”Hơn nữa đường cong quang phổ thu được từ máy quang phổ hình ảnh có thể tương tự như đường cong quang phổ địa vật tương tự trên mặt đất.

Trong khu vực nghiên cứu quy hoạch, theo yêu cầuThu thập caoHình ảnh quang phổ. Các bước cụ thể như sau:

Thiết lập cuối máy bay không người lái: lắp ráp thiết bị phổ cao của máy bay không người lái, thiết lập độ cao hàng không, tốc độ, theo các thông số máy ảnh và chồng chéo hình ảnhĐộ cần thiếtĐặt khoảng cách các đường bay hình ảnh;

Thiết lập cuối máy ảnh: thiết lập tốc độ khung hình máy ảnh theo tốc độ cao của chuyến bay, thiết lập thời gian tích hợp (thời gian phơi sáng) theo giá trị đo bảng trắng;

Bảng trắng phản chiếu tiêu chuẩn: Bảng trắng phản chiếu tiêu chuẩn được đặt trong vùng đường bay, khi thu thập hình ảnh cần phải chụp được bảng trắng.

Sơ đồ8 Sơ đồ thu thập dữ liệu phổ cao cho UAV

4.2Xử lý hình ảnh phổ cao cho UAV

Sau khi thu thập dữ liệu hình ảnh quang phổ cao của máy bay không người lái, cần tiến hành các công việc tiền xử lý sau:

Bước sóng xác định tỷ lệ: hình ảnh gốc được thu thập không có thông tin bước sóng và cần thêm tệp xác định bước sóng;

Cắt xén hình ảnh: Áp dụng phổ caoLoại đẩyHình ảnh, cần tải tạo hình ảnh khu vực đo lường thu thập;

Ghép nối đăng ký: Đăng ký địa lý hoặc tương đối đối với hình ảnh vùng đo sau khi cắt, sau đó ghép hình ảnh sau khi đăng ký thành hình ảnh đầy đủ;

Hiệu chỉnh bức xạ: Các giá trị trong ảnh gốc đại diện cho cường độ phản xạ và yêu cầu sử dụng các giá trị và dấu phản xạ bảng trắngĐộ phản xạ chuẩn được điều chỉnh để tính toán độ phản xạ của toàn bộ hình ảnh.

Phân hủy quang phổ hỗn hợp: Dữ liệu quang phổ được thu thập bởi máy bay không người lái chịu ảnh hưởng của hình ảnh độ phân giải không gian, dẫn đến một phần tử điểm ảnh có thể được tạo thành trung bình từ hỗn hợp các vật thể hoặc thảm thực vật khác nhau, để cải thiện độ chính xác, cần có hoạt động phân hủy quang phổ hỗn hợp cho hình ảnh;

（6Lọc phổ (mịn): Thông tin quang phổ trong ảnh gốc có nhiễu nhất định và cần lọc phổ trước khi áp dụng.

Giao diện phần mềm xử lý hình ảnh quang phổ:

Sơ đồ9 Sơ đồ giao diện phần mềm xử lý hình ảnh phổ cao cho UAV

4.3Thu thập dữ liệu mẫu đất

Áo Phổ Thiên ThànhCác cuộc khảo sát thực địa được thực hiện trên thực địa bằng cách sử dụng các máy chụp ảnh quang phổ cao và máy quang phổ địa chất được sản xuất trên toàn quốc với mục đích cung cấp các mẫu đào tạo thực tế và các mẫu kiểm tra kết quả phân loại của các mô hình phân loại thực địa để phân loại hình ảnh viễn thám UAV. Nội dung chính của cuộc điều tra hiện trường là đo cổ nhiễm trùng.ÔnDữ liệu quang phổ lúa nước, thu thập được từ máy quang phổ địa vậtTất cả bệnh sốt cổ gaiDữ liệu quang phổ lúa được phân chia theo cấp độ với các mức độ nhiễm trùng khác nhau, làm bộ dữ liệu mẫu huấn luyện tiêu chuẩn để xử lý dữ liệu hình ảnh quang phổ cao của máy bay không người lái.

4.4Phân tích kết quả

Sơ đồ12 Kết quả đảo ngược hàm lượng nước trong thảm thực vật

4.4.1Độ tin cậy của kết quả ước tính

Thông số kỹ thuật sản phẩm: - Type: Digital Multifunction Imaging System - Standard Functions: Copy, Print (Lỗi vuông trung bình rễ, RMSE), tọa độ&phương trình (r) Hai chỉ tiêu để phân tích.

Trong thức,nLà số mẫu,Đối với mẫuiPhòng thí nghiệm đo lường giá trị,Giá trị trung bình của tất cả các mẫu được xác minh;Để sử dụng mô hình dự đoán giá trị,Giá trị trung bình của các giá trị dự đoán được xác minh cho tất cả các mẫu tương ứng.RMSEGiá trị càng nhỏ,RGiá trị tương quan càng lớn, cho thấy độ chính xác của mô hình càng cao.

4.4.2Độ chính xác ước tính Yếu tố ảnh hưởng

Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả đảo ngược chủ yếu bao gồm các khía cạnh sau:

1. Thông số kỹ thuật sản phẩm: - Type: Digital Multifunction Imaging System - Standard Functions: Copy, Print (Chất lượng hình ảnh quang phổ cao có sự khác biệt nhất định. Nhưng yếu tố này không phải là yếu tố chính.

2. Dữ liệu đo thực tế: Dữ liệu đo thực tế chứa dữ liệu quang phổ của lưỡi dao và dữ liệu đo lường định lượng thông số. Bị ảnh hưởng bởi thiết bị đo đạc và các yếu tố hoạt động của con người, v.v., hai loại dữ liệu thực tế này có thể có một số lỗi nhất định, nhưng ít ảnh hưởng đến kết quả đảo ngược. Điều quan trọng là sự khác biệt về thời gian trong việc đo cả hai giá trị thực này là một trong những yếu tố chính của mô hình đảo ngược hình ảnh. Cố gắng tránh tái đo trong thời gian dài sau khi chọn lưỡi và đảm bảo đo phổ và đo định lượng tham số được thực hiện đồng thời.

3. Mô hình đảo ngược: Việc xây dựng mô hình đảo ngược là yếu tố chính ảnh hưởng đến độ chính xác của sự đảo ngược. Bị ảnh hưởng bởi sự lựa chọn phổ đặc trưng, hình thức của các biến và hình thức của mô hình đảo ngược, v.v., dẫn đến sự không chắc chắn lớn về kết quả đảo ngược.