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奧譜天成無人機(jī)搭載高光譜遙感系統(tǒng)助力煙草產(chǎn)量評估

點(diǎn)擊次數(shù):224  更新時(shí)間:2025-09-15



煙葉產(chǎn)量評估


在中國,煙草不僅是一種經(jīng)濟(jì)作物,更是國家財(cái)政的重要組成部分。煙葉的質(zhì)量與產(chǎn)量,直接決定著煙草產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。然而,如何準(zhǔn)確預(yù)測煙葉的產(chǎn)量,卻一直是擺在行業(yè)面前的一道難題。

傳統(tǒng)的人工調(diào)查,需要下田測量、逐株記錄,不僅耗時(shí)耗力,而且難以覆蓋大范圍煙田,誤差在所難免;而衛(wèi)星遙感雖能“從天而降"獲取信息,但受制于空間分辨率低、重訪周期長、受天氣影響大,往往難以滿足煙草這樣“小尺度作物"的精細(xì)化監(jiān)測需求。

解決方案

有沒有一種方式,既能快速獲取煙草生長數(shù)據(jù),又能在畝級甚至株級尺度上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測?

答案:無人機(jī)搭載高光譜遙感系統(tǒng)。

奧譜天成無人機(jī)實(shí)時(shí)反演系統(tǒng)ATH9030

高光譜?Why它能看懂“煙草的秘密"?

簡單來說,高光譜成像就是“照相機(jī)+分光儀"的結(jié)合。

普通相機(jī)看到的是紅綠藍(lán)三色,而高光譜相機(jī)則能捕捉數(shù)百個(gè)波段的信息,每一個(gè)波段都記錄著植物在不同光照下的反射特征,就像給作物做了一次“光譜體檢"。

煙葉的氮素、水分、葉綠素含量,甚至生長狀態(tài)和產(chǎn)量潛力,都能在這些光譜特征中被“讀出來"。這意味著,高光譜成像就像農(nóng)業(yè)的“CT機(jī)",能在無損、不接觸的情況下,提前揭示作物的生長秘密。

計(jì)算產(chǎn)量和植被指數(shù)的相關(guān)性

無人機(jī)加持:讓遙感估產(chǎn)真正落地

1

優(yōu)勢

高分辨率:可以達(dá)到厘米級,清晰捕捉到每片葉子的細(xì)微變化。

靈活機(jī)動:想飛就飛,隨時(shí)監(jiān)測,不受衛(wèi)星重訪周期限制。

低成本:一次飛行即可覆蓋大田,效率遠(yuǎn)高于人工調(diào)查。

實(shí)時(shí)性強(qiáng):當(dāng)天飛行,當(dāng)天建模,快速給出產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果。

2

流程 

任務(wù)規(guī)劃:確定飛行高度、航線重疊度、采集時(shí)間。

數(shù)據(jù)采集:無人機(jī)搭載高光譜相機(jī)低空飛行,獲取煙草冠層影像。

地面校正:通過采集標(biāo)準(zhǔn)白板、黑板影像,確保數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。

產(chǎn)量建模:利用植被指數(shù)(如 NDVI、GNDVI、MSR 等)與實(shí)測產(chǎn)量的關(guān)系,構(gòu)建估產(chǎn)模型。

結(jié)果可視化:生成煙田產(chǎn)量分布圖,讓管理者一眼看出哪里豐產(chǎn)、哪里欠產(chǎn)。


技術(shù)路線




3

其他模型

1D-CNN:快速處理光譜曲線,適合實(shí)時(shí)監(jiān)測;

2D/3D-CNN:同時(shí)利用空間紋理與光譜特征,提升精度;

Transformer:善于建模全局關(guān)系,捕捉葉片之間的長程依賴;

CNN + Transformer 混合架構(gòu):兼顧光譜與空間信息,被認(rèn)為是未來的發(fā)展方向。

這些算法的加入,讓模型能夠在復(fù)雜環(huán)境下保持穩(wěn)定預(yù)測,精度更高,泛化性更強(qiáng)。對煙草生產(chǎn)部門而言,這意味著不僅能“看懂一片田",還能“放眼整個(gè)產(chǎn)區(qū)"。


結(jié)果


成熟期植被指數(shù) MSR 構(gòu)建的估產(chǎn)模型表現(xiàn)出較高的擬合度,由它建立的基于多時(shí)相的植被指數(shù)組合 yield-MSR-GNDVI 估產(chǎn)模型的擬合度均達(dá)到最高,并根據(jù)最&優(yōu)估產(chǎn)模型函數(shù)表達(dá)式對整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行了煙草產(chǎn)量反演,反演結(jié)果與研究區(qū)煙草實(shí)際收獲產(chǎn)量分布一致,故該估產(chǎn)模型在粵北地區(qū)進(jìn)行煙草估產(chǎn)是可行的。

雖然本次方案聚焦于煙草產(chǎn)量預(yù)測,但無人機(jī)高光譜技術(shù)的潛力遠(yuǎn)不止于此。小麥、水稻、玉米、大豆等大宗糧食作物,以及茶葉、果蔬等經(jīng)濟(jì)作物,都能從中受益。

未來,這項(xiàng)技術(shù)完&全有望成為智慧農(nóng)業(yè)的“標(biāo)配",幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量、保障品質(zhì),推動農(nóng)業(yè)向數(shù)字化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。




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