精準農業(yè)技術包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個部分，其中如何方便、快速、準確、可靠地獲取作物信息，已經成為實施精準農業(yè)關鍵的問題。養(yǎng)分生理指標作為作物內部指標，與作物生長的狀態(tài)以及產量密切相關。如氮、磷、鉀、鋅等營養(yǎng)元素與作物生長狀態(tài)密切相關，缺少任何一種元素都可能會引起植物的不正常生長；而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標與作物的產量相關，可以作為作物產量預估指標；當作物受到環(huán)境脅迫時，其生理信息和外部形態(tài)都會發(fā)生改變，如受到病蟲害侵染時，作物會作出應激反應產生酶以及某些產物。因此，作物當中一些特定的酶含量、氨基酸含量、蛋白含量的變化反映了作物在逆境中的狀況，可以作為作物逆境脅迫響應指標。目前隨著光譜傳感技術和圖像處理分析技術的日益發(fā)展,無人機與光譜軟硬件的結合也越發(fā)純熟。在農業(yè)、林業(yè)、資源、生態(tài)、環(huán)境保護等領域都得到了廣泛應用。
高光譜圖像的光譜分辨率更高，能夠更好地獲取樣本的信息，對于監(jiān)測作物信息精度更高。然而，由于高光譜圖像通常攜帶有大量的信息，因此需要對數(shù)據(jù)進行降維，去除冗余信息。高光譜成像技術也有它的局限性，如成本高，處理速度慢等。因此，高光譜成像技術主要用于基礎研究。相比高光譜成像技術，多光譜成像技術更適合田間的大面積監(jiān)測。
關于高光譜遙感監(jiān)測的植被指數(shù)測試
1 植被指數(shù)
植被指數(shù)是一類具有一定生化意義的不同波段光譜值的組合，通常有比值植被指數(shù)、線性組合植被指數(shù)、修正植被指數(shù)、差值植被指數(shù)等。不同波段組合的植被指數(shù)對于不同指標預測效果不同。在農業(yè)上，基于光譜技術檢測作物生理指數(shù)的波段范圍一般在400～2 500 nm之間，涉及到色素（葉綠素、類胡蘿卜素等）、氮、水分等吸收和葉片細胞的內部結構。在400～740 nm 可見光波段，葉綠素在480、650、670～680、740 nm 處有吸收峰，類胡蘿卜素在 420、425、440、450、470、480 nm均有吸收峰，葉黃素在 425、445、475 nm 有吸收峰。而在 740～1 300 nm 近紅外波段由于健康的葉肉細胞反射作用，其反射率急劇升高；作物水分的吸收峰主要集中在970、1 450、1 944 nm 處。因此當作物受到脅迫作用時，相應的氮、色素、酶等發(fā)生變化，通過應用各種植被指數(shù)監(jiān)測這些生理指標變化，可判斷作物脅迫情況、生長狀況以及產量情況。然而，多光譜只有區(qū)區(qū)幾個波段，雖然能構建一些植被指數(shù)，但是構建的植被指數(shù)未必能反映作物的生理生化信息及長勢狀態(tài)。高光譜則不同，其數(shù)百上千個波段信息，即使同一植被指數(shù)，也能有成千上萬種組合，而這么多種組合以及這么多的植被指數(shù)，總能找到適合監(jiān)測作物的生理生化信息及長勢狀態(tài)的敏感指數(shù)。
圖1 無人機高光譜影像下作物長勢分布圖
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