冬小麦田间长势无人机高光谱遥感监测技术规程《DB34/T 4476-2023》

1 范围

本文件规定了无人机高光谱成像系统、监测注意事项、内业整理等技术。本文件适用于有一定冬小麦种植历史，并具有可持续生产能力的农业生产区域，远离城市、工矿企业、村庄和公路等设施。产地区域内清洁，无堆放工业废渣、废石及城市垃圾。

2 规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 14950摄影测量与遥感术语

GB/T 30115卫星遥感影像植被指数产品规范

GB/T 36301航天高光谱成像数据预处理产品分级

GB/T 37804冬小麦苗情长势监测规范

3 术语和定义

GB/T 37804、GB/T 36301、GB/T 30115、GB/T 14950界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1景scene

根据传感器特征，将遥感影像数据按照规定的行数和列数进行裁切后的图像计数单位。

4 无人机高光谱成像系统

4.1组成

无人机高光谱成像系统由飞行器、云台、高光谱成像仪组成，其中高光谱成像仪包含光谱成像仪、面阵探测器（CCD）、成像镜头。

技术参数见表1。

5监测注意事项

5.1无人机飞行条件

拔节前期每隔5至7天飞行一次，拔节后期平均2至3天飞行一次，选择在天气晴朗、无风或微风（风速低于5m/s）的条件下，时间定在 10：00-14：00之间飞行。

5.2无人机监测前注意事项5.2.1验证自动曝光效果

在完成了系统各部位连接和调试后，需要进行高光谱相机调焦预览和白动曝光，确定适应丁当前环境下的自动曝光时间。

5.2.2黑白板背景数据采集

采集黑白板背景数据以对高光谱遥感影像数据进行校准。

6 内业整理

6.1无人机采集数据处理

6.1.1数据导出：将数据通过监视器从相机导出。

6.1.2镜头校准：目的是消除飞行过程中的影像失真。

6.1.3反射率校准：目的是将DN值（数字灰度值）转换成反射率。

6.1.4大气校正：目的是消除大气、水汽等因素的影响。

6.1.5几何校正：目的是防止图像几何畸变。

6.1.6影像拼接：对每一景校正后的影像进行拼接，拼接成覆盖整个研究区的遥感影像。

6.2模型计算和结果输出

6.2.1数据输入模型

对于拼接得到的遥感影像，提取所有波段的光谱反射率数据，输入到前期结合采样数据建立好的机器学习（如：随机森林等）回归模型中，对于叶绿素含量（SPAD）和冠层叶面积指数，可以选择部分波段的反射率数据输入[如：蓝光波段（波长 0.43 ~ 0.52 um）、绿光波段（波长 0.52~0.60um）、

红光波段（波长0.63~0.69 um）和近红外波段（波长 0.76~0.90um）]。

6.2.2结果输出

从回归模型中输出整幅遥感影像的每个栅格单元对应的冬小麦田间长势参数（如叶绿素含量SPAD等），输出成图从而分析其长势的空间分布信息，从而实时获取冬小麦长势，便于追肥决策。