近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术应用

最新推荐文章于 2025-02-17 18:28:19 发布
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分类专栏： 遥感 三维图像 植被反演 文章标签： 无人机 开发语言 人工智能 数据挖掘 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zmjia111/article/details/127690725
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一、近十年近地面无人机植被遥感文献分析、传感器选择、观测方式及质量控制要点

1.1. 近十余年无人机植被遥感文献分析

文献分析软件VOSviewer的使用（实践）

无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家

​

1.2. 无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异

核心优势与四大基本特点

无人机与卫星遥感影像的成像方式差异

​

1.3. 无人机传感器类型、特点及选择

消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点

多光谱相机成像类型与核心问题（波段影像套合、滤光片）

高光谱相机成像方式与光谱真实性

热红外相机特点与温度测量可靠性

1.4. 无人机遥感观测方式、特点与质量控制

天底观测、多尺度观测与倾斜观测

四种典型的多角度观测模式

影像质量控制的要点

最低0.47元/天 解锁文章
冠层分析法（VCP）提取叶面积指数
dayuhaitang1的博客
02-14 2055
文章目录一、简介二、代码实现三、小结 一、简介 该方法最早是由Omasa等人提出，是根据激光雷达光束与树木的接触频率来计算光束截获概率。总结来讲具体过程分为三步： 1、 从三维体素模型网格里判断是否有点，有点的网格标记为1，没点的网格标记为0，没点的网格表明冠层中的空隙。详情可参阅：https://blog.youkuaiyun.com/dayuhaitang1/article/details/122794348。 2、求算叶面积密度(Leaf area denstiy，LAD)，公式如下所示：
冠层分析法提取叶面积指数及其应用
m0_47037246的博客
07-28 482
冠层分析法是利用植物冠层空间结构分析LAI的方法。其基本原理是通过相机或扫描仪对植物冠层垂直方向的照片或图像进行获取，再运用图像处理方法实现植被的自动识别和覆盖度计算，以此推算LAI。假设有一块田地，需测量其LAI，首先在田地中央设置一杆高度为3米、朝向田地中心、覆盖角度为50度的相机。利用上述函数，对相机采集到的图像进行处理，即可得到田地的LAI。在Matlab中，读取图片可以使用imread函数，对图片进行预处理可以使用imadjust函数调整灰度，使用imbinarize函数进行二值化处理。
基于TM的遥感数据的叶面积指数估算解决方案及或取途径
11-28 1662
叶面积指数的反演通常采用经验法，然而经验法存在方法适用性不强，对于植被覆盖复杂的地区 精度会受到影响，所以要将参数本地化，来保障精度，精度评价指标为均方根（RMSE）和估算精度 （EA），评估计算公式如下：
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演实践技术
最新发布
weixin_56135535的博客
02-17 878
●叶片尺度的结构与功能●植株/冠层尺度的结构与功能●冠层覆盖度与叶面积指数的定义详解。
GDAL求取LAI叶面积指数
Huohuo
04-11 1309
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using OSGeo.GDAL
RGB图像的植被指数总结
m0_51317300的博客
06-28 2985
R,G,B分别对应RG图像的三个波段，r,g,b 分别为R/（R+G+B),G/(R+G+B),B/(R+G+B)文献中常见的RGB图像的植被指数公式总结。
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演技术
zmjia111的博客
08-09 1773
其利用高分辨CCD相机系统获取遥感影像，利用空中和地面控制系统实现影像的自动拍摄和获取，同时实现航迹的规划和监控、信息数据的压缩和自动传输、影像预处理等功能，可广泛应用于国家生态环境保护、矿产资源勘探、海洋环境监测、土地利用调查、水资源开发、农作物长势监测与估产、农业作业、自然灾害监测与评估、城市规划与市政管理、森林病虫害防护与监测、公共安全、国防事业、数字地球等领域。由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）
近地面无人机植被定量遥感与生理参数反演
PhyliciaFelicia的博客
10-03 384
摄影测量、植被、SAIL模型、无人机影像、植被覆盖、图像分割、叶面积指数、机器学习、遥感影像、正射影像、DEM、DSM、暗电流、暗角效应、大气效应、传感器、无人机遥感、高光谱、多光谱、定量遥感、生理参数反演、植被遥感、遥感、多角度遥感，RGB/多光谱/高光谱数据处理，LiDAR点云处理
【案例实践】高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取领域应用实践技术
weixin_49857990的博客
12-19 758
高光谱遥感能够做到实时、非接触、快速、无损检测，蕴含着近似连续的地物光谱信息。通过光谱重建，高光谱影像能获取地物近似连续的光谱反射率数据，与地面实测值匹配，从而将精细的地物成分光谱模型应用到地物信息提取中。无人机和有人机机载高光谱遥感能够探测具有诊断性的地物光谱吸收物质
掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践（脚本与GUI开发）以及期刊论文插图制作等
热门推荐
WangYan2022的博客
07-19 3万+
遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。
统一的植被指数
weixin_38835395的博客
03-26 2936
基于光谱反射率数据的经验植被指数被广泛应用于生物圈遥感，因为它们是冠层结构、叶片色素含量以及植物光合作用潜力的可靠替代指标。利用光谱通道之间的所有高阶关系，归纳了广泛的常用植被指数家族。这导致了对植被生物物理和生理参数的更高的敏感性。本文提出的归一化差分植被指数(NDVI)的非线性概化方法不断提高了对叶面积指数、总初级生产力和太阳诱导叶绿素荧光等关键参数的监测精度。结果表明，统计方法最大限度地利用了光谱信息，解决了陆地生物圈卫星对地观测中长期存在的问题。非线性NDVI将有助于更准确地测量陆地碳源/汇动态和稳
可见光植被指数,RGB影像植被指数
hehe549124的博客
01-19 8856
最近要用到可见光影像，想用植被指数，之前知道 VI'=(2*G'-R'-B')–(1.4*R'-G'),其中G'=G/(R+G+B),R'=R/(R+G+B),B'=B/(R+G+B)，这个公式，但是一直没找到出处，百度的结果也只是说在易康里可以计算，但是没有人提到是出自哪篇文献。 今天找了找，找到了英文原文出处---Verification of Color Vegetation Indice...
植物背景与前景分割
白雪
07-31 1145
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用2g-r-b分离土壤与背景 src = cv2.imread('E:/20200712/IMG_20200712_100857.jpg') cv2.imshow('src', src) # 转换为浮点数进行计算 fsrc = np.array(src, dtype=np.float32) / 255.0 (b,g,r) .
植物表型程序学习（二）
m0_73832962的博客
05-24 922
接上文。
植被覆盖度（FVC）计算
hu397313168的博客
12-15 2万+
通常植被覆盖度（Fractional vegetation cover, FVC）表征地表植被覆盖情况，一般将植被覆盖度定义为植被冠层在地面上垂直投影面积与土地总面积的比值。像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成，而遥感传感器观测到的光谱信息也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息。
无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合应用
PhyliciaFelicia的博客
10-12 700
无人机遥感、遥感、生态、农林、GIS、制图、大数据、人工智能、施肥灌溉、产量预测、光谱建模、智慧农业信息提取、传感器、农林遥感光谱指数、株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量、多光谱、高光谱数据、ArcGIS、ENVI、R语言、Unscrambler、激光雷达、作物形态、生理生化、作物胁迫、产量计算、病虫害、作物模型
智慧农业【农业作物模型】DSSAT、DNDC、WOFOST、PCSE、APSIM、作物同化等
weixin_xiao5kou4chang6kai4的博客
05-09 1万+
作物模型，即作物生长模拟模型(或称作物生长模型)，是从系统科学的角度，基于作物生理过程机制，将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统
提取RGB影像的植被
楚兴
11-21 1万+
在易康Developer中提取植被，最为常用的就是归一化植被指数NDVI，但是NDVI的计算需要近红外波段的参与；对于一些平时用到的只有RGB三个波段影像，如何提取植被呢？        这里提供两种特征，第一种是绿波段比率，在易康里可以直接在光谱特征的Ratio里计算得到该特征，此特征效果较差；第二种称之为VI'，需要在易康里通过自定义特征来计算得到，其计算公式相对较为复杂，所以在编辑的时候要
利用QGIS和新建的矢量文件提取无人机图像的植被指数
m0_51317300的博客
06-06 606
利用QGIS提取无人机图像的植被指数 1 点击新建矢量图层的“v”字形图标 2 进行矢量文件编辑 包括文件名即文件储存位置，几何图形根据需求一般选择为多边形。注意矢量图形的坐标系选择与无人机正射图像保持一致。为了更好地对应处理，可以再下方“新建字段”中加入变量，比如处理-重复。 3 进行植被指数计算 点击栅格-栅格分析-进入栅格计算器，在输出图层中选择图像位置，在栅格计算表达式中输入植被指数表达式 4 对植被指数进行分区统计 点击右侧工具箱-栅格分析-分区统计 输入图层界面选择之前的矢量图形，栅格图
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