应用案例
核桃是我国重要的坚果类果树和木本油料树种,以其独特的风味和丰富的营养价值名列世界四大干果之首。果实膨大期是核桃果实发育过程的第1个时期,该时期如营养不足将直接影响后期果实的品质及产量。因此,核桃果实膨大期氮素含量的监测和诊断对及时掌控树体长势调整精细化管理方案具有重要意义。
本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS60进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。
一、前期准备
利用无人机高光谱相机对核桃冠层氮素含量进行估算，首先需要进行数据采集。选择合适的无人机平台搭载高光谱相机，在核桃园上空按照预定的航线和高度进行飞行作业。在飞行过程中，高光谱相机以一定的时间间隔或空间间隔对核桃冠层进行成像，获取大量的高光谱图像数据。同时，为了保证数据的准确性和可靠性，还需要在地面同步采集一些参考数据，如利用传统方法测定的核桃叶片氮素含量、冠层结构参数等。
二、结果与分析
冠层范围确定及冠层光谱的提取与精度验证由图2可知,5年生核桃林地遥感影像内,核桃、土壤和阴影在全波段范围内存在一定程度的重叠。在波段520~600nm范围内,阴影的光谱反射率均小于0.10:核桃和土壤的光谱反射率差异明显未出现重叠现象,在该范围内两者的光谱反射率大于0.10。在波段750~1000nm范围内,核桃、土壤和阴影的光谱反射率差异明显,核桃的光谱反射率在波段740~900nm 区间内大于0.7,其余非目标植被的光谱反射率均小于0.7。由于核桃光谱反射率在绿光和近红外波段区间内可区别于其它非目标植被,而不是某一个或某些波段,导致无法在ENVI5.3软件中进行运算,因此为方便核桃冠层范围提取过程的顺利进行,本研究选用绿光和近红外两个波段区间内核桃树冠层光谱反射率最大值所对应的Bw(550.7)和B(779.4)进行分类识别,从而确定冠层范围。在ENVI5.3软件中对核桃树、土壤和阴影进行定义,即当B(550.7)处的光谱反射率小于等于0.10且B(779.4)处的光谱反射率小于等于0.20时,识别为阴影并剔除;当B(550.7)处的光谱反射率大于0.10且B;(779.4)处的光谱反射率小于等于0.70时,识别为土壤并剔除;当B(550.7)处光谱反射率大于0.10目B(779.4)处的光谱反射率大于0.70时,识别为目标植被核桃树。
最终,根据NDVI、RVI和DV植被指数公式，计算获得72株核桃树的植被指数特征值及冠层光谱反射率,如图3所示。
本文另外采用具有较好推广性和分类准确率的支持向量机进行冠层范围的提取,对比基于光谱特征方法提取冠层范围的精准性。首先,在ENVI5.3软件中,将遥感影像中的地物分为核桃树和其它两类(图4),其中红色区域为核桃树冠层,绿色区域为其他。两类样本之间的可分离性为1.998,再选择SVM分类器进行监督分类得到原始分类结果(图5a),但该分类结果往往存在一些面积极小的斑块,其精度难以达到最终应用的目的。因此采用Majority小斑块处理方法对初步分类结果进行处理,得到满足实际需求的分类结果(图5b),并对分类结果进行精度验证,其Kappa系数为0.997,目标植被核桃的制图精度为99.65%。最后,通过Matab2014b软件,将本研究基于光谱特征确定的冠层范围与支持向量机方法识别的冠层范围像素点进行重叠,其重合区域像素点为4257个,基于光谱特征筛选的冠层范围像素点个数占支持向量机像素点个数的96.77%,制图精度为96.43%,精度较高,重叠结果如图6所示
目前，无人机高光谱相机在核桃冠层氮素含量估算方面的应用还处于不断发展和完善的阶段。未来，随着技术的不断进步，高光谱相机的性能将进一步提升，光谱分辨率和成像质量将更高，数据处理和分析方法也将更加智能化和自动化。同时，多源数据融合技术的发展，如将高光谱数据与激光雷达数据、热红外数据等相结合，将能够更全面、准确地获取核桃树的生长信息，进一步提高氮素含量估算的精度和可靠性。此外，随着精准农业理念的深入推广，无人机高光谱相机技术有望在核桃种植领域得到更广泛的应用，为实现核桃产业的可持续发展提供强有力的技术支撑。
综上所述，无人机高光谱相机作为一种先进的遥感监测技术，在核桃冠层氮素含量的估算应用中具有广阔的前景和巨大的潜力。通过准确、快速地估算核桃冠层氮素含量，能够为核桃种植者提供科学的施肥决策依据，实现精准施肥，提高肥料利用率，减少资源浪费和环境污染，进而促进核桃产业的高质量发展。
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