传统大田农作物生长环境监测的方法, 需要在环境恶劣的田间布设各种传感器, 铺设复杂电路, 通常会出现耗时费力、 维护成本高、 且或多或少的损坏到植株的问题。 无人机光谱成像技术是一种融合了无人驾驶飞行器技术、 空间遥感和图像实时传输等多种手段的快捷新型农田环境监测技术, 能够快速获取农田作物的即时光谱图像, 通过分析图像获取大田作物的生长信息, 这一技术的应用弥补了上述问题。 首先对无人机光谱成像技术进行了概述, 介绍了无人机应用的优势。 和传统卫星遥感监测平台相比, 无人机可以工作在较低的高度, 即80~400 m, 能够抵消极端天气和云层影响, 实现快速、 准确地获取高精度图像。 目前, 国内外小型无人机的应用主要集中在灾害监测、 自然资源监测、 城市规划和植被监测等领域。 由于其低成本、 近实时图像采集等特点, 在精准农业的发展过程中, 无人机光谱图像的应用也愈加广泛。 分析了常见光谱图像的特点和应用场景。 全色图像由于分辨率高, 多用于数据融合; 多光谱及高光谱影像由于丰富的光谱信息, 与农作物的光谱特征结合, 可用于农作物的生物理化指标的检测、 农业灾害预警、 产量预测和精细分类制图等; 热红外图像可以获得农作物温度信息, 可用于监测田间旱灾。 总结了无人机光谱图像技术在大田中的主要应用途径。 目前利用无人机光谱图像技术对农作物进行监测的方法主要有: 利用光谱反射率构造植被指数或红边参数, 研究植被的反射特点, 构建农作物时间层面上与光谱特征对应的生长模型, 利用新兴数学方法与农作物生化参数结合建立模型进行反演。 探讨了无人机光谱图像技术在大田的应用中尚且存在着的一些技术空白及难点, 以期为无人机光谱成像技术在大田中的衍生应用发展提供参考。

水是植物正常生长发育必不可缺的元素之一, 能够快速检测并获取植物叶片水分, 对田间作物灌溉生产管理和作物的生理需水特性研究等具有重要的意义。 利用RedEdge-M型号多光谱相机, 以不同生育期的55组玉米叶片作为试验对象, 在光线充足且无阴影遮挡的环境下对试验玉米叶片样本进行拍摄, 拍摄过程中通过直连下行光传感器来消除太阳高度角对光谱反射的影响, 每组玉米叶片样本经过拍摄可得到蓝、 绿、 红、 近红外和红边等5个波段的TIFF图像。 借助图像处理软件ENVI5.3构建玉米叶片样本兴趣区域(ROI), 以ROI范围内玉米叶片样本的平均反射光谱作为该样本的反射光谱来减小镜头边缘减光现象带来的误差。 参照标准白板出厂时提供的专属标定反射率、 白板ROI范围内的平均反射光谱和玉米叶片样本白板ROI范围内的平均反射光谱, 比值换算得到各组玉米叶片5个波段处的光谱反射率。 同时利用YLS-D型号植物营养测定仪, 采用五点取样法选择玉米叶片的5个区域测取玉米叶片样本的水厚度平均值作为叶片含水量的测量指标。 随机选取43组玉米叶片样本得出的光谱反射率作为训练样本, 采用BP神经网络建立基于多光谱图像的玉米叶片含水量反演模型, 并融合莱文贝格-马夸特理论(Levenberg-Marquardt, L-M)进行经典神经网络现有缺点的改进。 输入神经元数目为5个, 即蓝、 绿、 红、 近红外和红边等5个波段图像对应的反射率, 输出神经元为1个, 即玉米叶片含水量。 剩余12组玉米叶片作为验证样本用于模型反演数据的相关性分析, 结果表明, 利用多光谱图像光谱信息并结合基于Levenberg-Marquardt方法改进后BP神经网络玉米叶片含水量反演模型, 模型反演的拟合相关系数能达到0.896 37, 12组验证集中玉米叶片含水量参考值和反演值的相关系数r达到0.894 8, 反演结果比较理想。 可以实现对玉米叶片含水量的快速准确检测, 对精准农业的推广和应用提供了方法和参考依据。