高效无损地评估农作物病害等级, 对于实际农业生产和研究都具有重要意义。 研究探讨了基于低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估的可行性, 分析可见光与多光谱传感器的光谱响应差异及其对感病水稻光谱反射率获取的影响, 并定量对比两种传感器的病害监测效果。 实验研究区由67个不同品种的水稻小区组成, 每块小区均分为相接的纹枯病接种区和侵染区。 以大疆精灵Phantom 3 Advanced小型消费级无人机作为搭载平台, 分别搭载该无人机系统自带的可见光传感器和MicasenseRedEdgeTM多光谱传感器获取遥感影像。 同时, 通过植保专家现场调查的方式识别病害等级, 并利用Trimble公司的手持式NDVI测量仪获取实测NDVI值。 基于影像拼接、 波段叠合、 辐射校正后的预处理结果, 对可见光图像的接种区和侵染区共134个小区计算七种可见光植被指数, 即NDI（normalized difference index）, ExG（excess green）, ExR（excess red）, ExG-ExR, B*, G*, R*, 多光谱图像除上述可见光指数外再计算NDVI（normalized difference vegetation index）, RVI（ratio vegetation index）和NDWI（normalized difference water Index）三种多光谱植被指数。 将计算得到的图像植被指数与地面实测NDVI进行相关性分析, 以选取两种传感器的最优图像植被指数建立水稻纹枯病病害等级反演模型。 相关性分析结果表明, 基于多光谱传感器计算的图像NDVI与实测NDVI拟合度最高, 接种区R2为0.914, RMSE为0.024, 侵染区R2为0.863, RMSE为0.024。 对于可见光传感器, NDI与实测NDVI的相关性最好, 接种区R2为0.875, RMSE为0.011, 侵染区R2为0.703, RMSE为0.014。 比较两种传感器两种区域的同一图像植被指数与实测NDVI的一致性, 除B*外, NDI, ExR, ExG-ExR, G*, ExG, R*与实测NDVI基本属于高度相关, 在病害严重的接种区, 两种传感器对水稻纹枯病的监测效果相近, 但在病害相对较轻的侵染区, 多光谱传感器的监测更为精确灵敏。 基于多光谱图像NDVI建立的病害等级反演模型, R2达到0.624, RMSE为0.801, 预测精度达到90.04%, 模型效果良好。 而基于可见光图像NDI建立的反演模型, R2为0.580, RMSE为0.847, 预测精度为89.45%, 效果稍差。 对比分析可见光与多光谱传感器的光谱响应曲线, 可见光传感器可获取可见光范围的红、 绿、 蓝三个波段, 波段范围互相重叠, 多光谱传感器包含五个成像单元, 可独立获取从可见光到近红外的五个窄波光谱波段, 提供更加准确的光谱信息。 比较传感器获取的接种区和侵染区水稻平均反射率曲线得出, 多光谱传感器不仅在可见光波段反映了较可见光传感器更强的差异, 在红边和近红外波段差异则更加明显, 这说明专业窄波段传感器在病害监测方面较宽波段消费级传感器更有优势。 综上所述, 基于可见光与多光谱传感器的低空无人机遥感平台进行水稻纹枯病病害等级评估是可行的, 多光谱传感器精确灵敏, 可用于纹枯病的早期监测, 可见光传感器效果稍差但经济易于推广。 研究结果为病虫害防治提供决策支持, 有助于推动实现精准农业, 保障粮食安全。

SBV是目前已成功应用于空间目标监视的典型天基光学传感器,通过被动探测空间目标反射的太阳光线辐射,完成对其探测、捕获和跟踪,并收集各种空间目标的观测数据。本文首先对SBV特点和性能进行介绍,然后以其为系统原型对天基光学空间目标监视信息处理流程和特点进行分析,提取相应关键技术,包括目标检测与恒星提取、编目维护与更新以及目标亮度特性分析等,并就其技术难点和发展趋势进行探讨。