多光谱图像如何分析出农作物生长

多光谱传感器技术其实很早用在了航拍中，它是遥感技术的种，多光谱图像之可以用来分析森林的生长情况，这种技术目也比较成熟了，很多学科也在研究这项技术在农业中的应用。

他们的体积都和 GoPro 大小类似，可以安装在几乎任何无人机上，重量只有 107 克，非常方便。

幅多光谱图像是由系列的灰度图像组成的，而每个灰度图像都是在个很窄的波段获得，这样可以获得更多的更细微的植物外表颜色信息，通过这些植物外表的颜色信息反映出些植物内叶绿素生长或营养元素缺失导致的外观影响等等的系列信息，再通过专业的数据分析软件得到正对农民伯伯有用的部分，例如如何分区域的施肥灌溉等等。

而且更重要的是这种多光谱图像数据的获取也是会受强度的影响的，也是说照射条件发生变化，捕获目标的颜色也会发生变化，所以和 Sequoia 这款多光谱相机搭配使用的还有个「阳光传感器」，它会安装在无人机背部，用于实时检测光照强度。

Sequioa 搭载在无人机上，让无人机也能给农作物「看」病，Parrot 还将它使用在了自的固定翼无人机 eBee 上，而且次飞行，可以收集上百公顷土地的数据

红杉（Sequoia）传感器是迄市场上小轻的多光谱无人系统传感器。该传感器通过4个定义严格的可见/不可见光谱波段以及RGB图像，进行农作物图像的获取。在作物成长季节，执行次飞行任务，农学、作物顾问和农场作业人员可以获取全部航空数据，用于监视作物的健康态势。

特别的多光谱相机Sequoia

多光谱和RGB

红杉（Sequoia）包括4个1.2MP传感器以及1个16MP RGB传感器，可以捕获4个光谱频段（近红外、红边、红、绿），用于数据分析和可见光成像。这光谱宽度，确保能够覆盖数百亩面积的农场作物图像数据。

图像数据可轻易集成至drone-to-tractor工作流。使用摄影测量软件，诸如Pix4Dmapper, 红杉（Sequoia）高精度图像可以加工为正射影像和索引图，显示农作物的健康状况。通过详细分析，进步优化为映射地图，并符合输出规则—这系列流程帮助农场作业者实现精确灌溉和施肥，提高作物产量，增加经济收益。

精确结果

为了做出高效决策，诸如氮肥施用量，得到各种光照条件下的精确图像数据至为关键。红杉（Sequoia）“面向上方”的光照传感器可以测量当辐照强度，自动矫正多光谱传感器，确保获得高质量图像数据，即便是多云朦胧的气象条件下。红杉（Sequoia）传感器的成本显著低于现有的多光谱无人系统传感器，在农业应用域可实现科学航空测绘。

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