DJI最近推出了P4多光譜，這是一種高精度的無人機（UAV或“無人機”），它利用多光譜相機的集成來促進農(nóng)業(yè)和環(huán)境監(jiān)測應用。因此，植被制圖的圖像數(shù)據(jù)收集比以往任何時候都更簡單、更有效。

在 DJI P4 多光譜中，圖像由一個 RGB 相機和一個多光譜相機陣列收集，該陣列具有五個全局快門相機，覆蓋藍、綠、紅、紅邊和近紅外波段，分辨率為 1,600 x 1,300 像素（圖 1） ）。DJI 內(nèi)置系統(tǒng)中所有六個攝像頭捕獲的圖像的實時、厘米級精確定位數(shù)據(jù)用于對齊飛控、RGB/多光譜攝像頭和 RTK 模塊。這將定位數(shù)據(jù)固定在 CMOS 的中心，并確保每個圖像使用最準確的元數(shù)據(jù)。所有相機都受益于校準過程，由此測量徑向和切向鏡頭畸變并將 其保存到每個圖像的元數(shù)據(jù)中，以簡化圖像的后處理。

更重要的是，無人機頂部的集成光譜陽光傳感器可捕獲太陽輻照度，以更大限度地提高一天中不同時間數(shù)據(jù)收集的準確性和一致性。這可以實現(xiàn)最準確的 NDVI 結果。

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研究區(qū)域和數(shù)據(jù)收集

Babol Noshirvani University of Technology (BNUT) 位于伊朗北部，根據(jù)泰晤士報高等教育世界大學排名，它是伊朗領先的大學。校園包括11公頃的多棟建筑和一個主要被橙樹覆蓋的綠地（圖2）。

數(shù)據(jù)集于 2020 年 10 月 24 日收集。本次飛行計劃在 DJI GS Pro iPad 應用程序中飛行，高度為 70 米，前后重疊率為 65%。圖像收集是在中午完成的，以盡量減少陰影，用 522 張地理標記的垂直 RGB 和多光譜圖像覆蓋校園大約需要 10 分鐘。

數(shù)據(jù)處理

無人機圖像的攝影測量處理使用 Agisoft Metashape 軟件進行。處理工作流程—包括圖像對齊以生成稀疏點云、構建密集云、構建網(wǎng)格、構建紋理、構建數(shù)字高程模型 (DEM) 和構建正射鑲嵌—已執(zhí)行，最后生成研究區(qū)域的 3D 地圖，多光譜點云和正射鑲嵌分別以 (.las) 和 (.tiff) 格式導出。從點云和圖像生成密度為 900 點/平方米的 3D 點云和地面 采樣距離 (GSD) 為 3 厘米的正射鑲嵌 (圖 3)。

結果

利用無人機影像攝影測量處理得到的多光譜正射鑲嵌計算植被指數(shù)，如表1所示。 眾所周知的多光譜和可見波段植被指數(shù)，如NDVI、NDRE、NGRDI、VIDVI、CIVE、ExG、ExR和 VEG 被利用。研究區(qū)對應的植被指數(shù)圖如圖4所示。

盡管所有植被指數(shù)都突出顯示了樹木和草坪，但 NDVI 更能區(qū)分植被區(qū)域。此外，所有指數(shù)都清楚地突出了建筑物和非植被區(qū)域。NDI 和 VEG 指數(shù)提供了類似的結果，并優(yōu)于其他可見波段指數(shù)。CIVE、VDVI、ExG 和 ExR 指數(shù)對陰影很敏感。結果，陰影區(qū)域被突出顯示為植被。

來源：開源地理空間基金會中文分會

來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/120e1

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