奧譜天成無(wú)人機(jī)搭載高光譜遙感系統(tǒng)助力煙草產(chǎn)量評(píng)估
煙葉產(chǎn)量評(píng)估
在中國(guó)，煙草不僅是一種經(jīng)濟(jì)作物，更是國(guó)家財(cái)政的重要組成部分。煙葉的質(zhì)量與產(chǎn)量，直接決定著煙草產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。然而，如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煙葉的產(chǎn)量，卻一直是擺在行業(yè)面前的一道難題。
傳統(tǒng)的人工調(diào)查，需要下田測(cè)量、逐株記錄，不僅耗時(shí)耗力，而且難以覆蓋大范圍煙田，誤差在所難免；而衛(wèi)星遙感雖能“從天而降"獲取信息，但受制于空間分辨率低、重訪周期長(zhǎng)、受天氣影響大，往往難以滿(mǎn)足煙草這樣“小尺度作物"的精細(xì)化監(jiān)測(cè)需求。
有沒(méi)有一種方式，既能快速獲取煙草生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，又能在畝級(jí)甚至株級(jí)尺度上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)？
答案：無(wú)人機(jī)搭載高光譜遙感系統(tǒng)。
奧譜天成無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)反演系統(tǒng)ATH9030
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，高光譜成像就是“照相機(jī)+分光儀"的結(jié)合。
普通相機(jī)看到的是紅綠藍(lán)三色，而高光譜相機(jī)則能捕捉數(shù)百個(gè)波段的信息，每一個(gè)波段都記錄著植物在不同光照下的反射特征，就像給作物做了一次“光譜體檢"。
煙葉的氮素、水分、葉綠素含量，甚至生長(zhǎng)狀態(tài)和產(chǎn)量潛力，都能在這些光譜特征中被“讀出來(lái)"。這意味著，高光譜成像就像農(nóng)業(yè)的“CT機(jī)"，能在無(wú)損、不接觸的情況下，提前揭示作物的生長(zhǎng)秘密。
計(jì)算產(chǎn)量和植被指數(shù)的相關(guān)性
高分辨率：可以達(dá)到厘米級(jí)，清晰捕捉到每片葉子的細(xì)微變化。
靈活機(jī)動(dòng)：想飛就飛，隨時(shí)監(jiān)測(cè)，不受衛(wèi)星重訪周期限制。
低成本：一次飛行即可覆蓋大田，效率遠(yuǎn)高于人工調(diào)查。
實(shí)時(shí)性強(qiáng)：當(dāng)天飛行，當(dāng)天建模，快速給出產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果。
任務(wù)規(guī)劃：確定飛行高度、航線重疊度、采集時(shí)間。
數(shù)據(jù)采集：無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)低空飛行，獲取煙草冠層影像。
地面校正：通過(guò)采集標(biāo)準(zhǔn)白板、黑板影像，確保數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。
產(chǎn)量建模：利用植被指數(shù)（如 NDVI、GNDVI、MSR 等）與實(shí)測(cè)產(chǎn)量的關(guān)系，構(gòu)建估產(chǎn)模型。
結(jié)果可視化：生成煙田產(chǎn)量分布圖，讓管理者一眼看出哪里豐產(chǎn)、哪里欠產(chǎn)。
技術(shù)路線
1D-CNN：快速處理光譜曲線，適合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；
2D/3D-CNN：同時(shí)利用空間紋理與光譜特征，提升精度；
Transformer：善于建模全局關(guān)系，捕捉葉片之間的長(zhǎng)程依賴(lài)；
CNN + Transformer 混合架構(gòu)：兼顧光譜與空間信息，被認(rèn)為是未來(lái)的發(fā)展方向。
這些算法的加入，讓模型能夠在復(fù)雜環(huán)境下保持穩(wěn)定預(yù)測(cè)，精度更高，泛化性更強(qiáng)。對(duì)煙草生產(chǎn)部門(mén)而言，這意味著不僅能“看懂一片田"，還能“放眼整個(gè)產(chǎn)區(qū)"。
結(jié)果
成熟期植被指數(shù) MSR 構(gòu)建的估產(chǎn)模型表現(xiàn)出較高的擬合度，由它建立的基于多時(shí)相的植被指數(shù)組合 yield-MSR-GNDVI 估產(chǎn)模型的擬合度均達(dá)到最高，并根據(jù)最&優(yōu)估產(chǎn)模型函數(shù)表達(dá)式對(duì)整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行了煙草產(chǎn)量反演，反演結(jié)果與研究區(qū)煙草實(shí)際收獲產(chǎn)量分布一致，故該估產(chǎn)模型在粵北地區(qū)進(jìn)行煙草估產(chǎn)是可行的。
雖然本次方案聚焦于煙草產(chǎn)量預(yù)測(cè)，但無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)的潛力遠(yuǎn)不止于此。小麥、水稻、玉米、大豆等大宗糧食作物，以及茶葉、果蔬等經(jīng)濟(jì)作物，都能從中受益。
未來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)完&全有望成為智慧農(nóng)業(yè)的“標(biāo)配"，幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量、保障品質(zhì)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向數(shù)字化、精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。
