传统上，使用生物量抽样进行了饲料质量监测（FFM）分析，以计算每公顷生物量的产量（T HA-1）。当前的研究项目现在正在使用基于无人机（UAV）的遥感系统来研究反射光谱方法。近年来，有希望的结果证明了此类系统对在农业应用程序中对中小型农田进行空中监测的主要适合性，例如用于农作物和草原的生物量。以多光谱多相机系统形式的成像系统通常用于有效地得出建立良好的植被指数（VIS）。但是，由于使用基于硅的传感器，这种多摄像机系统的光谱应用范围仅限于可见（VIS）和近红外（NIR）波长范围（400-1000NM）。因此，在短波红外（例如纤维素或水分含量）中与生物量相关的更健壮的指标不能被视为估计量。
在一个联合研究项目中，科隆大学应用科学科学大学的一个团队以及科隆大学的遥感和GIS组开发了一个基于无人机的多相机系统，以收集NIR/S亚博老虎机网登录WIR数据，以证明更强大，更好 - 更好 -执行生物质监测的估计量。图1中显示的系统显示了一个安装在无人机解决方案上的光谱摄像头单元（SCU）和传感器管理单元（SMU）。SCU部署了两个猛禽猫头鹰640 m，VIS-SWIR摄像机，可覆盖600至1700 nm的电磁频谱。选择这些相机模块是因为它们具有优化的“尺寸，重量和功率”参数。得益于较小的外形，能节能的无冷（无污）设计以及高灵敏度，这些模块非常适合将多个摄像机模块集成到用于日光操作的轻巧，基于无人机的遥感系统中。另一个优点是用于自定义滤波器法兰解决方案的可互换镜头安装座，以适应光路径中的特定应用窄带通滤波器。
该研究旨在验证光谱性能并研究新开发的VNIR/SWIR多相机原型的光谱图像数据，用于饲料质量监测。为此，该系统在2019年7月在晴朗的天空条件下，该系统在德国科隆（Collogne试验）附近的永久实验草地（Chessboard试验）附近的永久实验草原地点获取。光谱地面真相数据是使用ASD FieldSpec3（FS3）SpectrorAdiometer在十二个选定的图。在飞行日期156个试验图的飞行日期后14天，通过破坏性生物量采样获得了干物质产量（DMY）表达的草料质量。
To evaluate the VNIR/SWIR camera system’s spectral properties, the reflectance values of the individual spectral bands and the two derived VIs, NRI (Koppe et al. 2010)3 and GnyLi (Gnyp et al. 2014)4, were directly compared with the corresponding FS3 values. Moreover, the camera- and FS3-based VIs were further analyzed in simple linear regression models as estimators for DMY. The camera-based SLR resulted in an R2 of 0.71 to 0.75. These are promising results for a single flight date data set. However, further multi-temporal studies with advanced evaluation methods have to be carried out to confirm these results. Moreover, further estimation models for nitrogen concentration and crude protein content have to be evaluated. Evaluations for cereal crops are currently under investigation. Ultimately, these first promising evaluation results demonstrate these novel InGaAs sensors’ suitability for use in multi-camera systems for UAV-based vegetation monitoring. They provide easy-to-use data with excellent spatial resolution in the selected wavelength bands over the entire spectral range from 600 – 1700nm.
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