配备LiDAR和多光谱相机的无人机量化农业损害
精准农业通过使用配备先进技术的无人机取得了飞跃。这些系统结合了LiDAR传感器和多光谱相机，在田地上空飞行并收集全面数据。主要目标是精确绘制害虫造成的损害，将主观感知转化为客观且可操作的指标🚁。
捕获并处理数据以生成精确的3D模型
无人机的飞行生成两个关键数据集：地形和植被的3D点云，以及捕捉可见光谱之外信息的多光谱图像。要将这些数据转化为有用的模型，需要使用专业软件处理信息。
生成数字模型的工作流程：- 摄影测量和对齐：如Agisoft Metashape或DroneDeploy等程序对齐重叠照片，并计算空间中每个点的精确位置。
- 3D重建：软件重建场景，生成密集且地理参考的点云，或纹理化的网格，忠实代表每株植物和田地的地形。
- 几何基础：这个详细的3D模型作为所有后续定量分析的精确且可靠的几何基础。
3D模型的精度至关重要；它是测量害虫破坏程度的数字地图。
分析植物健康并计算损失的生物质
真正的价值来自于将3D几何与光谱数据结合。在模型上叠加并分析使用如ENVI等工具从多光谱相机衍生的指数。
集成数据分析：- 植被指数：计算如NDVI（归一化植被指数），揭示植物压力水平和肉眼无法感知的叶面积损害。
- 体积测量：LiDAR模型提供植被的高度和体积数据。通过将这些测量与健康作物的参考值比较，可以估计生物质的减少。
- 损失的客观计算：两种数据的整合允许获得精确的作物损失百分比，例如47.3%，而不是模糊的估计如“一半”。
从感知到量化精度
这种方法转变了农业风险管理。农民不再需要争论事件是凶猛攻击还是轻微啄食。相反，他们可以提交基于3D模型和光谱分析的精确数据技术报告。这加速并客观化了如保险估值的流程，用可量化和可重复的数据取代视觉检查。技术将观察转化为测量🔍。