在新一輪互聯網信息技術大發展的現今，無人機、大數據、人工智能、物聯網等新興技術在各行各業都處于大爆發的前夜。為了將人工智能方法引入農業生產領域。首先在種植、養護等生產作業環節，逐步擺脫人力依賴；在施肥灌溉環節構建智慧節能系統；在產量預測和商品定價生產管理環節提高效能。這些智慧農業迫切需要實現的目標，首先要解決的問題就是多源數據的獲取與快速分析。

? 遙感技術作為一種空間大數據手段，能夠從多時、多維、多地等角度，獲取大量的農情數據。數據具有面狀、實時、非接觸、無傷檢測等顯著優勢，是智慧農業必須采用的重要技術之一。本課程梳理了我國目前無人機遙感在智慧農業信息提取的綜合態勢，對無人機平臺的性能、機載傳感器指標、地面傳感器應用、農林遙感光譜指數、農林光譜建模方法進行了大量的分析。在此基礎上，按照形態、生理生化、脅迫、估產等四大類信息提取目標，從理論和實踐兩方面進行了詳細的分析。

? 其中，圍繞著四大類信息，劃分為十四個子專題：株數和株高、冠層覆蓋度、作物倒伏、不同生育期狀況、葉面積指數、作物系數、葉綠素含量、營養元素含量、異常因素脅迫、病蟲害、作物衰老、凈同化率、蛋白質含量、生物量。對每一個子信息都有相應的數據，涵蓋三波段真彩色、多光譜和高光譜無人機數據，進行智慧信息提取的學習。

張博士，來自重點高校及科研院所一線科研人員，長期從事無人機遙感技術與應用研究，主持多項國家級科研項目，編寫著作2部，第一作者發表科研論文20余篇。對無人機遙感的多平臺、多傳感器應用現狀，以及涉及的核心技術具有很深的理解，精通ArcGIS、ENVI、R語言、Unscrambler等分析工具，熟悉目前我國無人機多光譜、高光譜、激光雷達等傳感器的應用現狀，具有豐富的科研及遙感信息提取經驗。

本文包括無人機平臺和傳感器等分析。按照作物形態、生理生化、作物脅迫和產量計算等4大專題，劃分為株數和株高、冠層覆蓋度、作物倒伏、不同生育期狀況、葉面積指數、作物系數、葉綠素含量、營養元素含量、異常因素脅迫、病蟲害、作物衰老、凈同化率、蛋白質含量、生物量等主要環節。實現既定目標（下圖）。

無人機遙感在智慧農業信息提取中的實現方法培訓體系圖

第一章 綜合態勢分析

1.1 研究區及作物品種分析

（1）形態指標分析

（2）生理生化指標分析

（3）脅迫指標分析

（4）產量指標分析

（5）綜合分析

1.2 無人機平臺分析

分析目前常用于農林行業的無人機平臺。

1.3 無人機機載傳感器分析

分析目前常用于農林行業的無人機機載傳感器。

1.4 地面應用傳感器分析

分析目前常用于農林行業的地面應用傳感器分析。

1.5 農林遙感光譜指數分析

1.6 農林業建模方法分析

第二章 農作物形態信息提取理論與實踐

2.1 株數和株高——閾值分割技術

2.1.1 理論與方法

2.1.2 加載影像

2.1.3 波段指數計算

2.1.4 閾值分割

2.1.5 后處理

2.1.6 植株數統計、查詢和制圖

2.2 冠層覆蓋度——屬性計算技術

2.2.1 理論與方法

2.2.2 加載影像

2.2.3 導出面積數據

2.2.4 計算冠層覆蓋度

2.3 作物倒伏——數字表面模型技術

2.3.1 理論與方法

2.3.2 加載影像

2.3.3 對齊照片

2.3.4 建立密集點云

2.3.4 生成網格

2.3.5 生成紋理

2.3.6 生成數字表面模型

2.3.7 導出DEM數據和正射數據

2.3.8 分析株高和作物倒伏

2.4 不同生育期狀況——變化檢測技術

2.4.1 理論和方法 41

2.4.2 加載影像 43

2.4.3 變化檢測工作流 44

2.4.4 不同生育期結果分析 46

第三章 農作物生理生化信息提取理論與實踐

3.1 葉面積指數——多元線性回歸技術

3.1.1 理論與方法

3.1.2 加載影像

3.1.3 地面實測數據

3.1.4 假設條件

3.1.5 植被指數提取

3.1.6 數據整理

3.1.7 建立反演模型

3.1.8 數字制圖

3.2 作物系數——多項式回歸技術

3.2.1 理論與方法

3.2.2 加載影像

3.2.3 地面實測數據

3.2.4 假設條件

3.2.5 歸一化水分指數提取

3.2.6 數據整理

3.2.7 建立反演模型

3.2.8 數字制圖

3.3 葉綠素含量——相關性分析技術

3.3.1 理論與方法

3.3.2 加載影像

3.2.3 地面實測數據

3.2.4 假設條件

3.2.5 數據采集與整理

3.2.6 相關性分析

3.2.6 建立回歸方程

3.1.8 數字制圖

3.4 營養元素含量——間接提取技術

3.4.1 理論與方法

3.4.2 加載影像

3.4.3 地面實測數據

3.4.4 假設條件

3.4.5 回歸分析

3.4.6 數字制圖

第四章 農作物脅迫信息提取理論與實踐

4.1 異常因素脅迫——異常信息提取技術

4.1.1 理論與方法

4.1.2 加載影像

4.1.3 建立遮掩層

4.1.4 異常信息提取流程

4.1.5 數字制圖

?

4.2 病蟲害——農作物脅迫信息提取技術

4.2.1 理論與方法

4.2.2 加載影像

4.2.3 脅迫提取

4.2.4 數字制圖

4.3 作物衰老——森林健康提取技術

4.3.1 理論與方法

4.3.1 加載影像

4.3.3 衰老信息提取

4.3.4 數字制圖

第五章 農作物產量信息提取理論與實踐

5.1 凈同化率——面向對象圖譜合一提取技術

5.1.1 理論與方法

5.1.2 加載數據

5.1.3 地面實測數據

5.1.4 建立基于樣本的規則

5.1.5 農田分割與合并

5.1.6 特征提取???????????????????????????

5.1.7 數字制圖

???

5.2 蛋白質含量——多指數決策樹技術

? ?5.2.1 理論與方法

? ?5.2.2 加載數據

? ?5.2.3 地面實測數據

? ?5.2.4 作物多種指數計算

? ?5.2.5 采集指數數據

? ?5.2.6 建立決策樹

? ?5.2.7 運行決策樹

??????????????????????????

5.3 生物量——人工智能信息提取技術

5.3.1 理論與方法

5.3.2 數據集說明

5.3.3 上傳數據

5.3.4 圖片標注

5.3.5 模型訓練

5.3.6 校驗模型

5.3.7 識別未知生物量圖片

第六章：遙感提取結果的空間表達——GIS制圖流程

1 地理信息系統的基本概念

2 ArcGIS應用

（1）創建新地圖文檔

（2）地圖與圖層操作

（3）ToolBox內容簡介

3 遙感結果數據的采集與組織

（1）創建shapefile文件

（2）創建Geodatabase數據庫

（3）數據編輯

（4）遙感結果數據投影變換

（5）數據翻轉、移動與扭曲

（6）數據裁切、拼接、提取

4 空間數據綜合制圖

（1）數據符號化

（2）編制一景高質量的專題地圖

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原文鏈接：

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