轻小型无人机多光谱遥感技术应用进展

李红兰 钱永涛 河南牧业经济学院

引言

多光谱遥感技术，其主要就是指采用两个以上波谱通道传感器来对地面上存在的各类物体展开同步成像的遥感技术，能够更好的将目标物体反射辐射来对各类电磁波信息进行划分，将其进一步分为多个波谱段来进行更加详细的记录接收，而能够实现多光谱遥感的传感器主要就是多光谱相机，仅仅只需要进行一次拍摄，就可以形成多样化的光谱影像。而轻小型无人机遥感系统则属于低空遥感系统当中的关键组成部分，其具备着操作便捷、灵活性高以及成本较低等多种优势，这也使其在多个社会领域当中得到了应用。

一、轻小型无人机多光谱遥感系统的基本概述

(一)无人机遥感系统

在完整的轻小型无人机遥感系统当中，其主要囊括了微小型传感器、地面站系统、数据处理系统以及无人机平台等。而其中的无人机平台，就是承载无人机本体的平台，其中涉及到了导航定位系统、传感器以及飞控等多种设备；微小型传感器则是安装在无人机平台当中，对各类遥感数据信息进行获取控制的装置，而其内部存在的控制装置，通常情况下会与飞控系统以及导航系统一同进行设计，这也使其拥有着记录拍照位置、触发控制传感器等多种功能；地面站系统，能够与飞控系统之间通过数据信息传输来展开通信，能够实现对于控制指令以及图像数据的实时交互与实时传输。

(二)无人机平台

轻小型无人机的具体飞行平台，其具备着多样化的特征，存在着固定翼无人机、多旋翼无人机以及无人直升机等多种类型。其中的无人直升机在起降方面十分灵活，不仅能够实现自由的悬停，整体载重量也相对较大，但在操作方面却相对较为复杂，这也使其产生了极大的成本；固定翼无人机则具备着续航能力强以及飞行速度快等主要特征，但却很难根据实际需求来对速度进行调节，其整体飞行高度可以进行调整，能够实现低空飞行，成本方面也相对较低，然而，固定翼无人机的飞行时间则比较短，载荷能力也远远低于直升机。通常情况下，轻小型无人机的载荷为10kg，最大飞行高度则处在3 000m。而站在无人机平台组成部分的角度上来看，其主要囊括了无人机机体、遥控器、地面站、能量系统与飞行控制系统等部分。其中的地面站负责完成必要的参数设置工作与航线规划工作，这就使得地面站的智能化程度与自动化程度，会直接影响到无人机平台的具体操作难度，而在对同一个地区展开重复性的观测任务时，通过地面站航线信息就能够更好的确保飞行任务的重复执行。飞行控制系统则是对无人机直接进行操控的主要系统，能够控制无人机的降落、起飞以及飞行姿态等，属于整体无人机系统当中的重要技术[1]。

二、轻小型无人机多光谱信息获取以及数据处理

(一)摄影测量处理

摄影测量处理，其主要就是将数量庞大的单波段多光谱图像，进一步自动拼接成无缝连接的多光谱正射影像当中，并展开与之对应的地理配准以及几何校正工作。而随着各类自动化摄影测量工具出现，这也为无人机多光谱技术的广泛应用奠定了坚实基础，而其中需要注意的则是，多光谱图像当中通常都具备着都中波段，其中用在特征匹配方面的波段，对于最终的匹配结果来说有着较大的影响，因此，这就需要进一步依据环境条件以及地物反射特征等多方面内容展开针对性选择，同时，无人机多光谱系统当中所获得的多光谱图片，大多都是利用飞机所搭载的GPS来展开必要的地理标记，在实际处理过程中，可以在具体的研究区域当中，设置出数量较多的地面控制点，从而实现厘米精度的地理定位，并且通过区域的具体覆盖情况，也可以及时对地面控制点的数量进行调整控制。而图像数据信息在经过基本的对齐操作处理过后，就可以将相应的控制点作为标记，将图像进行重新定向，以大地坐标系的状态加以呈现[2]。

(二)辐射校正

辐射校正可以进一步将传感器当中的DN值有效转变为传感器的基本辐射亮度，并提供出对应的传递函数，不仅能够克服双向反射分布函数效应以及太阳角度带来的影响，还可以大幅度降低曝光时间以及阴影等客观因素对传感器具体测量值产生的不良影响。同时，由于轻小型无人机的具体飞行高度相对较低，这就使得无人机所拍摄下来的影像相对于卫星影像来说，拥有着更加优异的辐射均一性，能够直接将大气纠正这一步骤加以省略。而在正式进行辐射校正之前，则需要针对每一副需要进行校正的图像展开背景噪声的消除处理，还要消除其中存在的渐晕效应，而图像中所存在的主要噪声源，可以将其划分为相关噪声以及信号无关噪声，只要所产生的噪声不超过模数转换器当中存在的良好间隔，就可以忽略不计一些噪声源。除此之外，渐晕与焦距也有着十分紧密的联系，广角镜头更是很容易受到这些内容带来的影响，这就需要展开必要的辐射校正，确保轻小型无人机多光谱遥感系统能够得到更好地应用。

三、轻小型无人机多光谱遥感系统的实际应用

(一)地物识别与精细分类

更加精准的土地分类以及地物识别工作，其对于资源管理工作以及调查运营等工作的开展有着十分重要的作用，而通过无人机多光谱数据进行树木表型、树种识别以及杂草识别等内容，更是取得了十分优异的效果，在利用多光谱相机所获取到的机构信息、光谱信息以及纹理信息等，将其有效组合在一起就能够实现对于树种的高效识别，同时，通过轻小型无人机多光谱相机得到的DSM信息以及光谱信息，能够在农业梯田方面的识别工作中发挥出重要作用，其主要识别精度甚至高达90%，特别是在北极苔原等地区当中，应用红外高分辨率无人机影像以及可见光无人机影像展开研究识别，能够确保苔原中各种植被类型的识别精度可以达到84%，但由于不同种间的相似度较高，物种个体也比较小，导致物种很难得到准确区分。将校准完毕的多光谱数据信息作为主要的数据源，就可以利用中小型无人机所搭载的多光谱相机来对实验地区展开评价研究，对其中存在的植物以及地物展开更加准确的分析。

(二)病虫害的检测分析

无论是在何种环境中，病虫害都会对生产带来的较大损失，只有通过早期诊断的方式才可以进一步降低所产生的损失。同时，植被在遭受到病虫害过后，也会转变自身的冠状结构与叶片色素，尤其是叶片中的叶绿素含量，更是会产生较大改变，这就可以采用那些对于叶绿素较为敏感的光谱特征来进行病虫害遥感诊断。而站在植被危害的角度上来看，研究方面则主要在病害识别、病害监测与病害指数提取等多种内容，这些都可以利用轻小型无人机多光谱遥感技术加以实现[3]。

四、结语

在各类科学技术高速发展的背景下，轻小型无人机多光谱遥感技术更是得到了完善的发展优化，这也使其在多个社会领域中得到了大力应用。因此，这就需要进一步提升对于轻小型无人机多光谱遥感技术的重视程度，以此来实现更加高效的地物识别、精细检测以及病虫害检测等多种工作内容，在促进无人机多光谱遥感技术稳定发展的同时，为我国整体科技水平的提升奠定坚实基础。■