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01 项目背景

水稻是重要的粮食作物之一，其产量和品质对全球粮食安全具有至关重要的影响。因此，实时监测水稻的生长状态并实施精准管理成为现代农业的重要需求。

然而，传统的水稻生长监测方式主要依赖人工实地调查或遥感卫星数据，这些方法存在效率低、成本高、时效性差等不足，难以适应现代农业对精准管理的要求。

相比之下，无人机高光谱技术凭借高效、精准、非破坏性和实时性的优势，能够快速获取水稻田的高光谱数据，并通过计算狈顿痴滨值（归一化植被指数）反映水稻的生长状况和养分水平。这一技术不仅大幅提升了农业生产效率，还显着降低了人力和时间成本，为现代农业带来了显着的经济和社会效益，同时也为推动低空经济发展提供了新的契机。

02 技术原理

无人机高光谱成像系统通过飞行作业采集水稻田的高光谱数据，这些数据具有较高的光谱和空间分辨率，能够精确捕捉水稻田的光谱特性及其空间分布信息。采集到的数据需要经过一系列预处理步骤，包括辐射定标、大气校正以及噪声去除，以确保数据的准确性和可靠性。

随后，通过特定算法计算水稻田的狈顿痴滨值，并结合地面实测数据进行验证和校准，以进一步提升分析结果的准确性和可信度。最终，根据狈顿痴滨值的动态变化，对水稻的生长状态、病虫害分布及养分状况进行综合分析，为农业生产管理提供科学的决策依据。

03 监测流程

勘察监测地点 - 制定飞行方案 - 调试现场设备 - 规划飞行轨迹 - 采集飞行数据 - 处理光谱数据 - 提取病害信息 - 输出监测结果

04 分析结果  

本次实验共采集了3处水稻田的高光谱数据，结果表明无人机高光谱挂载系统在水稻田狈顿痴滨值计算中的可行性得到了验证。建议后续研究中优先使用贬驰-90系列高光谱挂载系统，进一步开展水稻田长势监测研究。

未来工作建议如下：

1. 在当地建立水稻高光谱数据的常态化采集机制，构建区域性的水稻高光谱数据库，为后续研究提供系统性数据支持；

2. 设立固定的高光谱数据采集点，持续采集水稻不同生长阶段的高光谱数据，完善水稻生长过程的光谱数据库。