無(wú)人機多光譜數據輻射校準的重要性

為研究校準對用于測量作物健康的基于地塊的圖像的影響，進(jìn)行了多項實(shí)驗。與未校準的數據相比，經(jīng)過(guò)輻射校準的數據始終產(chǎn)生更嚴格、更準確的結果。 

在一項研究中，輻射校準導致植物指數值平均變化 19.6%，證明了在飛行期間考慮實(shí)際太陽(yáng)輻照度的重要性。這是使用 MicaSense 系列相機和第 3 方多光譜相機觀(guān)察到的。此外，當查看時(shí)間序列中重復飛行的圖像衍生繪圖指標時(shí)，與未校準的相比，輻射校準顯著(zhù)降低了實(shí)驗變異性（方差減少 66.8%）。

 RGB 和多光譜圖像之間有意義的輸出和細微生理變化識別的差異

下面的示例顯示了 在 2020 年對玉米試驗田進(jìn)行的兩種不同氮處理的概念驗證測試。在左側，來(lái)自晚季時(shí)間序列的 RGB 數據是從減氮處理和正常氮處理中捕獲的。通過(guò)肉眼，很難使用 RGB 圖像檢測整個(gè)季節中氮處理之間的差異。另一方面，來(lái)自 RedEdge-MX 的輻射校準多光譜數據清楚地表明，在整個(gè)季節結束時(shí)接受全氮肥的玉米的綠色持久性有所提高。

除了查看空間圖像輸出外，使用 分析軟件的圖像分析還展示了作物衰老曲線(xiàn)對不同氮水平的響應差異。頂部面板顯示的圖表代表來(lái)自 RedEdge-MX（NDVI 和NDRE）和底部面板顯示來(lái)自 RGB 派生指數（VARI 和 GLI）的值。線(xiàn)分叉的地方是減少氮處理和正常氮處理之間的差異。同樣，校準的多光譜數據準確地捕捉到了缺氮的影響，而 RGB 則沒(méi)有。

最終，產(chǎn)量是衡量農民利潤的關(guān)鍵指標。令人印象深刻的是，從校準生長(cháng)曲線(xiàn)中提取數據的方法準確地反映了研究試驗中的最終產(chǎn)量結果。下圖中顯示的氮研究結果表明，NDRE 和 NDVI 與聯(lián)合收割機的產(chǎn)量數據高度相關(guān)。

一般而言，在高通量表型研究和植物育種研究中，盡早檢測雜質(zhì)和處理中的細微差異具有優(yōu)勢