T/CTSS 95-2024 茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
《茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程》(T/CTSS 95-2024)主要内容总结
1. 文件概述
- 标准性质:团体标准,由中国茶叶学会标准化工作委员会归口,山东省农业科学院等单位起草。
- 适用范围:规范无人机多源遥感技术在茶树树冠表型参数监测中的应用,包括数据采集、信息提取及表型分析。
- 技术核心:通过无人机搭载多传感器(可见光、多光谱、热红外、激光雷达)获取数据,结合机器学习算法反演茶树表型参数。
2. 术语与定义
- 无人机多源遥感(3.1):无人机搭载多种传感器(光学、热红外、激光雷达等)的多源数据协同观测技术。
- 茶树树冠表型(3.2):包括树冠高度(H)、叶面积指数(LAI)、叶片含水量(W)、叶绿素含量(LCC)、叶片氮含量(LNC)等关键参数。
3. 无人机数据采集要求
3.1 无人机性能
- 载荷≥1.1kg,悬停精度垂直<0.1m、水平<0.3m,抗风等级≥7级,可调节拍摄角度与高度。
3.2 传感器配置
- 可见光RGB相机:航向重叠度70%~80%,旁向重叠度50%~80%。
- 多光谱相机:≥6波段(含蓝、绿、红、红边1/2、近红外),空间分辨率≥1.875cm,需同步记录环境光辐照度。
- 热红外相机:分辨率≥640×512像素,测温范围-25℃~+135℃,噪声温差<50mK。
- 激光雷达(LiDAR):平面精度≥10cm,高程精度≥5cm,点云密度≥8000点/m²,遵循CH/T 3014标准。
3.3 飞行条件
- 天气:晴朗无风,时间10:00~14:00(太阳高度角≥30°),传感器镜头垂直向下(90°)。
4. 表型遥感信息提取
- 纹理信息(5.1):从RGB图像提取GLCM纹理特征(均值、方差、熵等8项指标)。
- 光谱信息(5.2):基于多光谱数据计算13种植被指数(如NDVI、EVI、SAVI等,公式见附录A)。
- 温度信息(5.3):提取冠层0.6m×0.4m范围内的最高/最低/平均温度。
- 结构信息(5.4):通过LiDAR点云提取密度(PCD)、穿透指数(LPI)、孔隙度(Fgap)、高度百分位(H5th~H95th)等参数。
5. 表型分析模型
采用10重交叉验证(100次重复),结合不同算法建立反演模型:
- 树高(H):SVM算法,要求R²≥0.8,RMSE/NRMSE≤0.08。
- 叶面积指数(LAI):随机森林(RF)算法,R²≥0.9,RMSE/NRMSE≤0.4。
- 叶片含水量(W):SVM算法,R²≥0.6,RMSE≤1.8,NRMSE≤0.03。
- 叶绿素含量(LCC):RF算法,R²≥0.85,RMSE≤1.8,NRMSE≤0.03。
- 叶片氮含量(LNC):RF算法,R²≥0.6,RMSE≤1.0,NRMSE≤0.04。
6. 附录A(资料性)
- 植被指数公式:列出NDVI、RVI、EVI等13种植被指数的计算式。
- 结构参数定义:如点云密度(PCD=NOPC)、激光穿透指数(LPI=NOGPC/(NOGPC+NOCPC))等。
7. 关键技术与创新点
- 多源数据融合:结合光学、热红外、激光雷达数据,全面表征茶树冠层表型。
- 机器学习应用:SVM/RF算法优化模型精度,交叉验证确保可靠性。
- 标准化流程:从硬件配置、飞行条件到数据处理、模型验证,形成完整技术链条。
8. 应用价值
- 精准农业:为茶树长势监测、产量预测、水肥管理提供高效技术支撑。
- 科研参考:为其他作物表型研究提供方法论借鉴。
注:本文件未涉及专利声明,实施时需结合引用标准(如CH/T 3014)及实际条件调整参数。
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