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

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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​

  1. ​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。
  2. ​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。
  3. ​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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  • 本文由 发表于 2025年7月3日 14:36:11
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