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lackSwift和NASA将为农业无人机开发下一代传感器

时间:2019-02-01 23:08来源:地理
Black Swift Technologies(BST)宣布扩大与美国宇航局戈达德太空飞行中心的探路任务,利用小型无人机系统(sUAS)开发增强的多角度遥感技术,用于植被健康和生长监测。 无人机平台可以通过使

  Black Swift Technologies(BST)宣布扩大与美国宇航局戈达德太空飞行中心的探路任务,利用小型无人机系统(sUAS)开发增强的多角度遥感技术,用于植被健康和生长监测。

  无人机平台可以通过使用窄光谱带(以531 nm为中心)来有效和高效地监测作物健康和生长监测,用于推导植被光合作用相关指数(例如,CCI“叶绿素/类胡萝卜素指数”和PRI“光化学反射指数”) )通过跟踪季节性变化的色素比率和不具有已建立的绿度指数(例如NDVI)的光合速率。

  MALIBU(Multi AngLe成像双向反射分布功能小型UAS)探路者任务使用Black Swift先进的小型无人飞机系统Black Swift S2,采用多光谱成像仪捕捉多角度反射测量,用于不同观察的多光谱成像仪角。MALIBU的主要子系统 - 基于Tetracam迷你多摄像机阵列(MCA)成像系统的多角度传感器阵列 - 生成科学质量的参考数据集,适用于支持NASA旗舰地球科学任务的校准/验证活动。

  近30年来,NASA一直使用卫星遥感器来测量和绘制地球上的植被密度。使用NOAA的高级超高分辨率辐射计(AVHRR),科学家们一直在收集地球表面的图像。这些图像显示了整个地球上植物生长的密度。最常见的测量称为归一化差异植被指数(NDVI)。NDVI是由植被反射的可见光和近红外光计算出来的。健康的植被吸收大部分可见光,并反射大部分近红外光。不健康或稀疏的植被反射出更多的可见光和更少的近红外光。NDRE(归一化差异红边)是当传感器中的红色边缘带可用于确定叶绿素含量时制定的指数。虽然NDVI和NDRE可以提供有价值的数据,但多光谱传感器的改进可以校正由植物下方的空气传播颗粒和地面覆盖引起的反射光的一些失真,从而获得更准确的图像和数据集。

  虽然典型的多光谱相机可能有五个通道,但MALIBU的多角度传感器阵列由12个传感器或通道组成。主(左舷)Tetracam相机有五个通道和入射光传感器,而副(右舷)相机有六个通道。当组合时,摄像机作为单个传感器套件运行,具有117.2度的组合视场。专门选择MALIBU信道来覆盖多个卫星陆地传感器的相对频谱响应(RSR); 例如Landsat-8 OLI,Sentinel-2 MSI,Terra和Aqua MODIS,Terra MISR,Suomi-NPP / JPSS VIIRS和Sentinel-3 OLCI。通过在一天内多次部署MALIBU,可以获得来自多个太阳角度和多个观察角度的数据,显着提高了BRDF检索的准确性。

  根据NASA的说法,“通过增加对亚像素分辨率下表面定向反射率变化的理解,MALIBU将允许NASA任务评估和改进基于反射的生物地球物理特性的检索”。这包括植被指数,土地覆盖,物候,地表反照率,雪/冰覆盖和叶面积指数(LAI)/吸收光合有效辐射的分数(fAPAR),以及其他陆地基本气候变量(ECV)。根据美国地质调查局,世界气象组织(WMO)及其全球气候观测系统(GCOS),卫星产生的陆地ECV提供了理解和预测气候演变所需的经验证据,以指导减缓和适应措施,

  MALIBU还将为用户提供高度准确的作物状况,植物活力,生长监测,病虫害检测图像 - 用于评估作物发育,产量最大化和生产效率的基本知识和数据。

  “MALIBU的目标是以传统NASA机载科学平台的一小部分成本获取及时准确的现场数据,”Black Swift Technologies首席执行官Jack Elston博士说。“通过从具有成本效益,可重复的sUAS平台测量陆地生物物理参数,MALIBU补充了NASA的卫星观测,同时显着降低了偏远地区有人驾驶飞机运行的后勤和技术复杂性。”

  MALIBU在很大程度上依赖于Black Swift Technologies专有的SwiftCore飞行管理系统,以实现任务概述的准确结果。SwiftCore的高性能自动驾驶功能允许科学团队在AGL(可变高度取决于地形)和MSL(接近恒定高度)下部署MALIBU,从而生成使用sUAS的陆地表面过程研究的多角度反射测量技术。在初始飞行测试中,MALIBU能够以10cm的空间分辨率捕获表面反射率各向异性的高角度采样(即,由双向反射分布函数,另一个地面ECV定义)。在晴空条件下(通常在高纬度地区很难),可以对昼夜和季节性景观格局进行取样。另外,

  MALIBU系统第一次野外活动的成功表明,全世界的科学家和土地利用规划者能够比以往更加准确有效地监测和规划农业,气候和天气变化和影响。

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