摘要：为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器。采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路。通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.802 8、0.806 8、0.818 5、0.890 0。对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6%、4.6%、1.4%、4.5%。该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持。

摘要：文章描述了地基多光谱传感器的设计与试验,该传感器使用离轴3镜反射光学元件作为成像光学元件,使用分光镜划分谱段。离轴3镜光学元件可在宽视场范围内提供一个光谱范围宽、空间分辨率高的无遮挡视场。3镜式像散透镜由2个非球面镜和一个球面镜组成,设计构成远心焦平面。分光镜将光谱范围划分为3个可见光谱段、1个近红外谱段、1个中波红外谱段、1个长波红外谱段。中继光学元件用于调整红外放大系数。CCD探测器上具有10000个元件用于可见光和近红外谱段,碲镉汞(HgCdTe)线列上具有960个元件用于中波红外和长波红外谱段。 试验结果表明这种多光谱传感器达到了设计目标,具有宽的光谱谱段(0.4～10μm),可见光、近红外谱段视场为5.7°时的空间分辨率为10μrad,在中波红外、长波红外谱段视场为5.7°时的空间分辨率为100μrad。所有谱段在尼奎斯特频率时视场中心总的MTF高于0.3。

摘要：为了简化光学仪器设计,提高测量精度,提出了一种应用多波长传感器检测水中污染物的方法,设计了基于可见光多波长光谱传感器仪器装置,该测量装置使用色温5700 K LED作为光源,利用多波长光谱传感器采集溶液光强度并通过USB端口传输到计算机进行数据处理。分别构建了单元和多元回归模型探究物质浓度与吸光度的关系,并用于水中氨氮、硫化物、溶解氧、亚硝氮和铁浓度的测量,将测量结果与传统可见分光光度计测定结果通过独立样本t检验(P>0.05),证明该方法与标准检测方法无显著差异,可应用于水中其他物质含量的检测。

摘要：为了解决当前作物生长信息实时、快速、无损测量手段瓶颈问题,研发了一种基于多光谱传感器的便携式作物生长监测诊断仪。该仪器由多光谱传感器系统、处理器系统及附属机构组成,能实时无损地获取作物叶层氮含量、叶层氮积累量、叶面积指数、生物量等主要生长指标。对水稻的试验结果表明,便携式作物生长监测诊断仪测得的DVI值与水稻叶层氮含量、氮积累量、叶面积指数、叶干重的决定系数R2分别为0.711,0.8231,0.7698,0.7212。该仪器结构简单,集成度高,性价比好,携带方便,易于田间操作。

摘要：作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。

摘要：森林火烧迹地面积的传统调查方法存在劳动强度大、效率低、数据可靠性不高等问题。为解决上述问题,研究设计了无人机荷载多光谱传感器对森林火烧迹地面积进行调查的方法,并利用野外实验对该方法进行了初步验证。结果表明该调查技术可快速准确获取较大范围的森林火灾火烧迹地面积,精度可达94.44%,提高了火烧迹地调查的效率。

摘要：现存的一些方法存在重金属含量估算精度较低的问题,提出基于无人机的林业环境重金属污染远程监测方法。基于无人机获取林业环境重金属污染数据,实施重金属污染数据的预处理,进行多光谱数据的预处理,通过构建林业环境重金属污染估算模型实现林业环境重金属污染远程监测的目的。在重金属污染估算模型的构建中引入最小二乘回归模型。实验结果证明该方法的均方根误差最小,表明其具备最高的估算精度,实现了精准的重金属污染远程监测。