CN103575917A - 一种多光谱图像采集方法和装置 - Google Patents
一种多光谱图像采集方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103575917A CN103575917A CN201310482357.3A CN201310482357A CN103575917A CN 103575917 A CN103575917 A CN 103575917A CN 201310482357 A CN201310482357 A CN 201310482357A CN 103575917 A CN103575917 A CN 103575917A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- multispectral camera
- pickup area
- image
- multispectral
- exposure
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Studio Devices (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提出了一种多光谱图像采集方法和装置。该方法包括：检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态，获取当前光照强度值i，当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术，具体涉及一种多光谱图像采集方法和装置。
背景技术
植株氮素营养诊断是确定作物营养状况的重要依据。与传统的破坏性植物营养诊断方法相比，应用光谱分析和多光谱图像技术进行作物营养监测具有信息量大、无损、快速诊断、节约时间和人力等优点，其检测结果可为田间变量施肥与灌溉提供指导。随着科学技术的发展，特别是近年来GPS等技术的发展，给农用低空遥感平台的研究注入了新的活力。农业低空遥感所使用的无人机平台要求机载采集系统重量轻，功耗低；而且由于无作业人员操作，要求系统具备自动控制能力。
在以微型无人机为运载工具的低空遥感中，由于其载重量有限，传感器的类型受到很大的限制，目前，低空遥感中作物的近地多光谱图像主要通过多光谱相机获得。多光谱相机将图像采集和光谱技术有机结合，适用于基于光谱分析技术和图像处理技术的农作物营养监测。
目前，多光谱相机主要通过手动操作拍摄图像，或通过远程的软件设置定点拍摄。在大田条件下采集作物冠层图像监测作物营养状况时，存在如下两点问题：（1）针对大面积的作物长势监测，作物种植面积广、监测时间长、采样点多，采用定点或单点拍摄效率较低，无法满足应用需要。（2）大田光照环境复杂，作物冠层反射光强随太阳光照强度的波动而变化明显，为拍摄到清晰的作物冠层多光谱图像，操作者需要不断调节各镜头光圈和曝光时间，并观察监视窗口图像，肉眼判别图像清晰时，进行操作拍摄图像。这样一方面，每一点拍摄图像都单独调节曝光费时费力，另一方面，外界光照强度和调节的变化情况也没有定量的参数描述，不适于大田作物营养定量化监测信息的高效获取。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种多光谱图像采集方法和装置，能够实现多光谱图像的自动采集以及采集过程中相机参数的自动修正。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
提出了一种多光谱图像采集方法，包括：
检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态，获取当前光照强度值i，
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；
当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；
当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像；
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
其中，所述检测多光谱相机是否位于采集区域包括：实时接收GPS定位信息确定多光谱相机所在位置，将实时获取的多光谱相机所在位置与目标地块位置进行匹配，如果匹配成功，则确定多光谱相机位于采集区域。
较佳地，所述目标地块位置，进一步可以通过电子地图设定或手动输入坐标设定。
较佳地，当未设定所述目标地块经纬度坐标时，采用远程控制的方法决定多光谱相机的采集区域。
其中，所述采集图像包括得到采集区域的可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致。
提出了一种多光谱图像采集装置，包括：
采集区域检测控制模块，用于检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态；
图像采集模块，获取当前光照强度值i，
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；
当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；
当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像；
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
其中，所述采集区域检测控制模块，进一步包括：
GPS定位单元，用于实时定位多光谱相机所在位置；
目标地块位置设定单元，用于设定目标地块位置；
匹配单元，用于匹配多光谱相机位置和目标地块位置，匹配成功后，向控制单元发送匹配成功信号；
控制单元，用于在接收到匹配成功信号后，控制多光谱相机开启或关闭。
较佳地，所述目标地块位置设定单元，进一步包括
电子地图设定子单元和/或手动输入坐标设定子单元。
较佳地，当未设定所述目标地块位置时，远程控制模块采用远程控制的方法决定多光谱相机的采集区域。
其中，所述的图像采集模块包括2-CCD多光谱传感器，用于得到采集区域的可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致。
本发明至少具有以下的有益效果：
1、本发明的多光谱图像采集方法，可以在指定作业区域内，完成图像的自动采集。这种方法无需人为控制，提高图像采集效率；在采集过程中，通过当前光照强度值自动调整相机的曝光量，保证了采集图像的质量，避免了以往每一点拍摄图像单独手动调节曝光量的繁琐工作量，同时相对于手动调节曝光量，本发明中相机曝光量的自动调整方法更具准确性和科学合理性。
2、在本发明中，通过实时接收GPS定位信息确定多光谱相机所在位置，通过多光谱相机所在位置与目标地块位置的成功匹配决定多光谱相机开始采集图像，从而摆脱了以往依赖人工判断何时开始采集图像的状况，解放了人工劳动力。
3、在本发明中，通过电子地图设定或手动输入坐标设定目标地块位置，使得操作者的选择更加灵活。
3、在本发明中，在未设定所述目标地块位置的情况下，可以通过远程控制的方法决定多光谱相机的采集区域。
4、在本发明中，采用了2-CCD多光谱传感器，相对于以往的3-CCD和4-CCD传感器，实现了设备低成本化和轻量化。另外2-CCD多光谱传感器可以得到可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致，无需进行多波段图像的位置匹配运算，减少了后续图像处理算法难度和时间消耗，提高了监测效率。
当然，实施本发明的任一方法或产品不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明多光谱图像采集装置的示意图；
图2是本发明一个实施例中多光谱图像采集方法的流程图；
图3是本发明一个较佳实施例中多光谱图像采集方法的流程图；
图4是本发明一个实施例中多光谱图像采集装置的结构示意图；
图5是本发明一个实施例中多光谱图像采集装置的详细结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种多光谱图像采集方法，包括两部分内容，多光谱图像采集自动控制方法和多光谱图像采集参数自修正方法。
实施例1：
本实施例1提出了一种多光谱图像采集方法，参见图2，包括如下步骤：
步骤201：检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态。
步骤202：获取当前光照强度值i，根据当前光照强度动态调整相机曝光量。
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3。
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
步骤203：采集图像。
可见，在本实施例1中，本发明的多光谱图像采集方法完成了在指定采集区域内，图像的自动采集工作。这种方法无需人为控制，提高图像采集效率；在采集过程中，通过当前光照强度值自动调整相机的曝光量，保证了采集图像的质量，避免了以往每一点拍摄图像单独手动调节曝光量的繁琐工作量，同时相对于手动调节曝光量，本发明中相机曝光量的自动调整方法更具准确性和科学合理性。
在本发明的其他实施例中，通过实时接收GPS定位信息确定多光谱相机所在位置，通过多光谱相机所在位置与目标地块位置的成功匹配决定多光谱相机开始采集图像，从而摆脱了以往依赖人工判断何时开始采集图像的状况，解放了人工劳动力。
在本发明的其他实施例中，可以通过电子地图设定或手动输入坐标设定目标地块位置，使得操作者的选择更加灵活
需要说明的是，在某些情况下，比如未设定目标地块位置时，可采用远程手持控制器对多光谱相机进行控制。
另外，本发明采用的2-CCD多光谱传感器，相对于以往的3-CCD和4-CCD传感器，实现了设备低成本化和轻量化。另外2-CCD多光谱传感器可以得到可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致，无需进行多波段图像的位置匹配运算，减少了后续图像处理算法难度和时间消耗，提高了监测效率。
实施例2：
本实施例2通过一个具体的例子，来更为详细的说明本发明中多光谱图像采集方法的一个较佳实施例的实现过程，参见图3，该过程包括如下步骤：
步骤301：设置目标地块位置并解析。
在本步骤中，目标地块位置，可以通过电子地图设定方式或手动输入位置坐标方式进行设置，另外为了满足实际需要和不同的操作习惯，在设置目标地块位置时，分别有单点设定模式、采样范围设定模式、多点设定模式可供选择。设置好目标地块位置后，将其解析为位置经纬度坐标。
步骤302：接收GPS数据并解析。
在本步骤中，接收GPS数据，并将原始接收数据解析为位置经纬度坐标。
步骤303：GPS位置信息与设置的目标地块位置信息进行匹配。
在本步骤中，将GPS位置信息与设置的目标地块位置信息，即讲GPS位置经纬度坐标或范围与目标地块位置经纬度坐标或范围进行匹配。
步骤304：判断位置匹配是否成功，若成功，则执行步骤305；否则，返回步骤303。
在本步骤中，判断匹配度是否满足设定的阈值，如满足，执行步骤305；否则，返回步骤303。
步骤305：多光谱相机启动。
步骤306：接收当前光照强度值i。
在本步骤中，通过光照强度感应器接收当前光照强度值。
步骤307：判断i＞a，如成立，则执行步骤308；否则，执行步骤309。
在本步骤中，常数a为光照强度的一个临界值。
步骤308：调整曝光量I＝Ex(i)。
在本步骤中，可以看出，当i＞a时，曝光量仅由曝光时间决定。
步骤309：判断b＜i＜a，如成立，则执行步骤310；否则，执行步骤311。
在本步骤中，常数b为光照强度的另一个临界值。
步骤310：调整曝光量I＝Ex(i)P0+G(i)P1。
步骤311：调整曝光量I＝Ex(i)P2+G(i)P3
在步骤310和311中，可以看出，当i＜a时，曝光量不仅由曝光时间Ex组成，还需要增益值G进行亮度补偿。修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，以光照强度为b为临界值，调整了修正系数，以满足光照不足情况下图像曝光量充足。a和b的参考值范围为，600000lux<a<70000lux，20000lux<b<40000lux。
步骤312：进行图像采集并保存。
步骤313：当前GPS位置与设置的目标地块位置进行匹配。
在本步骤中，在多光谱相机采集完第一帧图像后，目前的GPS位置信息与设置的目标地块位置继续进行匹配。
步骤314：判断位置匹配是否失败，若失败，则执行步骤315；否则，执行步骤306。
在本步骤中，判断匹配度是否满足设定的阈值，如不满足，则执行步骤315；否则，执行步骤306。
步骤315：关闭相机，结束图像采集。
实施例3：
本实施例3提出了一种多光谱图像采集装置，参见图4，其构成如下：
采集区域检测控制模块401，用于检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态；
图像采集模块402，获取当前光照强度值i，
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；
当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；
当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像；
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
实施例4：
本实施例4提出了一种较佳的多光谱图像采集装置，参见图5，其详细构成如下：
采集区域检测控制模块401，进一步包括：
GPS定位单元4010，用于实时定位多光谱相机所在位置；
目标地块位置设定单元4011，用于设定目标地块位置；
匹配单元4012，用于匹配多光谱相机位置和目标地块位置，匹配成功后，向控制单元发送匹配成功信号；
控制单元4013，用于在接收到匹配成功信号后，控制多光谱相机开启或关闭；
图像采集模块402，进一步包括2-CCD多光谱传感器；
多光谱图像采集装置进一步包括远程控制模块403。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种多光谱图像采集方法，其特征在于，包括：
检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态，获取当前光照强度值i，
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；
当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；
当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像；
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测多光谱相机是否位于采集区域包括：实时接收GPS定位信息确定多光谱相机所在位置，将实时获取的多光谱相机所在位置与目标地块位置进行匹配，如果匹配成功，则确定多光谱相机位于采集区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标地块位置，进一步可以通过电子地图设定或手动输入坐标设定。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括当未设定所述目标地块经纬度坐标时，采用远程控制的方法决定多光谱相机的采集区域。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集图像包括：
得到采集区域的可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致。
6.一种多光谱图像采集装置，其特征在于，包括：
采集区域检测控制模块，用于检测多光谱相机是否位于采集区域，当位于采集区域时，多光谱相机进入开启状态；
图像采集模块，获取当前光照强度值i，
当i＞a时，根据曝光时间Ex(i)调整多光谱相机的曝光量，并采集图像；
当b＜i＜a时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P0+G(i)P1，并采集图像；
当i＜b时，根据曝光时间Ex(i)和增益值G(i)调整多光谱相机的曝光量，调整方式为Ex(i)P2+G(i)P3，并采集图像；
修正参数P0、P1、P2和P3为预先设置的常数，常数a和b为预先设置的表示光照强度临界值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述采集区域检测控制模块，进一步包括：
GPS定位单元，用于实时定位多光谱相机所在位置；
目标地块位置设定单元，用于设定目标地块位置；
匹配单元，用于匹配多光谱相机位置和目标地块位置，匹配成功后，向控制单元发送匹配成功信号；
控制单元，用于在接收到匹配成功信号后，控制多光谱相机开启或关闭。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标地块位置设定单元，进一步包括
电子地图设定子单元和/或手动输入坐标设定子单元。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，进一步包括远程控制模块，用于当未设定所述目标地块位置时，采用远程控制的方法决定多光谱相机的采集区域。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述的图像采集模块包括2-CCD多光谱传感器，用于得到采集区域的可见光和近红外波段两幅图像，且可见光B、G、R和近红外NIR共4个波段范围的图像位置信息精确一致。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310482357.3A CN103575917A (zh) | 2013-10-15 | 2013-10-15 | 一种多光谱图像采集方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310482357.3A CN103575917A (zh) | 2013-10-15 | 2013-10-15 | 一种多光谱图像采集方法和装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103575917A true CN103575917A (zh) | 2014-02-12 |
Family
ID=50048135
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310482357.3A Pending CN103575917A (zh) | 2013-10-15 | 2013-10-15 | 一种多光谱图像采集方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103575917A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105547360A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-04 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于情景感知的作物冠层图像采集方法 |
| CN110312079A (zh) * | 2018-03-20 | 2019-10-08 | 北京中科奥森科技有限公司 | 图像采集装置及其应用系统 |
| WO2021056297A1 (zh) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像处理方法、设备、无人机、系统和存储介质 |
| CN116757971A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 深圳高迪数码有限公司 | 一种基于周围光的图像自动调整方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5706093A (en) * | 1995-12-05 | 1998-01-06 | Olympus Optical Co., Ltd. | Color classification apparatus |
| CN1719328A (zh) * | 2005-07-01 | 2006-01-11 | 北京中星微电子有限公司 | 一种用于自动曝光调节的方法及控制系统 |
| CN101959023A (zh) * | 2010-01-12 | 2011-01-26 | 深圳市先创数字技术有限公司 | 光控系统 |
| CN102213616A (zh) * | 2011-04-08 | 2011-10-12 | 中国农业大学 | 空间多光谱信息采集装置 |
-
2013
- 2013-10-15 CN CN201310482357.3A patent/CN103575917A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5706093A (en) * | 1995-12-05 | 1998-01-06 | Olympus Optical Co., Ltd. | Color classification apparatus |
| CN1719328A (zh) * | 2005-07-01 | 2006-01-11 | 北京中星微电子有限公司 | 一种用于自动曝光调节的方法及控制系统 |
| CN101959023A (zh) * | 2010-01-12 | 2011-01-26 | 深圳市先创数字技术有限公司 | 光控系统 |
| CN102213616A (zh) * | 2011-04-08 | 2011-10-12 | 中国农业大学 | 空间多光谱信息采集装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105547360A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-04 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于情景感知的作物冠层图像采集方法 |
| CN105547360B (zh) * | 2015-12-16 | 2017-08-08 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 基于情景感知的作物冠层图像采集方法 |
| CN110312079A (zh) * | 2018-03-20 | 2019-10-08 | 北京中科奥森科技有限公司 | 图像采集装置及其应用系统 |
| WO2021056297A1 (zh) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 图像处理方法、设备、无人机、系统和存储介质 |
| CN116757971A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 深圳高迪数码有限公司 | 一种基于周围光的图像自动调整方法 |
| CN116757971B (zh) * | 2023-08-21 | 2024-05-14 | 深圳高迪数码有限公司 | 一种基于周围光的图像自动调整方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11440659B2 (en) | Precision agriculture implementation method by UAV systems and artificial intelligence image processing technologies | |
| CN107807125B (zh) | 基于无人机载多光谱传感器的植物信息计算系统及方法 | |
| AU2020101709A4 (en) | Crop yield prediction method and system based on low-altitude remote sensing information from unmanned aerial vehicle | |
| KR102049938B1 (ko) | 센서 기반의 작황상황 빅데이터 분석을 이용하여 농약 살포량을 실시간으로 조절 가능한 농업용 드론 시스템 | |
| JP5020444B2 (ja) | 作物生育量測定装置、作物生育量測定方法、作物生育量測定プログラム及びその作物生育量測定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 | |
| BR112017014855B1 (pt) | método para monitoramento agrícola, método para monitoramento de uma área de solo e sistema de monitoramento agrícola | |
| JP2006314215A (ja) | 移動体搭載用の生育度測定装置 | |
| CN101936882A (zh) | 一种作物氮素和水分无损检测方法及装置 | |
| US11721008B2 (en) | Multispectral filters | |
| CN109557003B (zh) | 一种农药沉积量检测方法、装置及数据采集组合装置 | |
| CN103575917A (zh) | 一种多光谱图像采集方法和装置 | |
| JP4140052B2 (ja) | 作物の生育診断方法における画像の補正方法 | |
| US11756136B2 (en) | Upward facing light sensor for plant detection | |
| CN209086157U (zh) | 一种植物水分检测系统 | |
| Torres-Sánchez et al. | Imagery from unmanned aerial vehicles for early site specific weed management | |
| CN103424366A (zh) | 一种多光谱精准识别的智能施肥实施方法 | |
| CN112816441B (zh) | 一种设施园艺作物生长状况检测方法及装置 | |
| CN115841621A (zh) | 一种基于无人机遥感数据的茶树病害识别系统 | |
| CN116465887A (zh) | 基于设施作物表型采集装置的表型采集方法 | |
| CN112781647A (zh) | 一种生长中水果品质微型智能飞行检测器 | |
| Supriatna et al. | Paddy Growing Stages Model Based on Vegetation Indices Using Ultra-High Spatial Resolution Images | |
| CN116880539A (zh) | 基于无人机的农田作物生长监控方法和系统 | |
| Liu et al. | Smartagb: Aboveground Biomass Estimation of Sorghum Based on Spatial Resolution, Machine Learning and Vegetation Index | |
| CN118537751A (zh) | 一种基于无人机多光谱影像的狼尾草产量预测方法 | |
| CN116824400A (zh) | 基于无人机遥感拍摄的作物生长监测方法和系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140212 |