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精靈4多光譜無人機定量遙感推薦方案
閱讀：2805 發布時間：2020-8-22精靈4多光譜無人機定量遙感推薦方案
精靈4多光譜+GS PRO +大疆智圖
1.P4M
集成6個多光譜相機、光強傳感器、RTK模塊等多傳感器于身，實現小型多光譜遙感系統
2.多光譜相機（與飛機體）
體化的飛行平臺集成200萬像素的多光譜相機，包括RGB、B、G、R、RE、NIR等波段
3.GS PRO航線規劃
通過GS PRO進行自動航線規劃，可實時NDVI進行遙感監測。
4.大疆智圖
大疆智圖支持P4M數據處理，可直接生成NDVI、NDRE等五項植被指數，建模效率非常高。
定量遙感推薦方案 – 應用域
環境監察
環保方面，使用多光譜數據并反演各類植被指數，可以監測到可見光看不到的地方，如水域中水藻的識別和監測、荒漠化、生態保護、水土保持等；
農業
結合多光譜數據生成NDVI等植被指數，在農業應用中可實現農作物的估產、農業植保定量噴灑、作物長勢的預測、病蟲害的識別等農業應用；
科學研究
滿足涉及植被、遙感、農業、林業、草原、生態、水文水資源環境污染、環境變化等專業的高校、科研院所的科學研究使用；
土地利用分類
使用植被指數圖，可將植被、草地、水域、不滲水面等土地類別進行自動化分類，指導城市綠化面積調查、城市農村規劃設計等；
精靈4多光譜 - 應用案例
中山大學紅樹林實測案例
試驗區
珠海淇澳島紅樹林自然保護區
試驗目的
科學研究：研究P4M分類的精度
研究方法
現場地面采集檢查樣本，用P4M采集測區數據，使用eCognition面向對象方法分類。
精度評價
P4M分類結果總體精度：92.4%
精靈4多光譜 – 應用案例
中科院*技術研究院P4M與Headwall對比研究
試驗區
中科院*技術研究院校內
試驗目的
科學研究：對比P4M與高光譜反射率的致性
研究方法
反演P4M采集數據的反射率，與Headwall高光譜設
備對應波段反射率做致性的比較。
精度評價
對比了植被、建筑、裸土、水體等地物，P4M與
Headwall的反射率保持高度致。
