安徽省《冬小麦田间长势无人机高光谱遥感监测技术规程》征求意见

　　根据安徽省市场监督管理局关于下达《区域性地震安全性评价技术规范》等298项地方标准计划的通知 (皖市监函〔2021〕357号)，由安徽省农业科学院土壤肥料研究所等单位起草的安徽省地方标准《冬小麦田间长势无人机高光谱遥感监测技术规程》(2021-2-93)已形成征求意见稿，现向各单位及专家征求意见。

　　传统的监测农作物长势参数的方法主要依赖人工破坏性取样结合手工测量，难以应用于大面积作物生长监测且工作量大。利用无人机搭载高光谱传感器获取冬小麦冠层叶片的光谱信息，结合实测的生理生化参量(叶片叶绿素含量、叶面积指数、叶片氮含量)，研究基于无人机高光谱遥感的生理生化参量监测技术，实现对冬小麦长势参量由点到面的监测，是监测作物长势信息获取的迫切需求的应用技术。此外，国内农作物监测仍无无人机遥感应用技术规程。

　　制定《冬小麦田间长势无人机高光谱遥感监测技术规程》对安徽省作物长势无人机遥感监测及作物追肥作业具有重要的指导作用，推动全国无人机遥感作物监测应用，降低传统监测成本，将产生较好的经济效益、生态效益和社会效益，可以促进农作物产业的可持续健康发展。

　　本文件按照GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。参考NY/T 851-2004 小麦产地环境技术条件；GB/T 37804-2019 冬小麦苗情长势监测规范 第3部分：术语和定义 第5部分：监测项目与方法；CH/Z 3002-2010 无人机航摄系统技术要求；CH/Z 3001-2010 无人机航摄安全作业基本要求；GB/T 38997-2020 轻小型多旋翼无人机飞行控制与导航系统通用要求 第4部分：通用要求等规程编制。

　　应选择在有一定冬小麦种植历史，并具有可持续生产能力的农业生产区域，远离城市、工矿企业、村庄和公路等设施。产地区域内清洁，无堆放工业废渣、废石及城市垃圾。

　　高光谱成像仪监测：

　　小麦作物大田的高光谱遥感影像，包含在紫外到近红外(400 - 1000nm)的光谱范围内，利用成像光谱仪获取的光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标农作物的连续成像。在获得物体空间特征成像的同时，也获得了被测物体的光谱信息。

　　无人机飞行条件：

　　生育前期每隔5至7天飞行一次，生育后期平均2至3天飞行一次，选择在天气晴朗、无风或微风的条件下，时间定在10:00-14:00之间飞行。

　　创建飞行任务：

　　运行DJI GS Pro软件，新建飞行任务，由于我们的相机执行的是摄像功能，而非拍照功能，在空中悬停的时间较长，一般选择后一个航点飞行-指定航线来进行后续的飞行任务。

　　无人机采集数据处理：

　　1.数据导出：将数据通过监视器从相机导出；2.镜头校准：在Specview软件中执行，目的是消除飞行过程中的影像失真。3.反射率校准：在Specview软件中执行，目的是将DN值转换成反射率。4.大气校正：在Specview软件中执行，目的是消除大气、水汽等因素的影响。5.影像拼接：在四川双利合谱公司提供的HiSpectralStitcher中对每一景校正后的影像进行拼接，拼接成覆盖整个研究区的遥感影像。6.打开ENVI5.4软件，依次提取每个田块的感兴趣区，计算每个感兴趣区域所有像素的反射率均值并导出保存为mat数据格式。对于每个感兴趣区域，每个波段上有一个反射率均值代表整个感兴趣区的反射率。

　　冬小麦田间长势参数数据处理：

　　对于所测的小麦叶片叶绿素含量、叶面积指数以及叶片氮含量数据，去除异常值。打开MATLAB2017软件，将所测采样点的叶绿素含量、叶面积指数、叶片氮含量按照采样点编号顺序分别保存为mat数据文件格式。