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设备与工具南昌工程学院水利与生态工程学院鲁向晖教授团队在《农业机械学报》发表了题为“基于无人机多光谱遥感的矮林芳樟叶片精油产量反演”的研究论文，此研究采用无人机搭载长光禹辰公司自主研发的MS600 Pro多光谱相机，获取了南方红壤区芳樟矮林的多光谱图像，提取光谱指标用于芳樟矮林叶片精油产量反演。
一、研究背景
芳樟（Cinnamomum camphora (Linn.) Presl）是我国南方重要的木本油料植物及观赏树木，芳樟精油中的多酚类物质对多种疾病具有治疗作用。中国芳樟精油产业在世界农林业经济发展中具有巨大市场潜力，但芳樟精油产量受生长环境因素的影响较大，芳樟在科学种植与高效生产仍有很大的提升空间。因此，借助新兴科技手段，在芳樟收获前开展产量预测，诊断影响产量的环境因素，进而对田间施肥或灌溉进行科学指导，对芳樟精油产业发展具有重要意义。
二、数据采集
多光谱数据采集使用大疆M300 RTK型无人机，携带镜头为长光禹辰MS600 Pro多光谱相机，相机配备6个1/3英寸CMOS影像传感器，120万像素。
无人机飞行时间为12：00－14：00，飞行时天空晴朗无云，风力较小。起飞前在校准白板的正上方约1m处，采用相机单摄模式拍摄标准白板进行反射率标定。飞行设置航线为Z型，飞行高度为50m，航向和旁向重叠度分别设置为75%，相机镜头与地面呈90°，拍照模式为等时间间隔。
三、结果分析
利用相关文献得到的27种光谱指数，分析植被指数与精油产量的相关性，筛选出相关系数R最大的5个指数，修改型土壤调节植被指数（MSAVI）、优化土壤调节植被指数（OSAVI）、重归一化植被指数（RDVI）、土壤调整植被指数（SAVI）和非线性植被指数（NLI）。
以筛选出的5组植被指数组合作为自变量，以实测矮林芳樟精油产量作为响应变量，分别采用基于Libsvm工具箱建立的SVM、基于参数优化与训练的RF、基于Matlab的Neural-Net-work工具箱构建的BPNN构建估算模型。
当输入参量相同时，基于RF方法构建的矮林芳樟精油产量预测模型的精度显著高于SVM与BPNN模型，其验证集R2为0.869，RMSE为5.809 kg/hm2，MRE为5.545%。因此，RF模型可以作为矮林芳樟精油产量反演建模的首选方法。
四、研究总结
多光谱遥感技术涉及多个波长光谱的成像技术，可以用于分析芳樟的生长周期和成熟程度，预测收成时间和估计产量，该技术对于芳樟产业具有重要意义。
附：
[1]论文信息：鲁向晖,杨宝城,张海娜等.基于无人机多光谱遥感的矮林芳樟叶片精油产量反演[J].农业机械学报,2023,54(04):191-197+213.
[2]论文全文链接：http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=20230418&flag=1&journal_id=jcsam
长光禹辰成立于2017年，是一家由中国科学院长春光机所和青岛高新区联合成立的高新技术企业，公司核心团队来自长春光机所空间光学部，在光谱遥感、光电探测领域具有深厚的理论基础和丰富的工程经验，掌握完整的光谱仪器系统设计、先进的嵌入式视觉开发、复杂场景定量遥感智能调光、高精度自动辐射校正、光谱数据半定量反演及应用等核心技术，形成了以MS200、MS400、MS600、AQ600等系列多光谱相机为代表的无人机载光谱遥感硬件产品线、以Yusense Map/Map Plus为依托的光谱数据预处理及分析软件和以Yusense Cloud为依托的端云一体化服务平台，并在农业、林业、生态、环保、警用等领域开展了深入的行业应用。公司专注于无人机航空遥感与光电探测领域，持续推出革新的软硬件产品，落地更丰富的行业应用场景，致力于用技术和产品推动行业进步。
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