{"id":1501,"date":"2024-11-25T06:13:47","date_gmt":"2024-11-25T06:13:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.xingshitu.com\/?p=1501"},"modified":"2024-11-25T10:11:36","modified_gmt":"2024-11-25T10:11:36","slug":"%e6%a4%8d%e7%89%a9%e7%89%a9%e5%80%99%e4%b8%8e%e6%a4%8d%e8%a2%ab%e6%8c%87%e6%95%b0%e8%bf%91%e5%9c%b0%e9%81%a5%e6%84%9f%e8%a7%82%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%a1%88","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.xingshitu.com\/de\/2024\/11\/25\/%e6%a4%8d%e7%89%a9%e7%89%a9%e5%80%99%e4%b8%8e%e6%a4%8d%e8%a2%ab%e6%8c%87%e6%95%b0%e8%bf%91%e5%9c%b0%e9%81%a5%e6%84%9f%e8%a7%82%e6%b5%8b%e6%96%b9%e6%a1%88\/","title":{"rendered":"Programm zur Beobachtung der erdnahen Fernerkundung f\u00fcr Pflanzenklima- und Vegetationsindizes"},"content":{"rendered":"

I. Hintergrund der Studie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. erdnahe Fernerkundungs-Beobachtungstechniken<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  In der f\u00fcnften Auflage von Einf\u00fchrung in die Fernerkundung, Einf\u00fchrung in die Fernerkundung, eine \u00dcbersicht \u00fcberfernerkundet<\/strong>Es gibt eine klare Definition: eine Technik zur Gewinnung von Informationen \u00fcber die Erdoberfl\u00e4che durch elektromagnetische Strahlung, die von der Oberfl\u00e4che ausgesendet oder reflektiert wird.  <\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.1 Fernerkundungsbild<\/p>\n\n\n\n

Bodennahe Fernerkundung: Erkennung von Spektralinformationen von Bodenobjekten in einer Entfernung von weniger als 50 m vom Boden mit optischen Sensoren, die auf Masten oder T\u00fcrmen montiert sind (Richardson et al., 2013). In der Einf\u00fchrung in die moderne Fernerkundung von Yin Zhan'e wird das Konzept der bodengebundenen Fernerkundung erl\u00e4utert: Fernerkundung, bei der sich die Plattform am oder in der N\u00e4he des Bodens befindet, und zu den bodengebundenen Plattformen geh\u00f6ren Stative, Fernerkundungsfahrzeuge, Fernerkundungst\u00fcrme und Schiffe.<\/p>\n\n\n\n

Aus der obigen Einf\u00fchrung geht hervor, dass der Hauptteil des Ger\u00e4ts ein optischer (radiologischer) Sensor ist, der elektromagnetische Wellen aussenden oder empfangen und diese elektromagnetischen Wellensignale verarbeiten kann, um n\u00fctzliche Oberfl\u00e4cheninformationen zu extrahieren; zu den Betriebsplattformen der Sensoren geh\u00f6ren feste Plattformen wie Pylone und Stative sowie mobile Plattformen wie unbemannte Luftfahrzeuge und Fernerkundungsfahrzeuge.
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Abbildung 1.2<\/p>\n\n\n\n

2,<\/strong>Das Konzept des Klimas<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ph\u00e4nologie ist, wie der Name schon sagt, \"biologische Zeit\": die Beobachtung der Tageszeiten, zu denen die Ph\u00e4nomene des Wachstums und der Entwicklung von Pflanzen und Tieren auftreten. Die Ph\u00e4nologie ist eine Teildisziplin der Biologie, der Wissenschaft von den Wechselbeziehungen zwischen Pflanzen und Tieren in der Natur und den Umweltbedingungen (Klima, Wasserhaushalt, Boden usw.), die sich periodisch \u00e4ndern. Seit Jahrtausenden achten die arbeitenden Menschen auf den Zusammenhang zwischen Naturph\u00e4nomenen wie dem Gedeihen von Pflanzen und B\u00e4umen, dem Kommen und Gehen von Zugv\u00f6geln und dem Klima, um ihre landwirtschaftlichen T\u00e4tigkeiten entsprechend auszurichten. So sind die meisten der 24 Sonnenbezeichnungen in China direkt nach Klimaph\u00e4nomenen benannt, wie z. B. Winterschlaf, Getreideregen und Mangosaat.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.3 Klimabeobachtungsnetz in China<\/p>\n\n\n\n

3,<\/strong>Konzept des Vegetationsindex<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Spektralkombinationen, die geeignet sind, die Vegetation zu charakterisieren. Der Zweck der Verwendung von Vegetationsindizes ist die Hervorhebung von Vegetationsmerkmalen und die Erleichterung der schnellen Identifizierung (Extraktion) von Parametern wie Vegetationsstruktur, Wachstum, Gesundheit usw. in Spektralkurven oder Bildern. G\u00e4ngige Vegetationsindizes: GCC Relativer Gr\u00fcnheitsindex, NDVI Normalisierter Vegetationsindex (NDVI) mit den folgenden Formeln:<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.4 Vegetationsindex<\/p>\n\n\n\n

4,<\/strong>Beziehung zwischen Ph\u00e4nologie und Vegetationsindizes<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Vegetationsindizes k\u00f6nnen den Wachstumszustand und die Gesundheit der Vegetation gut widerspiegeln, so dass Vegetationsindizes (z. B. NDVI) in der Regel als quantitativer Indikator f\u00fcr die Ph\u00e4nologie der Pflanzen verwendet werden. Durch die langfristige, kontinuierliche Beobachtung von Vegetationsindizes k\u00f6nnen der Trend des Pflanzenwachstums im Laufe der Zeit und die zeitlichen Knotenpunkte der ph\u00e4nologischen Periode ermittelt werden.<\/p>\n\n\n\n

5,<\/strong>Messung der Pflanzenph\u00e4nologie mit erdnahen Fernerkundungsmethoden<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das Pflanzenklima muss \u00fcber einen langen Zeitraum hinweg kontinuierlich beobachtet werden, weshalb Instrumente auf festen Plattformen ben\u00f6tigt werden. Die Klimakamera ist das wichtigste Instrument zur \u00dcberwachung des Pflanzenklimas: Im Vergleich zu den fr\u00fchen Methoden der k\u00fcnstlichen Klimabeobachtung ist sie mit geringeren Arbeitskosten und weniger Umwelteinfl\u00fcssen verbunden; sie kann automatische Beobachtung, Datenfern\u00fcbertragung und andere Funktionen realisieren und durch Algorithmen verschiedene Vegetationsindizes ermitteln, die als Klimaindikatoren verwendet werden k\u00f6nnen. Fr\u00fche Klimakameras waren gew\u00f6hnliche RGB-Farbkameras, die erweitert werden konnten, um eine Reihe von Breitband-Vegetationsindizes wie GCC, RCC, BCC, GVI usw. zu erfassen, w\u00e4hrend sie in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden automatisch Fotos aufnahmen, um Zeitreihen-Farbbilder zu erhalten; diese Indizes wurden h\u00e4ufig in der fr\u00fchen Klimaforschung verwendet.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.5.1 Breitband-Vegetationsindex mit RGB-Farbkamera<\/p>\n\n\n\n

  Aufgrund der spektralen Eigenschaften gr\u00fcner Pflanzen (wie aus Abb. 1.6.2 hervorgeht, sind die Ver\u00e4nderungseigenschaften gesunder Vegetation im nahen Infrarot deutlich st\u00e4rker als im gr\u00fcnen Bereich) ist der normalisierte NDVI-Vegetationsindex im Vergleich zu Indizes wie dem GCC und dem GVI in der Lage, besser auf das Gr\u00fcn der Vegetation und das Potenzial der Photosynthese zu reagieren sowie die Intensit\u00e4t des Stoffwechsels der Vegetation und ihre jahreszeitlichen und zwischenj\u00e4hrlichen Schwankungen widerzuspiegeln, so dass der NDVI in der Pflanzenforschung allm\u00e4hlich an Bedeutung gewinnt.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.5.2 Spektrale Eigenschaften von gr\u00fcnen Pflanzen<\/p>\n\n\n\n

Infolgedessen kommen nach und nach Wetterkameras auf den Markt, die NDVI berechnen k\u00f6nnen. Verglichen mit der urspr\u00fcnglichen RGB-Kamera gibt es eine gro\u00dfe Verbesserung, aber derzeit sind die Wetterkameras, die NIR-Bilder messen und NDVI berechnen k\u00f6nnen, meist Breitband-Wetterkameras.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.5.3 Spektralkurve des Breitbandsignals des Kamerasensors  <\/p>\n\n\n\n

Das Band \"breit\" wird hier mit der spektralen Bandbreite von Satelliten-Fernerkundungsdaten verglichen, z. B. Landsat8-Daten, deren spektrale Bandbreite im Rot- und Nahinfrarotbereich 30 nm betr\u00e4gt, w\u00e4hrend das Rot- und Nahinfrarot der aktuellen Breitband-NDVI-Kameras in der Regel von den Ansprechcharakteristika der Bildsensoren abh\u00e4ngt; zum Beispiel enth\u00e4lt der Bereich der Reaktion des roten Lichts der von mehr als 500 nm bis zu mehr als 700 nm reichen kann, mit einer Bandbreite von fast 200 nm, enth\u00e4lt einige gr\u00fcne und NIR-Reflexionen und ist nicht wirklich rot. Daher k\u00f6nnen mit der Breitband-Klimakamera nur Vegetationsindizes ermittelt werden, die denen der Fernerkundung \u00e4hneln, und sie kann nur zur qualitativen Beurteilung, nicht aber zur quantitativen Bewertung des Fernerkundungsklimas verwendet werden. Im Rahmen des Programms zur genauen Beobachtung des Vegetationsindexes gibt es auch Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr den Einsatz von Spektralkameras zur Beobachtung des Klimas: Die Multispektralkamera Sequoia beispielsweise, die eher f\u00fcr die Beobachtung und Erforschung des Pflanzenklimas (Wachstumsrhythmus) eingesetzt wird, ist urspr\u00fcnglich eine Spektralkamera f\u00fcr Drohnen und kann Schmalband-Spektralbilder von 660 nm rotem Licht und 790 nm Nahinfrarot aufnehmen. Dieser Kameratyp ist jedoch aus folgenden Gr\u00fcnden nicht f\u00fcr die Beobachtung des Pflanzenklimas geeignet:<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.5.4 PARROT SEQUOIA Multispektralkamera<\/p>\n\n\n\n


(1) Unterschiedliche Einsatzszenarien: Die von der Drohne verwendete Kamera erfordert keine hohe Toleranz und Stabilit\u00e4t in der Feldumgebung, sondern stellt hohe Anforderungen an Pr\u00e4zision und geringes Gewicht, was dazu f\u00fchrt, dass sie f\u00fcr den langfristigen automatischen Betrieb im Feld nicht geeignet ist.<\/p>\n\n\n\n

(2) Unterschiedliche Betriebsmodi: Kameras, die von UAVs verwendet werden, ber\u00fccksichtigen oft nicht die Unterst\u00fctzung durch verwandte Technologien wie zeitgesteuerter automatischer Betrieb, Datenfern\u00fcbertragung und Fernsteuerung, so dass sie eingehend entwickelt werden m\u00fcssen und hohe technische Anforderungen in Bezug auf Feldanwendungen stellen.<\/p>\n\n\n\n

(3) Die Ideen f\u00fcr die Datenverarbeitung sind unterschiedlich: Kameras, die von UAVs verwendet werden, konzentrieren sich mehr auf die Verarbeitung r\u00e4umlicher Daten, wie z. B. das Zusammenf\u00fcgen von Bildern, w\u00e4hrend physische Wetterkameras sich mehr auf die Verarbeitung von Zeitseriendaten konzentrieren, wie z. B. die Synthese von Vegetationsindexver\u00e4nderungskurven.<\/p>\n\n\n\n

(4) Unterschiedliche Design-Konzepte: die UAV-Spektralkamera nimmt eine Multi-Augen-Kamera (Multi-Sensor-Objektiv), die bequem f\u00fcr sie mehrere spektrale Daten zur gleichen Zeit zu erfassen, w\u00e4hrend sich bewegen; w\u00e4hrend die Wetter-Kamera nicht bewegen und hat ein Multi-Augen-Design, das nicht nur kostspielig ist, sondern hat auch ein anderes Sichtfeld aufgrund der unterschiedlichen Positionen der einzelnen Sensor-Objektiv der Kamera. In den Prozess der UAV-Einsatz aufgrund der Beobachtung Abstand und fast keine Wirkung, aber in der Objektbeobachtung durch den Boden Aufrichtung f\u00fchrte zu einer relativ nah an das Ziel, das Sichtfeld Abweichung wird sehr offensichtlich, wie unten gezeigt, die zu den sp\u00e4teren Multi-Band-Daten in der lokalen Verarbeitung der Position des entsprechenden Fehlers f\u00fchren wird.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1.5.5 Schematische Darstellung des Unterschieds im Bildgebungs-Sichtfeld aufgrund der mehr\u00e4ugigen Kamera<\/p>\n\n\n\n

II. spektrale Schmalband-Wetterkameras<\/strong><\/h1>\n\n\n\n

Um die oben genannten Probleme zu l\u00f6sen, hat Beijing StarView Technology Co., Ltd. unabh\u00e4ngig eine monokulare Schmalband-Spektral-Wetterkamera entwickelt.<\/h1>\n\n\n\n

1,<\/strong>Mit Schmalband-Spektralkameras erfasste Daten<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Kamera erfasst mit jeder Aufnahme zwei Arten von Daten:1)<\/strong>Normale RGB-Farbbilddaten, die in der Lage sind, Breitband-Vegetationsindizes wie GCC und GVI automatisch zu berechnen.2)<\/strong>Spektrale Bilddaten in schmalen B\u00e4ndern (die B\u00e4nder k\u00f6nnen individuell angepasst werden, derzeit sind die ausgereiftesten B\u00e4nder 650\u00b110nm rot und 850\u00b110nm nahes Infrarot), und ist in der Lage, ein hybrides NDVI-Bild zu synthetisieren, das Folgendes enth\u00e4lt: 650nm spektrale Graustufenkarte, 850nm spektrale Graustufenkarte und NDVI-Graustufenkarte. Die NDVI-Graustufenkarte wird aus dem DN-Wert jedes Pixels der beiden anderen Karten nach der NDVI-Formel berechnet, und die hellen Pixel in der Karte sind diejenigen mit hohen NDVI-Werten und umgekehrt.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 2.1.1<\/p>\n\n\n\n

2,<\/strong>Merkmale der StarView Spektralkamera f\u00fcr das Klima<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die erfassten NDVI-Werte werden durch Schatten nahezu nicht beeintr\u00e4chtigt, und die NDVI-Bilder k\u00f6nnen die Verteilung und das Wachstum der Vegetation gut wiedergeben.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 2.2.1 Gleichzeitige Erfassung von RGB- und NDVI-Bildern durch die Star View Spectral Climate Camera (SVSC)<\/p>\n\n\n\n

Das NDVI-Hybridbild wurde in die SmartViewer-Klimabildverarbeitungssoftware von Beijing StarViewer importiert, die in drei Graustufenbilder aufgeteilt werden kann, n\u00e4mlich in eine 650-nm-Spektralgraustufenkarte, eine 850-nm-Spektralgraustufenkarte und eine NDVI-Graustufenkarte.
Das NDVI-Graustufenbild nach der Aufteilung ist frei vom Schatten des Turms in der realen Originalszene. Dies zeigt, dass die Berechnung des NDVI-Werts durch die \u00c4nderung der Lichtintensit\u00e4t nicht beeintr\u00e4chtigt wird und dass das Ger\u00e4t im normalen Betrieb sehr st\u00f6rungsresistent ist. Gleichzeitig ist aufgrund des Designs der monokularen Kamera die Abbildung der beiden Graustufenkarten von 650nm und 850nm vollst\u00e4ndig konsistent, so dass das synthetisierte NDVI-Bild auch vollst\u00e4ndig mit dem Bildausschnitt der Originalkarte \u00fcbereinstimmt, was ein wirklich aussagekr\u00e4ftiges NDVI-Verteilungsbild darstellt. Was die Genauigkeit des Vegetationsindexes angeht, so ist der Schmalband-NDVI-Vegetationsindex stabiler und pr\u00e4ziser als der Breitband-GCC-Vegetationsindex.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 2.2.3 Vergleich der Daten f\u00fcr den breitbandigen Spektralindex GCC und den schmalbandigen synthetischen Index NDVI  <\/p>\n\n\n\n

Die StarView Spectral Climate Camera zeichnet sich durch folgende Merkmale aus: 1) Bandkonsistenz: Die Bandeinstellungen stimmen vollst\u00e4ndig mit denen von Fernerkundungssatelliten \u00fcberein; 2) radiometrische Konsistenz: Durch radiometrische Kalibrierung kann sie radiometrische Produkte erhalten, die mit denen von Fernerkundungsbeobachtungen \u00fcbereinstimmen; und 3) parametrische Konsistenz: Die Schmalband-Klimakamera ist in der Lage, einen wirklich aussagekr\u00e4ftigen Vegetationsindex (NDVI) zu ermitteln, der den Anforderungen der wissenschaftlichen Forschung entspricht.  Zusammenfassung: Die Einf\u00fchrung der Schmalband-Spektralbildtechnologie macht die StarView-Wetterkamera zu einem qualitativen Sprung nach vorn mit deutlich verbesserter Leistung im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Wetterkameras.<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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