利用遥感技术检测植物病害
我想开发一种工作流程，通过遥感检测土豆植物中的一种特定疾病。
我在一架在植物上空5米高度飞行的无人机上安装了一台多光谱相机，从而获得了土豆田的图像。
多光谱相机有5个波段，即:蓝、绿、红、近红外和RedEdge。
我已经将所有波段的DN(原始数字)值转换为反射率值。
我首先训练支持向量机从植物中分割土壤，然后应用SAVI(土壤调整植被指数)来细化植物中的土壤分割。
现在，我想应用NDVI(归一化差异植被指数)来确定植物的健康程度。
这是要遵循的正确方法吗？NDVI是否适用于仅在5米高拍摄的图像？或者还有更好的方法吗？
致以最良好的问候。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-29 03:59:33
假设您创建的植物遮罩在区分场景中的非植物和植物方面做得很好，我建议您创建一个向量文件，例如与场景中的单个土豆植物或植物行相对应的点或线。完成此操作后，您可以缓冲已创建的几何体，以便于计算每个多边形中的分区统计信息。如果在多光谱光栅文件中列出给定层的平均值，就会得到每个植物或每行的给定波段的平均反射率。
由于来自多光谱传感器的原始波段的反射率值对场景的光照条件(入射光)很敏感，因此使用这些波段的比率(例如NDVI )来预测植物活力(或在发病个体的情况下预测胁迫)更具可重复性。
我已经开发了一个工作流程，可以帮助您提取所需的数据：
http://blogs.oregonstate.edu/geog566spatialstatistics/2017/06/01/processing-multispectral-imagery-unmanned-aerial-vehicle-phenotyping-seedlings-common-garden-boxes-part-1/
http://blogs.oregonstate.edu/geog566spatialstatistics/2017/06/02/processing-multispectral-imagery-unmanned-aerial-vehicle-phenotyping-seedlings-common-garden-boxes-part-2/
https://stackoverflow.com/questions/48803944
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