高光谱遥感影像处理(四篇)

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遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇一

摘  要：科技创新发展，推动了行业快速进步。文章主要通过对航测遥感内业数据处理相关问题的分析，对数据处理关键性技术进行探讨并提出切实可行的方法。

引言

航測遥感在各个方面都有广泛的应用，只有全面确保数据的精准，才能为行业测绘提供优质内容，确保各项工作顺利进行。数据处理是重要的环节，其是否精准可靠，直接影响到航测遥感工作最终的成果，所以说，只有从环节入手，强化管理与计算，保证航测遥感业内数据处理科学，才是技术的关键点，航测遥感工作效果与处理技术有着密切的联系。

1 航测遥感概述

科技的创新与发展，使航测遥感技术在各行各业得到广泛应用，发挥着重要的作用，特别是在铁路建设、地图测绘、工程布置、水文侦察、地质勘探等方面，有着重要的作用。通过良好的技术支撑，确保各项测绘精准无误，提供有效参考数据，航测遥感在各个领域都有着良好的应用，促进服务行业发展。随着技术的不断创新，其应用广泛性也带来了行业的巨变，通过各种高科技的融合，实现了航空摄影、航空测量、遥感、物探、全球定位系统、试验数据为基础的技术融合，通过更加高效的智能、自动系统，实现一体化载入，确保了数据的精准性，为灾害防范、地图测绘提供优质数据，通过与高科技的更好整合，全面提高了航测遥感技术能力，为社会发展提供更加优质的服务项目。

2 数据基本特征

2.1 数据格式

数据格式是决定应用的基本范围依据，根据基础地理空间数据的划分，其数据格式包括矢量和栅格二种类型。矢量数据集是数字线划图，根据不同的地理要素形成不同的分区，按照点、线、面的几何特征进行综述，同时，把各点位按照特征属性进行分类，根据不同的要素数据层，划分不同的等级标配，为地理信息系统提供可靠的空间检索、空间分析，保证了测绘数据的精准可靠。栅格数据集包括数字正射影像图、数字高程模型和数字栅格地图，这种数据集整体结构就是像元阵列，不同的像元代表一个行列号，这样就能够从数据中明确地理坐标，保证了位置的精确度，按照不同的物体属性，标注类型或值编码。

矢量数据对地表目标的描述更加真实可靠，按照不同需要，能够随机做数据选取，并在计算机端口显示数据结构形式，再通过扣类数据的叠加，保证了空间分析的科学有效性，确保最终的决策合理合规。矢量数据结构非常严密，描述了数据拓扑关系，使深层分析更好的实现，但这种数据集技术要求非常高，其优势是质量好、数据精。栅格数据与矢量数据相比，整体结构并不复杂，通过空间数据叠加表现出简便、易懂的特征，能够更好地分析地理空间。

2.2 基本内容

基础地理空间数据采集有不同的时间节点，根据不同的产品周期，一般可以把地理矢量数据划分为三层：首层是核心要素，是主要的数据结构;次层是核心要素基础上的可选要素，是按照不同需要进行的各自组合。最后一层是全要素的整合，是地形图要素的统一数据格式。

根据数据的内容，可以看到，矢量数据内容包括地形的控制测量数据，、水系情况、地面附属设施、建筑物、交通运输、管线设施、境界、地表覆盖以及相关的地势地貌。地形控制测量数据，又分为平面控制点、高程控制点、天文点、重力点等多个点位合成。栅格数据内容主要包括dem格网数据，格网间距5m或12.5m;dom影像数据，地面分辨率为1m;drg图形数据，分辨率不低于250dpi。文本数据包括相关的地理地名、位置、类型、行政区划、经济数据，对相关的数据提供说明性的文字等，表明数据内容、质量、背景，能够更好地提供精准信息数据。

在各行各业中，均需要航测遥感技术支持，为行业提供精准的数据服务。进行勘测过程中，科学的设计非常重要，此时，决定了航测技术的可行性，只有全面加以控制，才能避免出现问题，保证技术的有效性。一是线位变动出了控测范围;二是线位变动出了摄影范围。只有全面把握好两个方面内容，才能保证测量的数据精准，超出测量范围的时候，需要及时进行补充，根据内容的不同，可以在任何时间下进行补充，保证数据的全面精准，如果不能进行补测，那么就需要进行人工补测，确保数据完整;超出摄影范围的时候，主要是受到各种因素的影响，导致超出摄影范围的成因较多，主要是航带设计没有计算范围，节省航摄费用成本，这样就限制了航摄面积范围，影响到了摄影的范围，有些数据框得太死则不利于获取;为有效避免上述情况发生，在航带设计和控测时要给线路布局可选的余地。

航测遥感技术在地图测绘中的应用越来越广泛，随着技术不断发展，地图测绘上有着良好的应用效果，为地图测绘提供了有效保障。地图制图的时间较长，需要一定的周期，这样地图上的位置就会在一定周期发生变化，地物地貌变化也会导致图上线路位置的摆动。只有全面提高技术支撑，合理掌握线路选线技术，才能设计出良好的线路，尽可能避免出现超出控制范围的情况。

地图测绘需要保证时效性，根据所描述的任务不同，设计好地图的测量范围，一定时间段内对所测地区进行精准描述，特别是对地理环境、不同地形测绘，更需要大量的数据支持。充分利用空中摄影技术，能够有效保证勘测精准，测绘时可以成比例缩小，做好数据计算与收集。传统的地形勘测，需要人力来完成，在没有技术支撑的前提下，其劳动是非常费时、费力、危险的，技术的创新与发展，大大减少了人力劳动，提高了效率，通过相关技术支持就能够完成许多人类完不成的任务，科技带动了地图测绘快速发展。

4.1 资料准备

航空遥感内業数据关系到后期的制作，内业数据处理是重要的技术，只有全面提高处理技术能力，才能保证空间数据的准确性，使各种信息更加细致科学。数据处理关键技术分析以航空为基础，为了保证数据准确，需要做好相关技术准备，航空资料的准备至关重要，航空拍摄底片、地形图、高程控制点、航摄验收报告等是分析的前提，通过相关资料的组合根据，全面保证航摄效果。

4.2 影像扫描

影像扫描主要是依据所采集到的相关数据，进行数据分析，再利用影像扫描获得高质量的航空影像，进行全面的扫描。影像扫描要保证色度、清晰度、色差，保证影像分辨率，才能提供精准信息，扫描过程中，合理控制好分辨率是保证图像清晰的重点，重点运用好地理空间数据，完成精确、完整的图像扫描，为下一步工作顺利开展提供优良基础。

4.3 定向建模

基础地理空间数据模式主要包括数字线划图、数字正影像图、数字栅格地图、数字高程模型四类。不同的数据模式有不同的结论，为了保证最适合，则需要对后期工作进行分解，按照经济性、快速性的原则，保证选择的模式对影像有帮助。定向建模在整体环节中非常重要，应用中主要利用的是jx4技术，定向建模需要人工内定向，由专业人员应用计算机把空三时方片位置调整成与扫描时方片相同，避免出现残差，保证最后的使用效果。自动内定向需要在建立像对后进行，根据不同的模板，使用jx4自动内定向功能，有效做出内定向。最后形成定向模型。

4.4 数据采集

数据采集过程要科学合理控制，保证数据精准度。一是立体测判采集。依据中心点位置，以此为标准点，采集相关的中心数据，根据不同的要素密度，保证几何形状不失真，有机结合数字高程模型对相关的数据进行采集。依据jx4技术支撑，构建基本的定向模型，有效处理好绝对定向，这样就能够快速找准控制点自动定义区，按照设置的工作区不同，使用影像测量得到相应数据，再通过扫描打印，形成缩略图，以缩略图为基础与jx4技术结合，建立起科学有外方位元素安置定向，最后得到坐标和系数就能够形成密度曲线，充分保证了定向模型采集数据的可靠性。二是采集数据分层。有效的分层是保证矢量数据精准的条件，通过良好的技术处理，全面提高矢量数据属项性及属性值，完成数字高程图形数据的采集与分析。三是数字高程模型数据影像拼接。数据与图像的结合完成整体的拼接，为了保证数据精准，需要全面进行计算与复核，确保数据拼接精准、完整。检查出不符合标准的数据，需要重新进行采集，并修正拼接。以幅为单位的数据制作，能够有效为航空提供全面的信息。

5 结束语

航测遥感技术不断创新，在各行各业发挥重要的作用，内业数据处理需要以技术为支撑，科学、有效、准确进行处理好各项数据，只有这样，才能全面保证数据有效、有用。

参考文献：

al data; processing technology

遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇二

摘 要：卫星遥感技术能够实现高通量、无损、大面积、连续监测小麦的生长发育状况和病虫草害发生情况等功能，有助于小麦的高产、优质和高效栽培，同时还有利于辅助政府科学决策，政府、农技部门及相干企业的治理程度得以进步。该文根据已有的文献综述和研究结果，论述了卫星遥感影像技术在小麦生产领域应用的理论依据、演变过程及最新进展，为小麦品质监测的未来研究提供参考。

关键词：小麦;卫星遥感;品质监测

1 卫星遥感技术在农业上的应用发展历程

1.1 起步阶段（1960—2000） 20世纪60年代，美国农业、林业、海洋、水文等领域就已经应用了卫星遥感技术，通过这项技术，美国从中获取了较大的经济和社会效益。20世纪70年代末，美国利用卫星遥感技术对苏联境内的小麦生产状况进行了大面积作物产量估测，估测的产量与实际结果进行核对，发现误差在10%。20世纪80年代，“农业和资源的空间遥感考查计划（agristars）”在美国开展，以此取得了国际粮食贸易市场的主动权，获得的经济效益达到了上亿美元[1]。20世纪70年代末，卫星遥感技术在我国农业生产领域的应用探索逐渐开展起来。探索共分为3个时期：（1）“六五”时期，农业部门在国内外各界各部门的支持下，从国外引进了先进的实验仪器和探测技术并组织招集人员进行人才培训，为后期的卫星遥感应用探求开启了一个良好的开端;（2）“七五”“八五”时期，农业部门开始自我探索，卫星遥感技术经历了关键技术攻关、实验调查研究和局部农业生产服务3个阶段，为后期的农业科研项目应用奠定了牢固的根基;（3）“九五”时期，卫星遥感技术已经初具规模，可以进行实用化。卫星遥感运行服务系统在我国正式投入运行并开展了多项遥感在农业上的运用服务，包括全国农业资源调查、连续实时监测农作物生长状况及理化参数评估、病虫草害信息收集、灾害预警以及田间灾害损失评估等[2]。

1.2 发展阶段（2000—至今） 2001年中国加入世界贸易组织后，国际市场上的大量农产品冲击着我国农业市场，造成了较大的波动。提高粮食品质，及时掌握我国粮食生产现状成为辅助政府宏观调控和市场决策的关键措施。我国关于粮食产量及品质的调查主要有以下2种方法：是以行政区划为单位，逐级上报，这种方法耗时较长，且人为因素是易影响数据准确性的主要原因。数据的收集速度较为缓慢，至少要秋后才能完成统计，这对政府部门宏观调控和农业企业收购而言是不利的。二是让各地农业单位派遣相关人员进行实地调查，再进行汇总收集，这种方法准确性较高，但消耗的人力成本和时间成本非常大;同时采集的数据以样点为主，无法得知当地小麦整体的具体品质水平。因此，高通量、实时无损地对小麦进行区域产量评估和品质监测成为研究热点，国内外相继进行了卫星遥感对作物生理生化特性参数和品质监测的研究。

由于植物在特定波长的反射率吸收峰能够体现植物叶片水分状况，田庆久等利用光谱反射率诊断小麦植株水分的可能性，结果表明：属于小麦的叶片含水量的吸收特征光谱图中，峰深度和面积在1450nm处具有良好的线性回归关系。说明利用地物光谱仪直接測量小麦叶片光谱，从而对小麦水分含量进行活体测定是可能的，且方便快捷、节时省力。然而研究结果主要是针对地面测定技术开展研究的，对于高空机载或卫星遥感技术而言，由于1450nm光谱段位于大气窗口之外，为大气水吸收波段，因此，利用高空遥感技术获取该波段的高质量数据比较困难。能否将该研究结果应用于高空遥感技术和应用方面，还有待于发展高空遥感技术、提高遥感器性能，以及大气订正技术的发展和完善[3]。

祖冬琦等通过对遥感图像进行判读，综合解译并制定预测估产模型，论述了利用遥感影像提取农作物面积、产量的主要影响因子，以及解译影像的具体方法[4]。黄文江等在开展作物营养诊断和品质预报方面的协同研究时采用了红边参数这一概念，结果表明：在小麦开花期运用红边参数对反演叶片全氮和可溶性糖含量进而预测小麦蛋白品质是可行的。遥感可被农业从业者利用进行大面积无损连续地评价冬小麦生长状态有了依据[5]。宋晓宇等研究发现，在进行小麦籽粒蛋白质等主要品质指标的预测时利用遥感技术是可行的，遥感应用的新途径也因此开辟[6]。

经过4年的努力，扬州大学研究出的稻麦产量和品质遥感监测与预报技术在与实际田间测验的数据进行比对时，数据准确率达到90%以上。根据相关农业部门提供的材料显示，仪征地区小麦的产量、性状的稳定性以及病虫草害检测情况等也被控制在一定范围内，经过与卫星遥感的数据比较，发现两者数据相当[7]。谭昌伟等在探索叶片氮含量与籽粒蛋白质、湿面筋及淀粉间的关系时发现均呈显著或极显著相关关系，最为密切的时期是开花期，得出了开花期可作为遥感预测籽粒品质更为理想时期的结论[8]。杨峰等研究发现，叶面积指数与叶绿素密度在水稻、小麦整个生育期内的变化趋势均呈现抛物线，能够作为遥感监测作物生长状况及产量估算的重要参数[9]。

由此可见，国内外对作物产量的预估和监测已广泛应用，且效果较好，而对于小麦的品质监测和研究尚未完全成熟，只有约不到20年的时间。

2.1 遥感的概念 遥感技术简称为“rs”，它是指科研人员从无人机、人造卫星或其他高空监测设备上远距离收集地球表面目标物的电磁辐射信息，进而利用物理学原理和数学统计方法等对收集的信息进行分析研究的一门科学技术。简而言之，遥感就是通过测量地球地貌特征及变化过程中的物理量，采用大数据的形式将这些信息客观地收集、记录，传输到云端服务器进行处理和重现的一门科学技术。rs是一种空间信息获取的高新技术，具有时效性强、可动态监测，监测面积宏观、范围综合以及成本相对较低等特点，在收集农业资源和农业生产的相关信息时快速而准确，对宏观动态地监测作物生长、实时指导作物生产具有独特的优势[8]。总的来说，采用卫星作为搭载平台获得的多光谱，高光谱及热红外影像进行区域尺度的作物估测研究，即为卫星遥感。

2.2 卫星遥感影像与传统监测方法的比较 在小麦生产过程中，掌握小麦长势信息，尤其氮素状况的实时性，对管理措施的实施及田间初步品质分类尤为重要。传统的检测小麦氮素营养状况的方法是利用试验田间的样本采集、室内分析测试样本氮素含量。这样的方法所选样点主观性太强，且破坏了样本生长过程，难以实现大面积的连续实时监测，因而在对小麦进行分类管理时精确性较低。目前，研究人员正在关注高分辨率的地物光谱仪，用于简单、快速、非破坏性地估测植物冠层生物化学组成的前景。大面积、实时连续地监测植物营养状况的研究，随着传感器等遥感技术的发展，也取得了很大的进展（shibayama等，1986;wessman 等，1989;浦瑞良和宫鹏，1997）。国内外定量遥感理论与技术发展迅速，在小麦长势监测、产量估计、病虫害预报等方面积累了大量资料，有关小麦品质研究的非遥感信息资料为遥感监测品质奠定了基础，其他作物品质监测管理已有成功先例。

3 小麦品质监测原理

3.1 小麦特征光谱 在各种力的作用下，物质会在某些特定的波长位置形成反映物质成分和结构信息的光谱吸收和反射特征。小麦在各个波段都具备典型的反射光谱特色，利用卫星遥感对这些反射光谱特征进行观测和数据采集，可有效探明小麦含有的尤其是氮素的物質含量，明晰小麦的品质状况。

3.2 氮素含量 氮是植物生命体内的必需元素之一，对植物的形态建成和生长发育起着直接的，不可替代的，必不可少的作用，被称作“生命元素”。蛋白质、核酸和磷脂的主要成分中就包含了氮元素，而这3种物质又参与到了原生质、细胞核和生物膜等结构物质的组成，对小麦籽粒的构成起着十分重要的作用。同时，氮素也是叶绿素的主要组分，小麦的产量和品质形成过程中受氮素含量水平的影响很大。缺氮会导致小麦出现生长矮小，分蘖少的缺素症状及叶绿素合成受阻的现象，产量降低。氮素过多则会导致青迟熟、延长小麦生育期，抗病、抗倒伏能力降低，还会导致环境污染。刘良云等研究发现，小麦叶片全氮含量在各个时期与籽粒品质大多达到显著或极显著水平[10]。

3.3 红边参数 红边（red edge）是一种特殊的陡而近于直线的斜边，由植被在红光波段叶绿素强烈的吸收，近红外波段光在叶片内部的多次散射而形成的反射率急剧上升形成。国内外学者对这种反射光谱曲线中的特殊形态一直给予高度的关注，并称其为“红边”，为植物所特有其波长位置一般处于660～770nm。黄文江等为了进行作物碳-氮代谢的典型生物化学参数叶片全氮和叶片可溶性糖的相关性分析，共选取红边参数红边位置、红吸收峰、红边振幅、最小振幅、红边峰值面积5个指标探索。结果表明：叶片可溶性糖含量可用红边位置来反演，叶片全氮含量可以运用归一化最小振幅来反演。建立了红边参数与其显著相关组分间的回归方程，并利用不同地点开展的实验采集实际验证数据，对建模试验所建立的回归方程进行了检验[5]。

3.4 叶绿素含量 植物叶片的叶面积和净光合速率是决定农作物的干物质积累量的2个重要因素，而这两者主要通过小麦的叶面积指数和叶绿素含量来决定。在小麦生长初期，叶面积大小决定了干物质的积累量;（下转178页）（上接136页）生长后期，叶面积大小对物质生产的效果逐渐减小，叶片光合速率的作用则越来越大。

4 品质监测的最新进展

白雪娇研究发现，植物的氮素状况和生产潜力可由冠层叶片氮素含量、叶绿素含量和叶面积指数进行指示。因此，要想能够动态、连续、实时地获取冬小麦的生长势态，判断氮素营养状况来指导农业从业者进行田间精准栽培管理，可选择利用高光谱遥感监测技术过对冬小麦冠层叶片氮素含量、叶绿素含量及叶面积指数进行监测[11]。金正婷研究发现，最近几年我国冬小麦受赤霉病影响严重，且后期赤霉病的发病严重程度与小麦前期的生长状况游有着显著的关系，得出叶面积指数，叶片叶绿素含量和地上生物量与赤霉素病情指数都呈正相关关系，在一定程度上小麦群体的长势状况都能被这三者反映的结论[12]。李振海研究发现，在小麦处于灌浆期时，进行区域尺度冬小麦产量和籽粒蛋白质含量预报的时候采用dssat作物模型并结合遥感同化和气象预报，得出小麦开花期是最适合进行小麦产量预报的时间点，灌浆期是最适合小麦进行品质预报的时间点[13]。王琦海研究发现，在gpc（籽粒蛋白质含量）模型构建时加入地理位置信息，预测冬小麦籽粒蛋白质含量的时候准确性会大大提高，具有一定的有效性和可行性，对实现利用遥感进行区域性冬小麦gpc的快速监测预测具有一定的借鉴价值[14]。

5 展望

卫星遥感技术在应用于小麦品质监测时，田间调查结果的精确性是需要注意的问题。每块田小麦的长势、管理措施均不相同，在进行田间数据采集时需要获取能够代表整块田的样本，这样才能为后期的数据分析决策提供切实的参考依据。我相信随着科技的快速发展，卫星遥感技术能够为大面积连续、准确及时、无损地进行农业估产、长势和品质监测提供技术支持，提高政府、农业企业及农业从业者的管理水平。

参考文献

（责编：张宏民）

遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇三

一.x线检查技术及特点 1.x线概念**

b．ct成像原理**

ct是用x线束对人体进行扫描，探测器接收通过该层面衰减后的x线，经模／数转换输人计算机进行处理，得到扫描层面组织衰减系数的数字矩阵，然后将矩阵内的数值通过数／模转换，有黑白不同的灰度等级在荧光屏上显示出来，即构成ct图像。

基本概念** ①体素和像素：

ⅰ.体素：把选定层厚的断面分成按矩阵排列的若干个体积相同的长方体，称为体素,体素的高度即为层厚。

ⅱ.像素：通过计算得到每个体素x线衰减值（ct值），再经数模转换器把数字矩阵中的每个数字转为许多黑白不等灰度的小方块，即像素。

ⅲ.按矩阵排列构成ct像。

图像的空间分辨率不如x线图像高。③密度分辨

ⅰ.指分辨两种组织之间最小密度差异的能力。

的密度分辨率比普通 x线高10〜20倍。④ct值

值：亨氏单位hu。规定水ct值0hu；骨皮质最高，为十1000hu；空气最低，为一1000hu；人体中密度不同的各种组织的ct值则居于（一1000〜+1000hu的2 000个分度之间）

⑤窗技术：（窗宽、窗位）

ⅱ.窗宽：a指图像上16个灰阶所包括的ct值范围b ct值高于此范围的组织均显示为白色;而ct值低于此范围的组织显示为黑色c窗宽的大小影响对比度，加大窗宽图像的层次增多，组织对比减少；缩窄窗宽图像层次减少，对比增加。

妨

①纵向磁化定义：人体在mr机磁体内可产生一个沿外磁场纵轴（z轴）方向的总磁矩，称为纵向磁化。

①横向磁化:发射的射频脉冲还使振动的质子做同步同速运动，.处于 同相位，这样，质子在同一时间指向同一方向，形成横向磁化。

②横向弛豫时间：停止射频脉冲，振动的质子母于不同的相位，横向磁化逐渐消失至原磁化量的37％，所需时间称为横向弛豫时间，简t2。在磁场强度一样的条件下，同一种质子的xi和丁2从理论上是一样的。

ⅲ：mri成像

①氢质子之间弛豫时间，的差别用电信号记录下来并且数字化，就成为磁共振成像的基础。

②弛豫快慢决定信号的强弱，信号的强弱变化并将其定位计箅机的处理就形成黑白差别的磁共振图像。

a核医学概念：①是用放射性核素诊断、治疗疾病和进行医学研究的医学学科，②分为实验核医学与临床核医学。

b核医学影响：①核医学影像是显示放射性核素标记的放射性药物在体内的分布图。②核医学影像是显示器官及病变组织的解剖结构、代谢、功能相结合的显像。③临床上主要有单光子发射断层显像术（spect）和正电子发射断层显像术（pet）

第五章超生诊断基础

1.基本原理**

a超声诊断或超声成像：**

定义：利用超声波的物理和人体器官组织声学特性相互作用产生的信号，将其接收、放大和信息处理后形成图形、曲线或其他数据，以此进行诊断的方法称为超声诊断或超声成像。

b成像原理**

①超声成像的基础：利用组织声阻抗和衰减的差别，超声波人射后会产反射和衰减差别，这是超声成像的基础。②超声成像：超声穿透人体并回声，接收回声，用灰阶和(或)频谱等表现为超声成像。③衰减主要为大分子(蛋白质，尤其是胶原蛋白)引起。④水的衰减最小，骨骼和气体衰减最大。⑤后方回声反映了衰减的程度，后方回声強度越大，衰减程度越小。

c特点**（脉冲回声式b超超声、频谱多晋勒）

遥感影像处理的相关技术遥感光谱分析篇四

通过图像处理技术对无人机采集的遥感图像数据进行数字化分析，采用深度学习算法产生图像的体积结构或三维结构。以下是达达文档网分享的内容，欢迎阅读与借鉴。

从古至今，农业问题和粮食产量一直是制约着人类社会生存和发展的重要问题，随着当代社会生产方式和农业无人机技术的快速进步，中国农业正在由传统农业逐渐转变为信息农业、智慧农业、精准农业，使用无人机进行农田作业也成为当代农业发展的新趋势。农业遥感无人机以其高灵活性、高效率、低成本、操作简单等优点成为现代农业的研究热点，基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域，图像处理技术也逐渐应用到无人机采集图像处理中来。为了分析和提取农业遥感无人机采集图像中蕴含的农情信息，更加高效率地实施农情监测，图像处理技术开始运用到农情检测中的无人机采集图像分析方面。

1.1 国外图像处理技术在农业遥感无人机中的相关研究

在国外，图像处理技术被广泛应用在农业无人机系统中。随着农业技术的不断进步，图像处理技术和无人机技术的结合更加紧密，通过农业无人机进行遥感采像后，运用图像处理技术进行农情信息的提取和主要分析的相关应用也越来越多。

x年，hardin等利用图像处理技术对无人机采集图像加以分析，进行大规模的农业草种可视化图像数字模拟绘制；x年，swain等将图像处理技术和农业无人机相结合，通过对农田的多光谱影像进行图像反衍操作来监测作物氮元素含量的相关变化；xx年，hunt等基于农业无人机采集的遥感数据，通过图像处理技术大尺度监测作业农田内的大豆生物量；xx年，zarco等通过处理农业无人机采集图像对不连续冠层进行相关分析，从而实现生物参数的检测，并通过三维重建的图像技术对作物的生长高度进行了相关的监测和统计；xx年，liebisch等基于无人机遥感图像数据，通过图像生成重建技术绘制了3d点云图检测行播作物进行除草试验的相关效果。

1.2 国内图像处理技术在农业遥感无人机中的相关研究

与国外相比，国内图像处理技术用于农业遥感无人机的应用时间稍晚，但是国内的相关技术发展也非常迅猛。中国农业无人机市场逐年扩大，图像处理技术和无人机的结合也逐渐走在了世界前列，并形成了丰富的应用案例。

x年，祝锦霞等利用农业无人机航拍平台来获取水稻叶片和冠层的图像，并通过进一步对获取图像进行分析处理，提取到了不同氮素含量的叶片和冠层特征信息，进而进行诊断水稻富含的氮素营养。x年，冷伟锋等提出了利用无人机遥感和图像处理技术，通过对作物冠层进行电磁辐射异常检测确定作物病害部位的无人机检测平台。x年，高林等围绕无人机高光谱遥感反演，利用图像处理技术生成了作物叶面积指数，并在冬小麦试验田对冬小麦叶面积指数进行估测及对冬小麦覆盖度进行提取。x年，试验人员基于无人机多源图谱进行图像融合对水稻稻穗表型进行了监测研究。

2.1 农田地块面积估测

通过图像处理技术对无人机采集的遥感图像数据进行数字化分析，采用深度学习算法产生图像的体积结构或三维结构。这些三维结构进一步用于构建信息建模系统，并执行不同的操作，如图像分类、增强和分割等。

结合图像处理技术，可以让农业遥感无人机的采集图像更加清晰，获得数据更加便捷，在实现节约成本的同时提高农业无人机采集数据的准确性。

2.2 农作物生长状况监测

通过图像处理技术，可以利用无人机进行遥感监测农作物生长状况，主要包括农作物实时生长变化、作物植被覆盖度变化、作物生物量估测、作物健康状况监测以及作物相关元素含量等。主要实现利用无人机搭载多光谱摄像头，将通过无人机获取的多光谱影像进行相关的图像处理操作，实现农作物的生长状况监测，并将无人机获取的高分辨率影像进行图像拼接和融合后与相关数据进行分析，从而获取农作物生长情况。通过使用图像处理技术的无人机处理系统可以更好的实现农业无人机采集图像的大气校正和辐射定标等，实现农作物生长状况监测的智能化和自动化。

在农作物生长状况监测方面，通过图像处理技术和农业无人机相结合，可以实现比人工观测无人机图像更加高效的效率。在经过深度学习算法的图像处理技术后，农业无人机系统还可以更好地规划航线，从而使无人机系统更加高效合理地监测农作物生长状况。

2.3 农作物灾害监测和预警

通过农业无人机进行跟踪飞行、图像传输及相关的图像处理后，可以基于深度学习的相关算法进行农作物病虫害的智能化视频监控和精准识别，相对于直接观测采集图像具有更高的识别速度和识别率，其中识别速度能达到人工的近百倍。

通过将图像处理技术应用于农业无人机进行相关灾害监测和预警中，因其识别速度的显著提高，可以及时监测大规模农情，比如森林防火和农作物病虫害等。图像处理技术和无人机相关技术融合，有利于为农作物病虫害快速识别和防治提供支撑，实现精准化的农作物灾害监测和预警。