01 項目背景

水稻是重要的糧食作物之一，其產量和品質對全球糧食安全具有至關重要的影響。因此，實時監測水稻的生長狀態并實施精準管理成為現代農業的重要需求。

然而，傳統的水稻生長監測方式主要依賴人工實地調查或遙感衛星數據，這些方法存在效率低、成本高、時效性差等不足，難以適應現代農業對精準管理的要求。

相比之下，無人機高光譜技術憑借高效、精準、非破壞性和實時性的優勢，能夠快速獲取水稻田的高光譜數據，并通過計算NDVI值（歸一化植被指數）反映水稻的生長狀況和養分水平。這一技術不僅大幅提升了農業生產效率，還顯著降低了人力和時間成本，為現代農業帶來了顯著的經濟和社會效益，同時也為推動低空經濟發展提供了新的契機。

02 技術原理

無人機高光譜成像系統通過飛行作業采集水稻田的高光譜數據，這些數據具有較高的光譜和空間分辨率，能夠精確捕捉水稻田的光譜特性及其空間分布信息。采集到的數據需要經過一系列預處理步驟，包括輻射定標、大氣校正以及噪聲去除，以確保數據的準確性和可靠性。

隨后，通過特定算法計算水稻田的NDVI值，并結合地面實測數據進行驗證和校準，以進一步提升分析結果的準確性和可信度。最終，根據NDVI值的動態變化，對水稻的生長狀態、病蟲害分布及養分狀況進行綜合分析，為農業生產管理提供科學的決策依據。

03 監測流程

勘察監測地點 - 制定飛行方案 - 調試現場設備 - 規劃飛行軌跡 - 采集飛行數據 - 處理光譜數據 - 提取病害信息 - 輸出監測結果

04 分析結果  

本次實驗共采集了3處水稻田的高光譜數據，結果表明無人機高光譜掛載系統在水稻田NDVI值計算中的可行性得到了驗證。建議后續研究中優先使用HY-90系列高光譜掛載系統，進一步開展水稻田長勢監測研究。

未來工作建議如下：

1. 在當地建立水稻高光譜數據的常態化采集機制，構建區域性的水稻高光譜數據庫，為后續研究提供系統性數據支持；

2. 設立固定的高光譜數據采集點，持續采集水稻不同生長階段的高光譜數據，完善水稻生長過程的光譜數據庫。