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经验案例

环境气象站作物影像在农业生产上的应用

农业生产的需求与田间作物影像的关系
田间作物影像可以藉由影像分析与数据化,精确掌握作物生育资讯,提供施肥、病虫害及水分管理等的田间操作依据,提高生产效率。近年来无人飞行载具(UAV)的发展日趋成熟,其体积小、机动性高,可快速、大面积取得田间作物影像,有助于拟定田间管理的因应策略,获取作物生产的最大利益。
作物影像的种类
由于不同作物植体的色泽、形态及结构随着生育进展而异,并受到管理差异的影响,而改变田间作物对于太阳光不同光线的吸收、反射等光学特性,综合反应在田间作物影像的多样变化(图1),此即判识作物生育状态的依据。
影像感测仪器可以撷取可见光作物影像,也能够拍摄其它人类视觉无法感受到的光线影像,例如近红外光影像等。亦可综合计算可见光影像与近红外光影像,其中以NDVI影像受到最广泛的研究与应用。就以上不同类型影像介绍如下:
1.可见光影像:
可见光影像类似人类视觉看到的影像(图2),其颜色变化大部份决定于作物叶片光合作用色素的种类及多寡,当光合色素浓度愈高、活性愈强,对可见光的吸收率愈高、反射率愈低(图1)。然而可见光影像不容易呈现作物生长状态的细微变化,例如发生窒息病的水稻田区不易自可见光影像获知罹病区块(图2)。
2.近红外光影像:
人类视觉无法感受近红外光,其影像以人为定义的颜色呈现(图2)。作物近红外光影像主要受到叶片构造及叶片层次的影响,当叶片愈厚、水分含量愈高,以及叶片上下相叠的层次愈多,则近红外光的反射量愈高(图1),亦代表作物生长的繁盛程度与健康状态。
3.NDVI影像:
综合分析可见光影像及近红外光影像后,可获取作物的NDVI影像(图2),同时监测作物的健康状态与光合色素的活力,提供比可见光影像及近红外光影像更清楚、细微的作物生长资讯,例如图2之NDVI影像可清楚显现水稻窒息病的发生位置及严重程度。相较于可见光影像及近红外光影像不易量化与标准化,NDVI影像属于标准化的数值影像,其颜色的呈现是人为所定义,数值介于0~1之间。当NDVI数值愈高,作物活力愈强,可以建立田间作物生长的空间分布,特别适合作为评估作物生育状态的差异,是监测田间作物健康、活力状态的良好工具。
结语
作物影像在农作物生产过程中可以应用的层面相当广泛,例如作物种类的辨识、生育时期的追踪、营养状态分析、产量估测与预测、病虫害感染评估,以及逆境灾损评估等多元应用,可以达到快速评估作物生长状态,适时提供适当管理操作的目的,轻松完成「巡田」任务。
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