無人機設(shè)備具備便捷、能夠低空飛行等特征，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。利用旋翼無人機搭載各類高光譜遙感設(shè)備，能通過反射光譜探測各類農(nóng)作物信息。本文簡單介紹了基于旋翼無人機的農(nóng)業(yè)低空高光譜遙感技術(shù)。

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高光譜遙感圖像的采集

在高光譜遙感圖像的采集過程中，可以通過旋翼無人機實現(xiàn)相關(guān)工作，而在實際采集過程中，應(yīng)當精細化控制無人機的飛行參數(shù)和飛行路線。通常情況下，采用的采集方式主要為定點采集，也就是在無人機進入預設(shè)地點后，對相機發(fā)出對應(yīng)的拍攝指令，這種方式能夠保證圖像重疊率，在提高整體采集效率與采集質(zhì)量的同時，獲取更高質(zhì)量的采集圖像。而高光譜遙感圖像的采集工作，主要包括以下內(nèi)容：

1）確定無人機的飛行參數(shù)。其中主要包括無人機的飛行速度、圖像重疊率以及飛行高度等內(nèi)容，在確定參數(shù)的過程中，應(yīng)當注意這部分參數(shù)并非互相獨立的，而是處在一種互相影響的狀態(tài)中。所以，這就需要結(jié)合任務(wù)的實際需求以及設(shè)備自身的性能展開綜合考量。站在實際應(yīng)用的角度上來看，其中應(yīng)當優(yōu)先確定好重疊率，以此確保圖像精度不會受到影響，結(jié)合分辨率來確定具體的飛行高度，最后結(jié)合相機的工作頻率來確定飛行速度。

2）飛行路線的規(guī)劃。飛行路線主要在結(jié)合相關(guān)飛行參數(shù)的基礎(chǔ)上確定，在日常應(yīng)用中，大多都會采取“之”字形的飛行路線，這樣能夠全面拍攝農(nóng)田區(qū)域，做到不留死角。

3）確定相機的參數(shù)。其中需要重點確定的是相機的曝光時間以及焦距等，焦距決定了圖像采集的清晰程度，在后續(xù)確定焦距的過程中，不能采用自動化的對焦模式，這是由于自動化對焦會延長圖像的拍攝時間，容易出現(xiàn)丟圖問題。同時，還要確定好曝光時間，如果曝光時間較長就會喪失一部分遙感信號，曝光時間過短也會降低圖像的信噪比。在后續(xù)的參數(shù)選擇過程中，應(yīng)當注意不同參數(shù)的影響，在其中找尋出一個平衡點，以此更加高效地開展高光譜的遙感圖像采集工作。

高光譜遙感圖像的預處理

由于周邊環(huán)境因素以及相機傳感器自身存在的問題，圖像很容易產(chǎn)生失真問題，為后續(xù)數(shù)據(jù)信息分析工作的順利開展帶來了一定程度的誤差。因此，需要對采集到的高光譜遙感圖像展開預處理。通常情況下，高光譜遙感圖像所產(chǎn)生的失真問題，主要在于輻射亮度不均勻以及幾何畸變多，需要對其展開針對性處理。

1）幾何畸變及矯正。由于鏡頭透鏡在生產(chǎn)安裝階段中存在一定程度的誤差，使得實際成像點與理論成像點之間并沒有完全重合，通常會出現(xiàn)小幅度偏移，而這種偏移還存在一定規(guī)律，可以結(jié)合規(guī)律計算機變系數(shù)。在計算機變系數(shù)的過程中，應(yīng)當建立對應(yīng)的像素坐標系、相機坐標系以及圖像坐標系，以此標定相機。而為了保證相機的標定精度不會受到影響，就要采用傳統(tǒng)的相機標定方式，結(jié)合具體的畸變情況計算出準確的幾何畸變系數(shù)，逐步更新相機的內(nèi)部參數(shù)與外部參數(shù)。

2）光譜圖像的漸暈校正。漸暈主要指圖像中間部位明亮，而邊緣部分較為陰暗的現(xiàn)象，由于旋翼無人機所用相機普遍為小型化與輕量化相機，這也增加了漸暈問題的發(fā)生概率。同時，在實際工作中，光譜相機中往往添加了濾光片，這也加大了漸暈現(xiàn)象產(chǎn)生的影響，而漸暈現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因就在于進入相機當中的光線會隨著視角的不斷提升而降低強度，從而引發(fā)漸暈。根據(jù)漸暈現(xiàn)象的具體成因，可以將其劃分為像素漸暈、光學漸暈以及自然漸暈等多種類型，這就需要針對光譜遙感圖像來展開漸暈校正。近年來，在發(fā)展進程中，通過Retinex圖像增強算法可以對原圖像的亮度分量以及反射分量進行估算，然后通過對于不同尺度的SSR計算，并加權(quán)平均來實現(xiàn)漸暈校正，基本上能夠消除光譜失真問題，實現(xiàn)旋翼無人機低空高光譜遙感圖像的漸暈校正。

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輻射一致性處理技術(shù)

在高光譜遙感圖像采集工作中，由于天氣變化，太陽光照度也會出現(xiàn)一定程度的變化，這也使得遙感圖像當中出現(xiàn)了一種明暗程度不夠均勻的問題，為了有效解決這方面問題，應(yīng)當展開輻射一致性處理。站在實際情況的角度上來看，為了更好地達到輻射一致性，通常都會采用直方圖匹配法或是圖像回歸法等方式進行處理，其中直方圖匹配法相對較為簡便，但很容易導致整體圖像出現(xiàn)灰度失真的問題；而圖像回歸法則是利用算法來構(gòu)建出輻射校正因子，整體精準度比較高，但由于其中需要采用人工選取樣本的方式，大大增加了工作量。而一些新技術(shù)也相繼出現(xiàn)，目前研究人員通過對于環(huán)境照度以及圖像DN值相應(yīng)關(guān)系的深入研究，在進行多次實驗過后，以第一波段當中的圖像作為標準進行輻射一致性的校正處理，并且取得了較為優(yōu)異的效果。

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