В сегодняшнем новом витке развития информационных технологий Интернета новые технологии, такие как дроны, большие данные, искусственный интеллект и Интернет вещей, находятся на пороге крупного взрыва во всех сферах жизни. С целью внедрения методов искусственного интеллекта в сферу сельскохозяйственного производства. Прежде всего, в производственных операциях, таких как посадка и обслуживание, мы постепенно избавимся от человеческой зависимости; в звеньях удобрения и орошения мы построим интеллектуальную энергосберегающую систему; в звеньях управления производством прогнозирования выпуска и ценообразования товаров мы повысим эффективность. Для достижения этих целей, которые срочно необходимо достичь умному сельскому хозяйству, первой проблемой, которую необходимо решить, является получение и быстрый анализ данных из нескольких источников.
В качестве средства больших пространственных данных технология дистанционного зондирования может получать большое количество сельскохозяйственных данных из многовременных, многомерных, многоместных перспектив. Данные имеют значительные преимущества, такие как обнаружение на поверхности, в режиме реального времени, бесконтактное обнаружение и отсутствие травм, и являются одной из важных технологий, которые необходимо внедрить в интеллектуальное сельское хозяйство. Этот курс в основном предназначен для начинающих (студентов бакалавриата, младших аспирантов), которые интересуются дистанционным зондированием БПЛА с опытом работы в сельском хозяйстве, лесном хозяйстве, экологии и дистанционном зондировании, а также для новичков в программировании MATLAB. Изучая этот курс, студенты овладеют теорией всей цепи и практическим процессом предварительной обработки данных дистанционного зондирования с БПЛА, теорией оценки и практическим методом типичных признаков сельскохозяйственной и лесной растительности, практикой программирования с использованием MATLAB (разработка сценариев и графического интерфейса), созданием иллюстраций для журнальных статей и т. д. Изученные курсы могут быть использованы для поддержки разработки научных исследований или прикладных проектов, продвижения исследовательских технологических решений, написания журнальных статей и т. д.
Глава 1: Понимание данных дистанционного зондирования активных и пассивных БПЛА
1. Первое понимание данных дистанционного зондирования активных и пассивных БПЛА.
1.1 Платформа БПЛА и система координат
1.2. Типы нагрузки и данные дистанционного зондирования
1.3 Установка и расчет параметров полета
1.4.Характеристики спутниковых данных активного и пассивного дистанционного зондирования БПЛА ВС.
2. Чтение и запись данных дистанционного зондирования БПЛА
2.1 Чтение и запись изображений дрона с/без географических координат
2.2. Чтение и запись изображений дронов большого размера
2.3 Чтение и запись метаданных изображения
2.4 Чтение и запись облаков точек лидара/фотограмметрии
Глава 2: Предварительная обработка данных дистанционного зондирования БПЛА
1. Обзор предварительной обработки данных ДЗЗ
1.1 Сигнал излучения, отраженный от наземных объектов
1.2 Характеристика характеристик двустороннего отражения наземных объектов
1.3 Проблемы геометрии изображений БПЛА
2. Радиометрическая коррекция изображений дрона
2.1 Радиационная коррекция оптической измерительной системы
2.2 Коррекция альбедо
2.3 BRDF и коррекция затенения
3. Геометрическая коррекция изображений дрона
3.1 Коррекция геометрических искажений исходного изображения
3.2 Геометрическая регистрация мультиспектральных изображений
3.3 Ортофотокоррекция геометрии
Глава 3: Количественная оценка основных признаков сельскохозяйственной и лесной растительности
1. Оценка покрытия растительностью fCover и коэффициента поглощения фотосинтетически активной радиации fPAR
1.1 Оценка на основе сегментации изображения RGB
1.2 Оценка на основе разложения пикселей
1.3 Оценка на основе облака точек
1.4 Оценка на основе лидарного эха
2. Оценка индекса листовой поверхности LAI
2.1. Оценка на основе модели пористости
2.2 Оценка на основе модели переноса излучения
2.3 Оценка на основе модели машинного обучения
3. Оценка содержания хлорофилла LCC
3.1 Понимание лопастной модели переноса излучения
3.2 Оценка на основе модели переноса излучения
3.3 Оценка на основе вегетационного индекса
Глава 4: Прекрасная обработка иллюстраций журнальных статей и разработка приложений Appdesigner
1. Делайте красивые иллюстрации для журнальных статей
1.1 Размер, цвет и шрифт бумажных иллюстраций
1.2. Создание точечных диаграмм, гистограмм, линейных диаграмм, графиков скрипки, карт плотности, карт искусственных цветов и т. д.
2. Используйте Appdesigner для разработки графического интерфейса
2.1. Знать дизайнера приложений
2.2. Вызов функции и обновление
2.3 Передача параметров между окнами
