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15TechnicalcodeofpracticeforintelligentfieldmonitoringofI請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。治區林業和草原種苗總站、內蒙古自治區質量1基于無人機的紫花苜蓿種質資源田間智能監測技術規程本文件規定了基于無人機的紫花苜蓿田間表型監測技術的相關監測設備、方法及圖像處理技術的本航線內相鄰像片上具有同一地區影像的部分占旁向重疊lateraloverlap相鄰航線的相鄰像片上具有同一地區影像的部分占整個像片的比率，通常以百分比表示。24.8可見光影像傳感器像素不小于1500萬，多光譜影像傳感器像素不小于100萬。云臺傾角-90°,鏡頭與植株冠層平面垂直。確保航線作業區完整覆蓋監測目標區；為保證影像能夠完整拼接，航向重疊度、旁向重疊度均≥70%;確認飛行作業區內無禁飛區、限高區、建筑物、高壓線及其他干擾因素，避免無人機受損或監測初花期刈割，留茬5cm,測量面積、測量方法、重復數測產前隨機選取10株苜蓿，取冠層(10cm)鮮樣，65℃下烘干至恒重，分別按照NY/T1459、GB3測產前隨機選取10株苜蓿，取冠層(10cm)鮮樣，65℃下烘干至恒重，按照GB/T6432相關規定為確保影像精度，可以在飛行前于研究區四角及中心鋪設多個地面像控80cm2),像控點間距不大于300m,提取像控點中心坐標，用于幾何校正。無人機拍攝的正射影像通過專業拼圖軟件(DjiTerra4.3.0)生成覆蓋整個研究區的高精度影像。飛行結束后，在研究區內放置不同反射率的輻射校正板，無人機在距校正板上方1.2m~1.5m處拍使用運動恢復結構(StructurefromMotion,SfM)方法分別生成數字高程模型(DEM)和數字表面模型(DSM),將兩者相減得到株高監測模型(CHM)。45歸一化植被指數,是遙感影像中用來反映植被覆蓋和生長Variance,方差，描述圖像中灰度級的離散程度，反映了圖像中灰度級的分布情況，即圖像中各個灰度值與VAR=∑∑(?)2(,)均值，通過計算圖像中所有像素的灰度值的平均數來得出的，反映了圖像中灰度級別的平均分布MEA=∑((,)),=1注：i和j分別表示圖像的行號和列號；P(i,j)是兩個相鄰像素的相對頻率。6進行模型分析的評定,計算公式如下：n(xi?x)2(yi?y)2R2(xi?x)2(yi?y)2(B.1) n

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