近地面无人机遥感：如何利用高光谱数据反演植被生理参数？

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前言

近地面无人机植被定量遥感技术近年来在农业、生态学和环境监测等领域得到了广泛应用。该技术结合了无人机的高灵活性和遥感传感器的高精度，能够快速获取植被的高分辨率影像和生理参数。通过搭载多光谱、高光谱和热红外相机等传感器，无人机可以实时监测植被的生长状况、叶绿素含量、水分状况和营养元素。
在数据处理方面，无人机遥感技术包括影像拼接、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。通过机器学习算法和辐射传输模型（如SAIL模型），可以反演植被的叶面积指数（LAI）、植被覆盖度和生理参数。这些参数对于理解植被的健康状况和生长动态至关重要。
未来，随着无人机技术的不断发展和多源数据融合的深入，近地面无人机植被遥感将在植被健康监测和生态评估中发挥更大的作用。

专题一、近十年近地面无人机植被遥感文献分析、传感器选择、观测方式及质量控制要点

1.1. 近十余年无人机植被遥感文献分析

文献分析软件VOSviewer的使用（实践）

无人机植被遥感的重点研究方向、研究机构、科学家

1.2. 无人机遥感的特点及与卫星遥感的差异

核心优势与四大基本特点

无人机与卫星遥感影像的成像方式差异

1.3. 无人机传感器类型、特点及选择

消费级RGB相机的简要成像几何与光谱特点

多光谱相机成像类型与核心问题（波段影像套合、滤光片）

高光谱相机成像方式与光谱真实性

热红外相机特点与温度测量可靠性

1.4. 无人机遥感观测方式、特点与质量控制

天底观测、多尺度观测与倾斜观测

四种典型的多角度观测模式

影像质量控制的要点

二、辐射度量与地物反射特性

2.1.基本辐射度量与表面辐射特性

由浅入深基本辐射度量：辐射通量、辐照度、辐射强度、辐亮度（推导）

基本辐射定律之朗伯余弦定律与平方反比定律（推导）

朗伯表面辐射与辐射的各向异性

2.2. 地物二向反射特性与表征

能量守恒与反射率的定义（推导）

非朗伯表面的二向性反射之BRDF与BRF详解（推导）

九种反射因子/率（推导）

2.3. 典型地物光谱反射特征与物理生理机制

健康与胁迫状态下叶片光谱反射率与物理生理机制

多种土壤类型与状态下土壤光谱反射率特征与物理解释

植被指数构建的基本思想、原则与方法（示例）

三、无人机遥感影像辐射与几何处理

3.1.遥感影像的辐射处理

成像光路中的暗电流、暗角效应、大气效应介绍

成像传感器辐射定标之二向反射率获取方法（实践+代码）

绝对定标与相对定标

3.2.遥感影像的几何校正

成像几何与投影变换简要原理

成像畸变与校正方法

正射影像、DEM、DSM的生成（实践+代码）

3.3.摄影测量SfM点云

二维影像与三维点云的投影与反投影（实践+代码）

影像与SfM点云联合使用案例（实践）

点云去噪、滤波、归一化、冠层高度模型生产、单木检测与分割（实践）

专题四、光在植被叶片与冠层中的辐射传输机理及平面模型应用

4.1. 植被的结构与功能简介

叶片尺度的结构与功能

植株/冠层尺度的结构与功能

冠层覆盖度与叶面积指数的定义详解

4.2.阔叶片辐射传输模型

单子叶平板模型PLATE （推导）

双子叶多层平板模型PROSPECT （代码详解）

4.3.比尔-朗伯定律与叶面积指数

比尔-朗伯定律与间隙率理论（两种推导）

投影G函数与聚集指数（推导+代码）

4.4.冠层一维辐射传输模型

SAIL模型详解

专题五、植被覆盖度与叶面积指数遥感估算

5.1.无人机影像的植被覆盖度估算

传统图像分割与像元分解（实践）

森林冠层覆盖度估算（实践）

5.2.无人机影像的叶面积指数估算

基于间隙率模型的反演

基于SAIL模型的反演

基于机器学习模型的反演

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