综合概述：
ATH9010NY系列无人机载早期农作物巡查系统，是第三代无人机高光谱成像仪，它具有早期预警能力强、巡查面积大、使用成本低等特
点。适合森林的病虫害防治工作。
它是一系列体积小、重量轻的无人机载微型高光谱成像仪，由六旋翼高稳定性无人机、高稳定性云台、高光谱成像仪、大容量存储系统、
无线图像系统、GPS导航系统、地面接收工作站、地面控制系统等组成。
型号 | 说明 |
ATH9010NY | 多旋翼无人机，每天巡查面积约3-10平方公里 |
ATH9010NY-FW | 垂直起降固定翼无人机，每天巡查面积约20-100平方公里 |
产品特征：
采用高光谱成像技术，能够早期发现农作物害；
可巡查参数：
植物长势
病虫害
叶绿素
缺水
缺肥
产量预测等；
空间分辨率高，可达50mm空间分辨率率；
飞行高度：50~1000米，推荐100m
I7板载计算机，支持2T存储，可存储100小时的图谱数据
搭载工具：
大型多旋翼无人机：1.5m轴距，高载重，可扩展型强；约45分钟超长飞行时间，巡航面积大
垂直起降固定翼无人机：便于操作，高载重，约2小时超长飞行时间，巡航面积可达100平方公里/天；
可达成的效果：
遥感技术在树木种植面积监测、病虫害预测、土地动态监测等农业方面，应用广泛。主要树木生物化学参数可以通过高光谱遥感传感器进
行准确监测。例如设计水稻、棉花、玉米、小麦等不同播种期的试验，通过高光谱遥感传感器获取其不同生长发育期的生物化学及相应的
高光谱反射数据，并分析其在不同生长发育期的高光谱反射特征同生物化学参数之间的关系，进而确定能够反映其生物化学参数的高光谱
反射的敏感波段。通过高光谱遥感传感器提取不同生物化学参数相对应的高光谱反射的敏感波段，进而探索不同生物化学参数的高光谱遥
感监测方法，建立其估算数学模型。
1) 树木长势监测
树木在其生长发育的各个阶段，由于外部因素的不同，其内部组成及外部形态等都会存在一定的差别，主要的差别是叶面积指数。叶面
积指数是反映树木长势的个体特征与群体特征的综合指数。遥感技术通过周期性地获取树木发射的电磁波谱，来分析树木不同时期的叶面
积指数，进而对树木生长发育情况进行监测和产量进行预估。
图2 树木长势情况（即产量评估）巡视图，绿色越深的区域表示长势越好，产量越高。
1) 树木病虫害防治
遥感技术能够监测病虫害对树木生长发育的影响，并跟踪树木的生长发育状况，分析估算灾情损失，同时能够监测害虫的分布及活动习
性，进而能够预防虫害的发生。
在树木病虫害初期时，虽然其叶片结构已经发生改变，这种结构改变可以通过近红外光谱反射率准确地显示出来，但是树木的叶绿素数量
和质量并没有发生什么变化，其可见光波段的光谱反射率不会发生明显变化，人眼也很难观察到，却可以利用红外遥感技术，及时并准确
地进行预测，还能够准确地分辨树木的受害程度，把病虫害消灭在萌芽状态。例如利用近红外波，波段在 0. 7～0. 9μm 范围内，可以准确
地发现小麦、燕麦等的黑锈病。
图4 树木病虫害巡视图，淡绿色区域为疑似病虫害发病区
2) 树木旱情监测
当天气干旱时，树木在生长发育过程中，由于吸收水分不足，生长发育受到影响，导致树木植被指数降低。由于没有水分供给，树木进行
有氧呼吸受阻，树木的叶片被迫关闭部分呼吸气孔，导致树木的冠层温度有所升高。遥感技术通过树木植被指数及冠层参数进而监测树木
旱情。
图5 树木旱情巡视图，深颜色区域为缺水区块
3) 火灾易发区域评估
图6 火灾易发区域巡查图，黄色颜色越深，则树木缺水严重、且有枯萎风险，容易发生火灾。
4) 树木养分监测
树木养分含量，直接影响树木叶片的叶绿素的含量，通过数学模型建立植被指数与不同的营养元素 (如氮、磷、钾、钙、镁等) 之间的数学
模型，能够预测树木营养元素供给情况。据大量试验研究表明，遥感技术监测到树木中氮元素含量的精度比监测其它营养元素含量的精度
高。
图7 树木养分巡查图，颜色越深处，代表植物健康指数较差、缺乏养分，需要采取措施。
5) 树木光合作用与碳吸收
图8 树木光合作用与碳吸收，颜色越深处，光合作用效果越强，吸收的碳排放越多。
ATH9010无人机高光谱的数据反演结果
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