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监测农业土地的土壤成分对于 大限度地提高作物产量至关重要。carinthian tech research，schiebel gmbh和quest innovations bv开发了一种多光谱成像系统，能够同时捕获三个可见光和两个近红外通道。该系统安装在schiebel camcopter s-100无人机上，用于数据采集。结果表明，该系统能够对不同的土地类型进行分类并计算植被指数。
土壤监测对于 大限度地提高作物产量至关重要。准确和 新的水资源状况，营养缺乏和虫害感染地图使农民能够采取快速，有针对性的行动， 大限度地降低成本和环境影响。人工监测包括采集地面样本并估算随机地点的土壤水分状况。对于大面积而言，这是耗时且成本密集的，此外，它仅对该区域进行稀疏采样。
近，无人驾驶飞行器(uav)的使用和经济性得到了更广泛的应用。成像和计算方面的进步也使光谱成像技术更加经济实惠。通过结合这些技术，，以前仅限于卫星系统或军事系统的遥感技术现在可以经济地应用于频繁和高分辨率的农业用地调查。
本文报道了安装在无人机上的多光谱系统的初步试验。无人机飞越了包含各种植被的土地。成像系统捕获了五个波段(vis中有三个，nir中有两个)，空间分辨率约为10cm x 10cm。将图像序列拼接在一起并计算归一化差异植被指数(ndvi)并用于对图像中的每个像素进行分类。该系统被发现可以准确地对土地使用进行分类，我们目前正在研究一种识别作物水分胁迫的系统。
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