?在新一輪互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)大發(fā)展的現(xiàn)今，無人機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在各行各業(yè)都處于大爆發(fā)的前夜。為了將人工智能方法引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。首先在種植、養(yǎng)護(hù)等生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)，逐步擺脫人力依賴；在施肥灌溉環(huán)節(jié)構(gòu)建智慧節(jié)能系統(tǒng)；在產(chǎn)量預(yù)測和商品定價(jià)生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)提高效能。這些智慧農(nóng)業(yè)迫切需要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，首先要解決的問題就是多源數(shù)據(jù)的獲取與快速分析。
遙感技術(shù)作為一種空間大數(shù)據(jù)手段，能夠從多時(shí)、多維、多地等角度，獲取大量的農(nóng)情數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)具有面狀、實(shí)時(shí)、非接觸、無傷檢測等顯著優(yōu)勢，是智慧農(nóng)業(yè)必須采用的重要技術(shù)之一。主要針對農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)、遙感背景的對無人機(jī)遙感有興趣的初學(xué)者（本科生、低年級研究生），MATLAB編程初學(xué)者小白。通過學(xué)習(xí)，讓學(xué)員將掌握無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理的全鏈條理論與實(shí)踐流程、典型農(nóng)林植被性狀的估算理論與實(shí)踐方法、利用MATLAB進(jìn)行編程實(shí)踐（腳本與GUI開發(fā)）以及期刊論文插圖制作等。所學(xué)內(nèi)容可用于支持科研或應(yīng)用項(xiàng)目開展、研究技術(shù)方案推進(jìn)、期刊論文寫作等。
第一章、認(rèn)識主被動(dòng)無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)
1. 初識主被動(dòng)無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)
1.1. 無人機(jī)平臺與坐標(biāo)系
1.2. 遙感載荷類型與數(shù)據(jù)
1.3. 飛行參數(shù)設(shè)置與計(jì)算
1.4. 無人機(jī)VS衛(wèi)星主被動(dòng)遙感數(shù)據(jù)特點(diǎn)
2. 讀寫無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)
2.1. 讀寫帶有/不帶地理坐標(biāo)的無人機(jī)影像
2.2. 讀寫超大尺寸無人機(jī)影像
2.3. 讀寫影像元數(shù)據(jù)信息
2.4. 讀寫激光雷達(dá)/攝影測量點(diǎn)云
第二章、預(yù)處理無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)
1. 概述遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.1 地物反射輻射信號
1.2 地物二向反射特性表征
1.3無人機(jī)影像的幾何問題
2.輻射校正無人機(jī)影像
2.1. 光學(xué)測量系統(tǒng)輻射校正
2.2. 反射率校正
2.3. BRDF與陰影校正
3.幾何校正無人機(jī)影像
3.1. 原始影像的幾何畸變校正
3.2. 多光譜影像的幾何配準(zhǔn)
3.3. 正射影像地理幾何校正
第三章、定量估算農(nóng)林植被關(guān)鍵性狀
1. 估算植被覆蓋度fCover與光合有效輻射吸收比fPAR
1.1. 基于RGB圖像分割的估算
1.2. 基于像元分解的估算
1.3. 基于點(diǎn)云的估算
1.4. 基于激光雷達(dá)回波的估算
2. 估算葉面積指數(shù)LAI
2.1. 基于間隙率模型的估算
2.2. 基于輻射傳輸模型的估算
2.3. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的估算
3. 估算葉綠素含量LCC
3.1 了解葉片輻射傳輸模型
3.2 基于輻射傳輸模型的估算
3.3 基于植被指數(shù)的估算
第四章、期刊論文插圖精細(xì)制作與Appdesigner應(yīng)用開發(fā)
1.制作精美的期刊論文插圖
1.1. 論文插圖的尺寸、配色、字體要點(diǎn)
1.2. 散點(diǎn)圖、直方圖、折線圖、小提琴圖、密度圖、假彩色圖等制作
2.利用Appdesigner進(jìn)行GUI開發(fā)
2.1. 認(rèn)識Appdesigner
2.2. 函數(shù)調(diào)用與更新
2.3. 窗口間參數(shù)互傳
?推薦：
| 組合 |
選擇 |
|
| A類 |
無人機(jī)遙感在農(nóng)林信息提取中的實(shí)現(xiàn)方法與GIS融合應(yīng)用 |
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| B類 |
無人機(jī)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、圖像處理與GIS數(shù)據(jù)分析綜合應(yīng)用 |
|
| C類 |
基于PyTorch深度學(xué)習(xí)無人機(jī)遙感影像目標(biāo)檢測、地物分類及語義分割實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用 |
|
| D類 |
近地面無人機(jī)植被定量遙感與生理參數(shù)反演實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用 |
|
| E類 |
“衛(wèi)星-無人機(jī)-地面”遙感數(shù)據(jù)快速使用及地物含量計(jì)算的實(shí)現(xiàn)方法實(shí)踐技術(shù)文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-438022.html |
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到了這里，關(guān)于MATLAB的無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理與農(nóng)林植被性狀估算實(shí)踐的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
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