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、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)量預測和商品定價生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)提高效能。這些智慧農(nóng)業(yè)迫切需要實現(xiàn)的目標，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、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、實時、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.本次重點為掌握無人機遙感數(shù)據(jù)預處理的全鏈條理論與實踐流程、典型農(nóng)林植被性狀的估算理論與實踐方法、利用MATLAB進行編程實踐（腳本與GUI開發(fā)）以及期刊論文插圖制作等
認識主被動無人機遙感數(shù)據(jù)
1.1. 無人機平臺與坐標系
1.2. 遙感載荷類型與數(shù)據(jù)
1.3. 飛行參數(shù)設(shè)置與計算
1.4. 無人機VS衛(wèi)星主被動遙感數(shù)據(jù)特點
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?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-513377.html
?讀寫無人機遙感數(shù)據(jù)
2.1. 讀寫帶有/不帶地理坐標的無人機影像
2.2. 讀寫超大尺寸無人機影像
2.3. 讀寫影像元數(shù)據(jù)信息
2.4. 讀寫激光雷達/攝影測量點云
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概述遙感數(shù)據(jù)預處理
1.1 地物反射輻射信號
1.2 地物二向反射特性表征
1.3無人機影像的幾何問題
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- 輻射校正無人機影像
2.1. 光學測量系統(tǒng)輻射校正
2.2. 反射率校正
2.3. BRDF與陰影校正
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- 幾何校正無人機影像
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
3.3. 正射影像地理幾何校正
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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. 基于點云的估算
1.4. 基于激光雷達回波的估算
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. 基于機器學習模型的估算
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
- 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
1.2. 散點圖、直方圖、折線圖、小提琴圖、密度圖、假彩色圖等制作
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- 利用Appdesigner進行GUI開發(fā)
2.1. 認識Appdesigner
2.2. 函數(shù)調(diào)用與更新
2.3. 窗口間參數(shù)互傳
無人機遙感在農(nóng)林信息提取中的實現(xiàn)方法與GIS融合應(yīng)用
無人機生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、圖像處理與GIS數(shù)據(jù)分析綜合應(yīng)用
基于PyTorch深度學習無人機遙感影像目標檢測、地物分類及語義分割
近地面無人機植被定量遙感與生理參數(shù)反演實踐技術(shù)
“衛(wèi)星-無人機-地面”遙感數(shù)據(jù)快速使用及地物含量計算?文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-513377.html
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到了這里，關(guān)于基于MATLAB的無人機遙感數(shù)據(jù)預處理與農(nóng)林植被性狀估算的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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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