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1、ICS6506099CCSB05DB3205苏州市地方标准DB3205TXXX2024常绿果树养分诊断无人机多光谱遥感监测技术应用规范App1.icationspecificationformu11ispectraIremotesensingmonitoringofnutrientdiagnosisforevergreenfruittreesusingUnmannedAeria1.Vehic1.es(UAVs)(报批稿)2024-XX-XX实施2024-XX-XX发布苏州市市场监督管理局发布前吉II1.1范用12规范性引用文件13术语和定义I4技术要求24.1 空间基准24.2 时间基准34.
2、3 监测IH间34.4 1投影方式34.5 无人机低空飞行安全要求34.6 遥感数据分析处理的准确性要求34.7 低空遥感成像系统的安全性和可靠性要求4.8 监测常绿果树叶片生长发育动态5作业要求5.1 无人机基本要求5.2 遥感传感器基本要求5.3 人员基本要求5.4 场地基本要求5.5 环境条件6监测流程47作业准备57 .1作业方案准备58 .2无人机准备68现场作业69遛感数据获取与处理69.1 无人机遥感影像数据69.2 样本数据79.3 其他数据79.4 空间分布数据710健朦度诊断710.1 健康度分级诊断参数的选择710.2 健康度分级诊断模型的构建710.3 相关性评价710
3、.4 4健康度分级反演8U精度检5金812健康指数分级813面积统计814蕊测成果814.1 专题图制作814.2 报告编写815作业后维护与保养9I1.本文件按照（；B/TI.1-2020E标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起电规则3的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别这些专利的贲任.本文件由苏州市农业农村同提出、归口并组织实施.本文件起草单位：苏州农业职业技术学院、万州市农业科学院、苏州极目机器人科技有限公司.木文件主要起笊人：郭志海、秦雒彩、秦昌友、王晓拓、孙华、周风景、戏屣、黄萌、阳城，IH常绿果树养分诊断无人机多光谱遥感监测技术应用规范1
4、痘围本文件规定了常绿果树养分诊断无人机多光i普遥礴览测技术应用规范的术语与定义、作业要求、芨测流程、作业的准备、现场作业、作业后维护等方向的具体要求.本文件适用于应用无人机多光谱遥感技术开展果树弟分诊断的监测工作.2规葩性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中.注日期的引用文件.仅该日期对应的版本适用于本文件:不注I1.期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/TGB/TGB/T11950-20092008-12006202572017GB/T301152013GB/T36301-2018GB/T396122020CH/T300320
5、21CH/T30042021CII/T3005-2021MH/T00171998NY/T32132018NY/T35272019NY/T3847-2021摄影冽研与遥感术谱樵物保护机械词汇国家基本比例尺地图图式卫星遥感影像植被指数产品规范航天高光谱成像数据预处理产品分级低空数字航排与数据处埋规他低空数字航空摄影测计内业规范低空数字航空摄影测量外业规范低空数字航空摄影规范农业航空技术术语带保无人飞机顽业评价技术规范农作物种楂面积遥感监测规范常绿果树生产技术规程3术语和定义GB/T11950-2009.GB/T20084-2006,GB/T30115-2013.GB/T36301-2018.CH/
6、T3003-2021.CH/T3004202KMII/T00171998、NY/T32132018界定的以下术语和定义适用于本文件.3,无人机unmannedaeria1.vchicIe由机体、飞行控制系统、无人机遥控系统、动力装置构成的,具有搭载多光谱传雪零的无人驾驶平台,如DJ1.的精灵4多光谱版和MaYiC3多光谱版，它们能够提供高质fit的多光谱影像,帮助农户和农技人员更有效地哲理作物.a1遹感remotesensing从远距离,不实际接触.物体，通过对物体发出的电磁波的测量获得信息，进而媒合运用物理原理、数学方法和地学规律进行分析研究的一门新兴探测科学技术.渴感指数remotesen
7、singindex由遥感多光i*不同波段反射率姐合变换后也成的一种参数，R多光谱影像spectra1.image将物体发射或辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行接收或记录的图像，RF景scene根据传感器特征，将遥感影像数据按照现定的行数和列数进行裁切后的图像计数单位.36操控员pi1.ot由运营人指派对无人机操控系统的运行负有必不可少职责并在飞行期间适时操控无人机的人员.37位置固定标识点fixedpositionmarkingpoint在常绿果树任务作业分布区域内设置的基于地理坐标的可标记施测单元的位置固定标识点,用于长期、定点监测和数据整合.3f固定拍摄点fixedshootingpoin
8、t分布于监测单元内的n个固定的无人机拍摄点,即一条航线所含的n个均匀分布的航点.气象因子meteoro1.ogica1.factor与环境温度、湿度、光照、风速、风向、雨、露等气象有关的因素，?IC飞行速度f1.ightspeed监测无人机作业时的飞行速度,雅位为米/秒,s).3作业高度workingheight赛刈无人机作业时传感与作物顶部冠层的相对距离，单位为米m).3 1；无人机传感器unmannedaeria1.vehic1.esensor通过搭载于无人机设符实现数据信息获取的装置.4技术要求4 空间基准4.1.1 平面基准平面坐标系统采用2000国家大地坐标系CGCS2000,当采用
9、地方平面坐标系统时，应与2000国家大地坐标系建立准确游换关系，坐标单位为m,保刷3位小数4.1.2 高程基准高程基准乘用1985国家高程基准,坐标单位为小保剂3位小数。4二时间基准用公元纪年、北京时间。监测时间在实际作业时根据标抗数据采集要求或光照咕明情况选择,宜选择晴网无云或少云微风的天气，宜在一天中的10：0074：00之间进行监测.44投影方式高斯克口格投影.4f无人机低空飞行安全要求无人机在航拍作业中板符合低空、低速、定高和稳定性的要求,在低空定高定轨迹、平稳飞行方面表现出色.46遥感数据分析处理的准确性要求系统应能克服遥感数据存在的几何埼变和辐射显失真现象,及时校正失真数据,包括影
10、像的几何校正、有效佰息的提取和影像融合等.47低空遥感成像系统的安全性和可靠性要求低空遥七成像系统应旎好与无人机磁场相互抗F扰保证遥雪成像系统安全、可粕,保证遥感图像及时存贮和传输.4f监测常绿果树叶片生长发音动态设备应能利用f氐空遥感技术对大面积常绿果树长势评估及电点区域监测诊断.5作业要求5.无人机基本要求5.1.1无人机应具备臼主飞行、高精度定位、数据存储、飞行数据与作业过程可视化等必备功能.5.1.2无人机动力为可充电钟!电池，电池容量1500Mk5.1.3 无人机最大飞行时间N30min.5.1.4 无人机岐大飞行1.度4120m.5.1.5有效我荷5kg。5;遥感传感器基本要求5.
11、2.1控制云台具北三轴自动稳定功能,控制精度满足-0.05,0.05.5.2.2单个相机拍摄照片分辨率i2000万像素（定焦）或200万像素O1.O倍变焦，拍摄视频分辨率31080P,存储空间32G,工作温度065V,工作湿慢095%R1.1.防水等级IP65.5.2.3相机应具备手动触发和自动触发功能,触发功能包括固定拍摄点、等时间间隔、等密围间隔曝光等.5.24无人机传感器支架应采用痂室轻、结构坚固的碳纤维材料制造，H.必须配用M/装置，重量和稳定性应满足多旋翼无人机飞行姿态稳定性要求.5.2.5遥运传感器与无人机传感器支架采用机械结构固定，固定后传感器应不发生明显晃动.5.26无人机传感
12、器支架长度由多旋翼无人机平台的下洗流场的苞阳大小决定。S?人员基本要求5.3.1作业前须配齐操控员与辅助作业人员，才可诳行相关作业.5.3.2操控员应经过相关专业机构的培训，持干j和关部门触发的相应证照。5.3.3操控员应熟悉当地作业环境，了解当地作业要求。5.3.4操控员不应在过僮疲劳或身体不适的情况下操控无人机.5.3.5饮用任何含酒精的液体和服用国家管制的新神或并麻醉药品者不应操控无人机.5.3.6掾控员应配备防护设备,5.3.7辅助作业人员在作业闱应完成包括作业区勘察等工作。5.3.8辅助作业人员应在作业后及时做好监测记录.54场地基本要求541作业前要进行实地勘察，掌握作业M地形、道
13、路、降因初等情况,充分考虑人员安全、机具安全、环境安全和公共安全.5.4.2作业前设置隔或带，摆放禁止入内警示标志，与作业无关人员不得进入作业现场.5.43国家规定的禁飞区域及机场净空区、入口科密区和虫点胞区上空不得使用无人机飞行作业，5.44运用的无人机应使用电子围栏。51环境条件5.5.1风风力3级以下,注意风向风速.5.5.2 温度最适宜湿度18C26.大气温强超过32T或低于5C停止作业。5.5.3 湿度适宜湿度30%90KI1.5.54能见度能见度应大于500m.5.5.5天气不应在雨雪、雾算、缶电等恶劣天气下作业。6监测流程基于无人机多光谱影响的常绿果树养分监测诊断作业流程主要包括
14、：遥感数据获取与处理、常绿果树叶片法素诊断、精度检验、健康指数分级、而叶片计、监测成果六个步点,如图I所示以枇杷树为例.获取与处理无人机遥速影像数据样本数据其他雌参数选择果恻叶片缺素诊断模型构件果树空间分布相雉神R20.6健康度反演总体准确率290%是健康指数分级面炽统计监测成果图1常绿果树无人机遥感监测作业流程图7作业准备7作业方案准备7.11作业前制订作业计划。必要时应向国家有关管理部门进行申报、申请或登记.7.1.2 作业前制定的急预案.其中包括紧急事故的应急处理程序.无人机故障、失控及坠落的应对措施,紧急备降地点选择等内容.7.1.3 作业前根据被服务对象提供的地块地理信息粕确划定作业
15、区域.7.1.4 作业前确定能否作业(环境、人员、设的、空域等)。7.1.5 根据作业任务.确定无人机作业高度、速度等参数.7;无人机准备7.2.1根据使用技术要求，对无人机进行安全检杳，确保其设的齐全完整。7.2.2确保无人也各部件稳固.可正常操作.7.2.3验证无人机自动曝光效果，在完成了系统各部位连接和两试后,需要进行高多光i。相机调焦预览和自动曝光，确定适应于当前环境下的自动曝光时间。7 .24无人机黑白板背景数据来案，果集黑白板背景数据以对高多光谱潮序影像数据进行校准，8现场作业R无人机作业时飞行速度宜在510ms,匀逑飞行，作业高度宜在果树冠层上方2080m,定然相机根据图像分辨率
16、要求,离度变化.原则上最高不超过植物冠层100In.参照监测无人机使用说明书的规定选择合适的作业速度和向度.R；作业区域在公路、铁路周边时，应沿平行于公路、铁路方向飞行作业，铁跖和高速公路两侧30Om范困内禁止飞行作业，省级以上公路两侧5。m范树内禁止飞行.高铁500以上。R2同一块区域或M块有两架或两架以上监测无人机作业时,应保持大于等于15m以上的安全作业距高.R作业过程中，操控员和辅助人员应与监测无人机保挣15以上的安全即离。Rf=作业时配得操作台,辅助作业人员要及时通过操作台了解作业状况。R卜作业时操控员不得双手脱离遥捽器或操控设备.8 1作业时所有人员不得吸烟、饮水和进食.Rf作业时
17、无人机出现异响、操控失准、失灵、飞行数据异常等情况，应立即终止作业，返航迫降，进行自进或维护。9遥感数据获取与处理9 .无人机遥感影像故据9.1.1 影像的选择9.1.1.1 应选择至少具有绿光波段(520n570nm)、红光波段(620nm760n三)、近红外波段(760n-1100nm)范圉的无人机多光谙影像数据。9.1.1.2 影像应图而济杀.定位准确.无明显条纹、点状和块状噪声,无数据丢失.无严重畸变.无人机影像的获取方式可按照CH/T300：kCH/T3004和CH/T3005的规定执行.9.1.2 影像预处理影像预处理根据GB/T39612-2020提取空间分布数据,具体包括：a)
18、数据导出：物数据通过监视器从相机导出.b）镜头校准：目的是消除飞行过程中的影像失JUc）反射率校准：目的是将DNfIIi（数字灰度（ft）转换成反射率.d）大气校正：目的跄消除大气、水汽等因素的影响.e）几何校正：目的是防止图像几何畸变，误差应小于1个像元。f）辄射校正：目的是尽可能消除因传落器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声引起的传礴器的测盘值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理fit之间的差异.g）影像拼接：时姆一景校正后的影像进行拼接，拼接成府藁整个研究区的遛感影像，9:样本数据9.2.1在影像范围内选择若干抽样区域作为样本数据.样本的类别应包含影像内常绿
19、果树叶片缺素症状分级数据.92.2样本数据包括训练样本数据和脍证样本数据”9.2.3在监测区域内选择若干具有代表性的位置固定标识点进行样本选取.9.2.4样本应均匀分布，数成应满足统计学的基本要求，9.2.5样本数据的采集时间与多允诺影像的采集时间宜一致。92.6样本数据采用目视判读勾绘地物类别的方式获取。9?其他数据作业中还应获取的其他数据有：a）常绿果树生育期数据：b）常想果树品种数据：C）常标果树病虫害数据：根据NY/T3847-2021中规定分类：d）气象数据。9 空间分布数据极抵YT35272019提取空间分布数据.10健康度诊断10 健康度分级诊断电数的选择健康度分级诊断参数应包括
20、光谱反射率特征，也可以包括由光谱反射率衍生计算的植被指数特征,如归一化植被指数（NDYI）、增强型植被指数（EVD等.1D7健康度分级诊断模型的构建基于训练样本数据与健康度分奴诊断参数，选择一元回归分折、多元回归分析等方法构建健康度分级渗断模型。推荐的回归分析方法如卜丁a）一元回归分析推荐使用梢被指数特征：b）多元回归分析推荐使用允诺反射率特征，m5相关性评价利用相关指数R2对模型的摭合效果进行评价.按照式（D计算，相关指数不低于0.6.fi2-.-y）2,式中:R2相关指数：n建模样本数：y1.第i个建模样本值：y-建模样本平均值：y1.第i个建模样本的对应的模型理论俏。In健康度分级反演利
21、刖健康度分级诊断模型，对监测区内的常标果树受不同养分掖乏症状分级进行定量反演，得到监冽区内果树健康度分级空间分布数据。11精度检皴基于验证样本采用混沿矩阵中的总体精度,作，常绿果树叶片缺素分级识别精度验证指标。按照式（2）计獴总体精度,总体精度不低于期，=婕X100(2)式中：Pc总体精慢，%:k常绿果树叶片缺点分级的级别数埴；P样本的总数：Pii诊断为i程度而实际询查也为i的样本数目.12健康指数分级利用常绿果树空间分布数据和健康位分级空间分布数据.利用G1.S研究影响果树叶片块素的多种发生因素间的空间关系，结合遥感指数数据,评价叶片缺素症状发生的危险等级及汽间分布。13面积统计根据NY/T35272019中第10部分进行面积统计，14监测成果Ia专题图制作基于无人机多光谱的常绿果树笄分诊断专跑图包括图名、图例、比例尺、制图单位、制图时间等内容包括常绿果树叶片缺素健康指数等欲、行政区划等信息.其中，基本地图要素制作方式按GB/T20257的规定执行。基于无人机多光谱的常绿果树养分诊断报告内容包括采用的无人机多光谱相机、影像获取时间、样本值息、模型选择、精度评价、面枳统计等值息.15作业后维护与保养作业完成后应做好逼捽；、充电器.电池等相关附件的整理和归类.对使用和未使用的电池成分开放置并注明.
