本文主要是介绍无人机遥感在智慧农业信息提取中的实现方法与GIS融合应用丨农作物形态、农作物生理生化、农作物胁迫、农作物产量信息提取理论与实践等，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
第一章 综合态势分析
第二章 农作物形态信息提取理论与实践
第三章 农作物生理生化信息提取理论与实践
第四章 农作物胁迫信息提取理论与实践
第五章 农作物产量信息提取理论与实践
第六章 遥感提取结果的空间表达——GIS制图流程
更多应用
理论环节包括无人机平台和传感器等分析。按照作物形态、生理生化、作物胁迫和产量计算等4大专题，划分为株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系数、叶绿素含量、营养元素含量、异常因素胁迫、病虫害、作物衰老、净同化率、蛋白质含量、生物量等主要环节。大纲的设置主要围绕上述环节来设计相关的基础理论知识与上机操作步骤，通过逐一环节的讲解与实际操作，达到本次培训的目的，实现既定目标（下图）。
【专家】：张博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事无人机遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作2部，第一作者发表科研论文20余篇。对无人机遥感的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ArcGIS、ENVI、R语言、Unscrambler等分析工具，熟悉目前我国无人机多光谱、高光谱、激光雷达等传感器的应用现状，具有丰富的科研及遥感信息提取经验。
第一章 综合态势分析
1.1 研究区及作物品种分析[☆理论学习]
①形态指标分析
②生理生化指标分析
③胁迫指标分析
④产量指标分析
⑤综合分析
图1 近5年低空遥感研究的作物品种统计（产量指标方面）
图2 近5年低空遥感研究的作物品种研究区分布图
1.2 无人机平台分析[☆理论学习]
分析目前常用于农林行业的无人机平台
图3 目前农林业遥感使用的无人机性能指标与领域图
1.3 无人机机载传感器分析[☆理论学习]
分析目前常用于农林行业的无人机机载传感器
图4 目前适用于无人机数据获取的传感器对比
1.4 地面应用传感器分析[☆理论学习]
分析目前常用于农林行业的地面应用传感器分析
图5 目前农林业遥感使用的地面传感器性能指标与领域
1.5 农林遥感光谱指数分析[☆理论学习]
1.6 农林业建模方法分析[☆理论学习]
图6 农林业遥感常用的建模方法应用领域数量对比
第二章 农作物形态信息提取理论与实践
2.1 株数和株高——阈值分割技术
①理论与方法
②加载影像
③波段指数计算
④阈值分割
⑤后处理
图7经后处理的植株影像对比
⑥植株数统计、查询和制图
2.2 冠层覆盖度——属性计算技术
①理论与方法
②加载影像
③导出面积数据
④计算冠层覆盖度
2.3 作物倒伏——数字表面模型技术
①理论与方法
②加载影像
③对齐照片
④建立密集点云
⑤生成网格
⑥生成纹理
⑦生成数字表面模型
⑧导出DEM数据和正射数据
图8 农作物株高和倒伏计算结果
⑨分析株高和作物倒伏
2.4 不同生育期状况——变化检测技术
①理论和方法
②加载影像
③变化检测工作流
④不同生育期结果分析
图9 不同生育期结果分析
第三章 农作物生理生化信息提取理论与实践
3.1 叶面积指数——多元线性回归技术
①理论与方法
②加载影像
③地面实测数据
④假设条件
⑤植被指数提取
图11 平铺并关联3个植被指数
⑥数据整理
⑦建立反演模型
⑧数字制图
3.2 作物系数——多项式回归技术
①理论与方法
②加载影像
③地面实测数据
④假设条件
⑤归一化水分指数提取
⑥数据整理
⑦建立反演模型
图12 多项式模型的拟合精度
⑧数字制图
3.3 叶绿素含量——相关性分析技术
①理论与方法
②加载影像
③地面实测数据
④假设条件
⑤数据采集与整理
⑥相关性分析
⑦建立回归方程
⑧数字制图
图13 叶绿素含量制图结果
3.4 营养元素含量——间接提取技术
①理论与方法
②加载影像
③地面实测数据
④假设条件
⑤回归分析
⑥数字制图
图14 全氮含量制图结果
第四章 农作物胁迫信息提取理论与实践
4.1 异常因素胁迫——异常信息提取技术
①理论与方法
②加载影像
③建立遮掩层
④异常信息提取流程
⑤数字制图
图15 干旱胁迫区域提取结果
4.2 病虫害——农作物胁迫信息提取技术
①理论与方法
②加载影像
③胁迫提取
④数字制图
图16 病虫害胁迫提取结果
4.3 作物衰老——森林健康提取技术
①理论与方法
②加载影像
③衰老信息提取
④数字制图
图17 作物衰老提取结果
第五章 农作物产量信息提取理论与实践
5.1 净同化率——面向对象图谱合一提取技术
①理论与方法
②加载数据
③地面实测数据
④建立基于样本的规则
⑤农田分割与合并
⑥特征提取
⑦数字制图
图18 作物衰老提取结果
5.2 蛋白质含量——多指数决策树技术
①理论与方法
②加载数据
③地面实测数据
④作物多种指数计算
⑤采集指数数据
⑥建立决策树
图19 作物衰老提取结果
⑦运行决策树
5.3 生物量——人工智能信息提取技术
①理论与方法
②数据集说明
③上传数据
④图片标注
⑤模型训练
⑥校验模型
⑦识别未知生物量图片
图20 人工智能判断该地为极高生物量农田
第六章 遥感提取结果的空间表达——GIS制图流程
1.地理信息系统的基本概念
2.ArcGIS应用
①创建新地图文档
②地图与图层操作
③ToolBox内容简介
3.遥感结果数据的采集与组织
①创建shapefile文件
②创建Geodatabase数据库
③数据编辑
④遥感结果数据投影变换
⑤数据翻转、移动与扭曲
⑥数据裁切、拼接、提取
4.空间数据综合制图
①数据符号化
②编制一景高质量的专题地图
注：请提前自备电脑及安装所需软件
更多应用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物种气候生态位、物候提取、Python地球科学、Noah-MP陆面过程模型、CLUE模型、Fragstats景观格局分析、GEE遥感云大数据、Matlab/Python高光谱遥感、DICE模型、LEAP模型、双碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...
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