研究目的
研究高纬度环境下利用多光谱无人机传感器进行植被监测的挑战，并提出标准化工作流程。
研究成果
该研究得出结论：通过采用标准化最佳实践方案，多光谱传感器能够提供具有时空可重复性与可比性的空间数据。研究强调需优化飞行规划、元数据采集、地面控制点布设及质量控制等环节，以降低NDVI估算中的误差。
研究不足
该研究承认在获取高质量数据方面存在挑战，包括因太阳角度、天气条件和传感器差异导致的变量。它还指出需要仔细处理和维护反射率目标，以确保准确的辐射校准。
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利用多光谱传感器进行植被监测——来自高纬度地区的最佳实践与经验教训
DOI：10.1139/juvs-2018-0018
期刊：Journal of Unmanned Vehicle Systems
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
技术的飞速发展大幅降低了无人机（UAV）及相关传感器的使用成本并提升了其可获取性。紧凑型多光谱无人机传感器能捕捉电磁波谱可见光与近红外波段的高分辨率影像，从而计算归一化植被指数（NDVI）等指标用于生产力评估和植被分类。尽管技术不断进步，但高质量数据采集仍面临挑战，这凸显了标准化工作流程的必要性。本文以法国派诺特公司的Sequoia传感器为例，基于遥感原理及高纬度环境实地经验，探讨多光谱无人机传感器植被监测的技术难点、实践要点与注意事项，并提出标准化工作流程。我们重点分析太阳角度、天气条件、地理定位及辐射校准等关键误差源，估算这些因素导致苔原样地生长季NDVI峰值估算值出现超过±10%不确定性的相对贡献率。研究表明，通过优化飞行规划、元数据采集、地面控制点布设、反射率靶标使用及质量控制，可有效修正这些误差。采用标准化最佳实践后，多光谱传感器能提供具有时空可重复性与可比性的有效空间数据。
作者：
Jakob J Assmann，Jeffrey T Kerby，Andrew M Cunliffe，Isla H Myers-Smith
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