DB15/T 3867-2025 基于无人机的紫花苜蓿田间智能监测技术规程
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- 标准类型：食品地方标准
- 标准语言：中文版
- 文件类型：PDF文档
- 更新时间：2025-06-07
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资料介绍
以下是DB15/T 3867-2025《基于无人机的紫花苜蓿种质资源田间智能监测技术规程》的详细内容总结：
一、标准核心目标
规范利用无人机技术对紫花苜蓿种质资源的田间表型监测流程，涵盖设备选型、作业实施、指标采集、影像处理及模型构建，适用于种质资源评价与利用。
二、关键组成部分
1. 规范性引用文件
- 包括GB/T 6432（粗蛋白测定）、GB 20806（中性洗涤纤维测定）、CH/T 3005（低空航空摄影规范）等6项标准。
2. 术语定义
- 航向重叠率：同航线相邻影像的重叠比例（百分比）。
- 旁向重叠率：相邻航线影像的重叠比例（百分比）。
3. 无人机设备要求
| 项目 | 技术参数 |
|---|---|
| 核心功能 | 一体式云台相机、激光雷达、GNSS-RTK定位 |
| 控制系统 | 北斗/GPS定位、气压高度传感、3轴陀螺仪+加速度计 |
| 飞行性能 | 最大高度≤100m；载重≥500g；抗风能力<12m/s；续航≥20min（悬停≥10min） |
| 遥控能力 | 遥控距离>1500m，续航3h |
| 影像传感器 | 可见光≥1500万像素；多光谱≥100万像素 |
| 重叠率调节 | 航向/旁向重叠率可调（默认均≥70%） |
4. 作业规范
- 环境条件：晴朗无云、风力<4级（按CH/Z 3005执行）。
- 监测参数：
- 云台倾角：-90°（垂直冠层平面）。
- 飞行高度：15–30m。
- 航线规划：
- 覆盖目标区，避让禁飞区/障碍物。
- 航向/旁向重叠率≥70%。
5. 田间监测指标
| 指标 | 监测时期 | 测量方法 |
|---|---|---|
| 株高 | 全生育期 | 地面至植株最高点自然高度 |
| 地上部鲜重 | 初花期 | 留茬5cm刈割（按NY/T 2127执行） |
| 冠层中性洗涤纤维 | 初花期 | 冠层10cm鲜样烘干，按GB 20806测定 |
| 冠层酸性洗涤纤维 | 初花期 | 冠层10cm鲜样烘干，按NY/T 1459测定 |
| 冠层粗蛋白含量 | 初花期 | 冠层10cm鲜样烘干，按GB/T 6432测定 |
6. 无人机影像预处理
- 地面像控点：区域四角及中心铺设（单点≥80cm²，间距≤300m），用于几何校正。
- 图像拼接：使用Dji Terra 4.3.0生成高精度正射影像。
- 辐射校正：通过反射率校正板（1.2–1.5m高度拍摄）计算校正因子。
- 数据提取：
- 植被指数计算（如NDVI、RVI等，见附录A表A.1）。
- 纹理特征提取（如方差、均值等，见附录A表A.2）。
7. 表型监测模型构建
| 监测指标 | 建模方法 |
|---|---|
| 株高 | SfM算法生成DSM与DEM，差值得株高模型（CHM） |
| 地上部鲜重 | 植被/纹理指数 + 线性回归/机器学习 |
| 中性洗涤纤维 | 植被指数（RVI、NGRDI） + 回归/机器学习 |
| 酸性洗涤纤维 | 植被指数（DVI、MCARI） + 回归/机器学习 |
| 粗蛋白含量 | 植被/纹理指数 + 线性回归/机器学习 |
8. 模型验证要求
- 数据分配：70%数据建模，30%数据验证。
- 精度标准：决定系数
R^2 /geq 0.70。 - 评价指标（附录B）：
- 决定系数
R^2（越接近1精度越高）。 - 均方根误差RMSE（值越小精度越高）。
- 平均绝对误差MAE（值越小精度越高）。
- 决定系数
三、附录内容
- 附录A（资料性）：
- 表A.1：光谱植被指数（如NDVI、RVI、DVI、NGRDI）定义与计算公式。
- 表A.2：图像纹理指数（方差VAR、均值MEA）定义与公式。
- 附录B（规范性）：
- 模型评估公式（
R^2、RMSE、MAE）及计算说明。
- 模型评估公式（
四、标准核心价值
- 技术整合：将无人机遥感、影像处理与机器学习结合，实现紫花苜蓿表型参数高效监测。
- 标准化流程：从设备选型到模型验证，提供全链条操作规范。
- 精准农业支撑：为种质资源筛选、育种优化提供数据驱动决策依据。
此标准适用于农业科研机构、草业企业及标准化管理部门，推动内蒙古紫花苜蓿产业的智能化发展。