DB15/T 4024-2025 多光谱无人机遥感监测大豆苗期长势及等级划分

以下是对《DB15/T 4024-2025 多光谱无人机遥感监测大豆苗期长势及等级划分》标准的详细内容总结：

​​一、标准核心内容​​

​​1. 适用范围​​

• 适用于​​大豆种植区苗期长势监测​​，规范多光谱无人机遥感技术的应用流程及苗情等级划分方法。

​​2. 规范性引用文件​​

• 关键引用标准包括：
  • ​​GB/T 38026​​（遥感卫星多光谱数据产品分级）
  • ​​CH/T 3003/3004​​（低空数字航空摄影测量内/外业规范）
  • ​​NY/T 3922​​（中高分辨率卫星农作物长势监测技术）
  • ​​NY/T 4373​​（田间植株样品采集与测量）

​​3. 术语定义​​

• ​​多光谱遥感​​：太阳反射波段内分多谱段接收电磁波信息的遥感技术（引自GB/T 38026）。
• ​​苗情长势​​：作物生长期的植株发育状况及产量指标（引自NY/T 4373）。
• ​​NDVI（归一化差值植被指数）​​：近红外与红光波段反射率之差与和的比值（引自NY/T 3922）。

​​二、技术操作规范​​

​​1. 无人机飞行环境要求​​

• ​​气象条件​​：禁止雨雪、雾霾、雷电天气作业；能见度≥500m；风力≤4级。
• ​​作业时间​​：北京时间10:00–14:00（确保光照稳定）。

​​2. 数据获取与处理​​

• ​​影像采集​​：
  • 空间分辨率≤3cm，平均航高50m。
  • 遵循CH/T 3003/3004的航摄规范。
• ​​NDVI计算​​：
  • 公式：NDVI = (R_{nir} - R_{red}) / (R_{nir} + R_{red})
    （R_{nir}：近红外波段反射率；R_{red}：红波段反射率）。

​​三、监测流程​​

1. ​​数据存储​​

   • 将野外采样点的大豆苗情参数（附录A调查表）与对应位置的NDVI值关联存储。

2. ​​关联分析​​

   • 分析地面苗情参数（如株高、密度）与NDVI的统计相关性。

3. ​​构建遥感监测模型​​

   • 模型公式：NGI_{rs} = a + b /times NDVI
     • NGI_{rs}：遥感反演的大豆长势指数
     • a, b：通过实地采样点数据拟合的系数。

4. ​​生成分布图​​

   • 基于大豆种植分布图和遥感模型，绘制​​大豆苗情遥感长势指数空间分布图​​。

​​四、苗情等级划分​​

​​等级标准（基于遥感长势指数NGI_{rs}）​​

​​空间可视化​​

• 将苗情等级分布图叠加​​内蒙古行政边界​​（盟/旗/苏木/嘎查四级矢量数据），实现区域化精准管理。

​​五、附录内容（资料性）​​

• ​​表A.1 大豆苗情野外调查表​​
  包含以下字段：
  • 采样点标号、GPS编号、照片编号
  • 耕地属性、天气状况
  • 大豆苗情描述（如株高、密度）
  • 农业灾害记录（如病虫害、干旱）

​​六、核心创新点​​

1. ​​技术融合​​
   • 结合多光谱无人机遥感与地面采样，建立定量化苗情监测模型。
2. ​​标准化流程​​
   • 从数据采集、处理到等级划分形成闭环操作规范。
3. ​​区域适配性​​
   • 针对内蒙古大豆种植区设计，强调行政边界叠加应用。

​​总结​​

该标准系统化规范了​​多光谱无人机在大豆苗期监测中的技术路径​​，通过NDVI反演长势指数，划分五级苗情并实现空间可视化，为精准农业管理提供科学依据。适用于农业科研机构、政府部门及规模化种植主体。