无人机多光谱数据辐射校准的重要性

为研究校准对用于测量作物健康的基于地块的图像的影响，进行了多项实验。与未校准的数据相比，经过辐射校准的数据始终产生更严格、更准确的结果。 

在一项研究中，辐射校准导致植物指数值平均变化 19.6%，证明了在飞行期间考虑实际太阳辐照度的重要性。这是使用 MicaSense 系列相机和第 3 方多光谱相机观察到的。此外，当查看时间序列中重复飞行的图像衍生绘图指标时，与未校准的相比，辐射校准显着降低了实验变异性（方差减少 66.8%）。

 RGB 和多光谱图像之间有意义的输出和细微生理变化识别的差异

下面的示例显示了 在 2020 年对玉米试验田进行的两种不同氮处理的概念验证测试。在左侧，来自晚季时间序列的 RGB 数据是从减氮处理和正常氮处理中捕获的。通过肉眼，很难使用 RGB 图像检测整个季节中氮处理之间的差异。另一方面，来自 RedEdge-MX 的辐射校准多光谱数据清楚地表明，在整个季节结束时接受全氮肥的玉米的绿色持久性有所提高。

除了查看空间图像输出外，使用 分析软件的图像分析还展示了作物衰老曲线对不同氮水平的响应差异。顶部面板显示的图表代表来自 RedEdge-MX（NDVI 和NDRE）和底部面板显示来自 RGB 派生指数（VARI 和 GLI）的值。线分叉的地方是减少氮处理和正常氮处理之间的差异。同样，校准的多光谱数据准确地捕捉到了缺氮的影响，而 RGB 则没有。

最终，产量是衡量农民利润的关键指标。令人印象深刻的是，从校准生长曲线中提取数据的方法准确地反映了研究试验中的最终产量结果。下图中显示的氮研究结果表明，NDRE 和 NDVI 与联合收割机的产量数据高度相关。

一般而言，在高通量表型研究和植物育种研究中，尽早检测杂质和处理中的细微差异具有优势