T/CTSS 95-2024 茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程
- 文件大小：1.69 MB
- 标准类型：团体标准规范
- 标准语言：中文版
- 文件类型：PDF文档
- 更新时间：2025-06-22
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资料介绍
《茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程》（T/CTSS 95-2024）主要内容总结
1. 文件概述
- 标准性质：团体标准，由中国茶叶学会标准化工作委员会归口，山东省农业科学院等单位起草。
- 适用范围：规范无人机多源遥感技术在茶树树冠表型参数监测中的应用，包括数据采集、信息提取及表型分析。
- 技术核心：通过无人机搭载多传感器（可见光、多光谱、热红外、激光雷达）获取数据，结合机器学习算法反演茶树表型参数。
2. 术语与定义
- 无人机多源遥感（3.1）：无人机搭载多种传感器（光学、热红外、激光雷达等）的多源数据协同观测技术。
- 茶树树冠表型（3.2）：包括树冠高度（H）、叶面积指数（LAI）、叶片含水量（W）、叶绿素含量（LCC）、叶片氮含量（LNC）等关键参数。
3. 无人机数据采集要求
3.1 无人机性能
- 载荷≥1.1kg，悬停精度垂直<0.1m、水平<0.3m，抗风等级≥7级，可调节拍摄角度与高度。
3.2 传感器配置
- 可见光RGB相机：航向重叠度70%~80%，旁向重叠度50%~80%。
- 多光谱相机：≥6波段（含蓝、绿、红、红边1/2、近红外），空间分辨率≥1.875cm，需同步记录环境光辐照度。
- 热红外相机：分辨率≥640×512像素，测温范围-25℃~+135℃，噪声温差<50mK。
- 激光雷达（LiDAR）：平面精度≥10cm，高程精度≥5cm，点云密度≥8000点/m²，遵循CH/T 3014标准。
3.3 飞行条件
- 天气：晴朗无风，时间10:00~14:00（太阳高度角≥30°），传感器镜头垂直向下（90°）。
4. 表型遥感信息提取
- 纹理信息（5.1）：从RGB图像提取GLCM纹理特征（均值、方差、熵等8项指标）。
- 光谱信息（5.2）：基于多光谱数据计算13种植被指数（如NDVI、EVI、SAVI等，公式见附录A）。
- 温度信息（5.3）：提取冠层0.6m×0.4m范围内的最高/最低/平均温度。
- 结构信息（5.4）：通过LiDAR点云提取密度（PCD）、穿透指数（LPI）、孔隙度（Fgap）、高度百分位（H5th~H95th）等参数。
5. 表型分析模型
采用10重交叉验证（100次重复），结合不同算法建立反演模型：
- 树高（H）：SVM算法，要求R²≥0.8，RMSE/NRMSE≤0.08。
- 叶面积指数（LAI）：随机森林（RF）算法，R²≥0.9，RMSE/NRMSE≤0.4。
- 叶片含水量（W）：SVM算法，R²≥0.6，RMSE≤1.8，NRMSE≤0.03。
- 叶绿素含量（LCC）：RF算法，R²≥0.85，RMSE≤1.8，NRMSE≤0.03。
- 叶片氮含量（LNC）：RF算法，R²≥0.6，RMSE≤1.0，NRMSE≤0.04。
6. 附录A（资料性）
- 植被指数公式：列出NDVI、RVI、EVI等13种植被指数的计算式。
- 结构参数定义：如点云密度（PCD=NOPC）、激光穿透指数（LPI=NOGPC/(NOGPC+NOCPC)）等。
7. 关键技术与创新点
- 多源数据融合：结合光学、热红外、激光雷达数据，全面表征茶树冠层表型。
- 机器学习应用：SVM/RF算法优化模型精度，交叉验证确保可靠性。
- 标准化流程：从硬件配置、飞行条件到数据处理、模型验证，形成完整技术链条。
8. 应用价值
- 精准农业：为茶树长势监测、产量预测、水肥管理提供高效技术支撑。
- 科研参考：为其他作物表型研究提供方法论借鉴。
注：本文件未涉及专利声明，实施时需结合引用标准（如CH/T 3014）及实际条件调整参数。