谱视界全自动无人机智能光谱感知系统 让农田插上光谱技术的“翅膀”
智慧农业 应用效果
谱视界全自动无人机智能光谱感知系统
无锡谱视界科技有限公司全新推出的智能小型机载光谱指数分析基站AeroSpot，以其灵活性、低成本、便于部署等特点，在生态环境监测、智慧农业等应用场景中展现出显著优势。
谱视界综合利用无人机与光谱技术，通过无人机机场，轻松实现非现场无人化监测，助力解决实际场景应用难题，本期就来看看谱视界全自动无人机智能光谱感知系统在智慧农业方向的具体应用，看看AeroSpot如何为农田开展“空中体检”。
智能小型机载光谱指数分析基站AeroSpot
无人机智能基站，具备无人机智能存储、自主起降、智能作业、自动回收、自动换电、数据回传、智能分析、电池热替换等功能，搭载光谱指数分析仪，赋能无人机实现高光谱等数据采集，实现农业多场景的远程快速响应作业，从而在无人值守情况下实现无人机自动化作业全流程。
高度的自动化和智能化
AeroSpot的高度自动化和智能化是其核心亮点。无人机机场系统能够实现全天候、全自动地执行监测任务，极大地提升监测效率，并持续稳定地为监测工作提供数据支持。
卓越的飞行性能和稳定性
AeroSpot 无人机卓越的飞行性能和稳定性使其能够在复杂多变的农田环境中灵活穿梭，精准定位并获取高精度、高分辨率的光谱数据。而搭载的光谱指数分析仪 AeroSpot 能够精准捕捉农田中的关键参数；配合云平台可实现对农田空间分布变化的实时展现，为农田评估和作物健康分析提供了及时且可靠的依据。
高度的灵活性和可扩展性
AeroSpot 机场与无人机的组合还具备高度的灵活性和可扩展性。无人机能够根据预设的监测需求快速调整飞行路径，实现对重点区域的高频次监测，或在突发事件发生时迅速做出应急响应，有效弥补了传统卫星遥感在时空分辨率上的不足，确保在关键时刻能够获取到最准确的监测数据。
部署成本低
在成本方面，AeroSpot 的部署成本相对较低，尤其适合部署在固定农田周边，针对需要监测田块进行定期巡航，定期巡检，不仅降低了人力成本，还节省了大量时间，使得监测工作更加高效、经济。
处理和分析监测数据迅速
通过智能算法和实时数据传输技术，监测数据能够迅速得到处理和分析，为智慧农业管理提供了及时、科学的决策支持，帮助管理者更精准地制定保护和治理策略，推动智慧农业的可持续发展。
远程采集操作流程
通过机场管理平台布置巡田任务，谱视界AeroSpot按航线远程自动执行任务，可以捕获到农田的实时高清影像及多光谱数据。通过这些数据，农民可以清晰地看到土地和作物的科学数据，生长状况、营养状况以及可能存在的病虫害威胁，这种精确的监测效果，为农民提供了科学的决策依据，使种植方案更加合理、高效。
01打开基站控制平台
02新建航线或选择已规划航线
03确认航线，无人机自主起飞执行航线
04采集光谱数据
05云平台实时显示数据
06航线执行结束，自动返程降落
07生成报告
航线规划图
云平台实时显示
效果展示
光谱技术能够弥补传统植被物候观测的局限性，在智慧农业方面的应用日益广泛，日渐成为不可或缺的技术手段。
植被指数可以很好地反应植被的生长状态和健康状况，所以通常把植被指数作为植物物候的一个量化指标，长期连续的植被指数观测，可以获取植物生长随时间的变化趋势和物候期时间节点。
所谓植被指数是指能够表征植被特征的光谱组合，使用植被指数的目的是突出植被特征，方便在光谱曲线或者图像中快速识别（提取）植被结构、长势、健康等方面的参数。
光谱曲线图
AeroSpot通过精准获取作物的高精度点光谱数据，运用 “以点带面” 的科学方法（点为单条光谱数据，面为某个高度下点光谱数据代表的实际地面面积大小），可实现对整片农田或重点农业区域的全局可视化监测。这一技术在智慧农业中发挥着关键作用，一方面，它成功弥补了卫星遥感因天气状况、时空分辨率局限，难以按需获取农田全面或重点区域作物生长状况可视化数据的不足；另一方面，还攻克了无人机高光谱成像技术在大面积农田拼接监测中的技术难关，为农业精准决策提供了坚实的数据支撑，助力智慧农业迈向新高度。
01植被衰老指数-PSRI
PSRI（植物衰老反射指数）是一种用于监测植被衰老程度和类胡萝卜素积累的遥感指数，能够反映植物从健康生长期逐渐进入衰老或胁迫状态的过程。当植物叶绿素减少、类胡萝卜素相对增加时，PSRI 值会升高，表示植被可能处于老化、干旱胁迫或作物成熟后期；反之，较低的 PSRI 值通常代表叶片健康、光合活跃。该指数广泛应用于农作物成熟度评估、植被健康监测和环境胁迫识别等领域，是识别植被生理状态的重要工具。
02土壤调整植被指数-SAVI
SAVI（土壤调节植被指数）是一种改进的植被指数，主要用于减弱土壤背景对植被识别的影响，特别适用于植被稀疏或裸露地表较多的区域。其取值范围一般在 -1 到 +1 之间，值越高表示绿色植被覆盖度越高、植被生长越健康，如森林、农田、草地等；值中等（约 0.2~0.5）通常表示中等覆盖度的灌木或杂草区域；值较低（小于 0.2）则表明植被稀疏甚至裸露，如荒地、沙地或建设用地；负值多与水体、雪或阴影有关。SAVI 能更准确地反映地表植被状况，是生态监测和土地利用分析中的重要指标。
03归一化植被指数-NDVI
NDVI（归一化植被指数）是一种广泛应用于遥感领域的植被监测指标，用于衡量地表植被的生长状况和覆盖程度。它利用植被对不同波段光的反射特性计算得到，NDVI 的取值范围在 -1 到 +1 之间，值越高表示植被越茂盛、健康（如森林、农田），中等值表示中度植被（如灌丛、草地），较低或负值则通常对应于裸土、水体、城市等非植被覆盖区域。NDVI 简单高效，适用于大范围植被监测、干旱评估、农作物长势分析等场景，是遥感生态评估中最常用的指数之一。
04改进新型叶绿素指数-mLICI
mLICI（改进型叶绿素指数）是一种用于估算植被叶绿素含量的遥感指数，能有效反映植被的光合作用能力和生长状况。mLICI 值越高，通常表示植被叶绿素含量丰富，光合作用强，植被生长健康旺盛；值较低则说明叶绿素含量较少，可能存在营养不足、干旱胁迫或植被稀疏等问题。mLICI 对于植被长势评估、农业产量预测和生态健康监测具有较强的指示意义，适合在不同植被类型和生育期下使用。
05叶面积指数-LAI
LAI（叶面积指数）是衡量单位地表面积上植物叶片总面积的遥感指标，广泛用于反映植被的密度、生产力和生态功能。LAI 值越高，表示植被覆盖度大、叶片繁茂，光合作用潜力强，通常出现在森林、农田等高产植被区域；LAI 值较低则代表植被稀疏、生长状况差，可能存在干旱、退化或人为扰动。作为生态系统结构和功能的重要参数，LAI 在农业管理、气候模型、碳循环研究等领域具有重要指示意义。
06植被覆盖度-FVC
FVC（植被覆盖度）是表示地表被绿色植被所覆盖比例的重要遥感指标，用于反映地表植被的空间分布和生长状况。FVC 值越高，说明地表被绿色植被覆盖的比例越大，生态环境良好，常见于森林、草地、农田等区域；值较低则表示植被稀疏或裸露，可能存在土地退化、荒漠化或人为破坏等问题。FVC 在生态监测、土地利用评估和植被动态分析中具有重要指示意义，是衡量生态系统健康程度的重要参数。
END
用算法替代“经验”
谱视界全自动无人机智能光谱感知系统
让农田插上光谱技术的“翅膀”
它不仅极大地提高了农业生产效率和质量
更为农民提供了强有力的监测手段和科学决策依据
谱视界将不断发展和创新光谱技术
助力农业生产实现更加绿色、可持续的未来
0510-85290662