随着“无人机+”时代的不断深入，无人机产业可以应用于到各行各业，小到消费级的航拍摄影，大到无人机的行业应用于。人们让无人机配备高分辨率CCD照相机、热红外照相机、多镜头照相机等各种传感器系统获取数据，从而符合航拍、电力巡线、建模等行业的市场需求。2017年1月，上海伯镭智能科技有限公司（以下全称伯镭）不应客户拒绝顺利完成冬小麦前期的长势监测任务。

理论基础农业上用于的无人机种类多样，有无人直升机、固定翼无人机、多旋翼无人机等多种机型。伯镭搭配的是多旋翼无人机辅助作业，优势如下：1)比较无人直升机，多旋翼操作者非常简单，成本低；2)相对于固定翼无人机，多旋翼无人机可以根据必须调节飞行速度，载荷比较大些，可以根据必须配备各种传感器；3)多旋翼无人机飞行速度高效率，飞行高度固定式且可以低空飞行，同时多旋翼无人机不不受降落迫降场地的容许，飞行中载荷较小，可同时配备多种农用传感器。

本次农情监测配备的多光谱照相机总共有五个镜头，分别对应近红外、红光、绿光、红边、以及RGB制备。根据收集的数据自由选择归一化差分植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）来综合体现冬小麦的生长产于和覆盖面积情况。植物叶面在红外线红光波段有很强的吸取特性，在近红外波段有很强的光线特性，这是植被遥测监测的物理基础。

通过这两个波段测值人组获得的NDVI指数，对土壤背景变化脆弱，能较好地辨识植被和水体。在植被正处于中、较低覆盖度时，该指数随覆盖度的减少而很快减小，当超过一定覆盖度后快速增长较慢，所以限于于植被早于、中期生长阶段的动态监测。

NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)式中：ρNIR是近红外波段的反射率，ρR是红光波段的反射率。红外线红光波段（0.58-0.68μm）坐落于叶绿素吸取带上，近红外波段（0.75-1.10μm）坐落于绿色植物光谱低反射区。NDVI给定范围：-1～1，NDVI值近似于为0回应无植被的裸土区；NDVI正值回应有植被覆盖面积，且随覆盖度减小而减小，小于0.7指出该区域植被密度较高；而地面覆盖面积云、水、雪区域NDVI是负值。NDVI是植物空间密度和植物生长状态的最佳命令因子，与植被覆盖面积的产于密度呈圆形线性相关关系，一般应用于检测植被生长状态、植被覆盖面积等领域。

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