基于MATLAB的无人机遥感数据预处理与农林植被性状估算实践技术

 为了将人工智能方法引入农业生产领域。首先在种植、养护等生产作业环节，逐步摆脱人力依赖；在施肥灌溉环节构建智慧节能系统；在产量预测和商品定价生产管理环节提高效能。这些智慧农业迫切需要实现的目标，首先要解决的问题就是多源数据的获取与快速分析。

• 遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。本次内容主要针对农业、林业、生态、遥感背景的对无人机遥感有兴趣的初学者（本科生、低年级研究生），MATLAB编程初学者小白。将掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践（脚本与GUI开发）以及期刊论文插图制作等。所学内容可用于支持科研或应用项目开展、研究技术方案推进、期刊论文写作等。
• 【原文链接】：
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【方式】：直播 +永久回放+答疑群长期辅助+全套课件资料

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【内容介绍】：

第一章：认识主被动无人机遥感数据

初识主被动无人机遥感数据

无人机平台与坐标系

遥感载荷类型与数据

飞行参数设置与计算

 无人机VS卫星主被动遥感数据特点

2. 读写无人机遥感数据

2.1. 读写带有/不带地理坐标的无人机影像

2.2. 读写超大尺寸无人机影像

2.3. 读写影像元数据信息

2.4. 读写激光雷达/摄影测量点云

1. 第二章 :  预处理无人机遥感数据

• 1. 概述遥感数据预处理

  1.1 地物反射辐射信号

  1.2 地物二向反射特性表征

  1.3无人机影像的几何问题

• 2. 辐射校正无人机影像

  2.1. 光学测量系统辐射校正

  2.2. 反射率校正

  2.3. BRDF与阴影校正

• 3. 几何校正无人机影像

  3.1. 原始影像的几何畸变校正

  3.2. 多光谱影像的几何配准

  3.3. 正射影像地理几何校正

• 第三章、定量估算农林植被关键性状

  1. 估算植被覆盖度fCover与光合有效辐射吸收比fPAR

  1.1. 基于RGB图像分割的估算

  1.2. 基于像元分解的估算

  1.3. 基于点云的估算

  1.4. 基于激光雷达回波的估算

• 2. 估算叶面积指数LAI

• 2.1. 基于间隙率模型的估算

• 2.2. 基于辐射传输模型的估算

• 2.3. 基于机器学习模型的估算

• 3. 估算叶绿素含量LCC

• 3.1 了解叶片辐射传输模型

• 3.2 基于辐射传输模型的估算

• 3.3 基于植被指数的估算

• 第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发

• 1. 制作精美的期刊论文插图

• 1.1. 论文插图的尺寸、配色、字体要点

• 1.2. 散点图、直方图、折线图、小提琴图、密度图、假彩色图等制作

• 2. 利用Appdesigner进行GUI开发

• 2.1. 认识Appdesigner

• 2.2. 函数调用与更新

• 2.3. 窗口间参数互传