Как выбрать модель камеры Survey 3

Мы предоставляем 6 различных фильтров для камеры Survey3: OCN, RGN, NGB, RE, NIR и RGB. Фильтр захватывает 3 канала световой информации следующим образом:

Фильтр OCN (оранжевый + голубой + NIR):

Красный канал изображения = оранжевый свет

Зеленый канал изображения = голубой (синий/зеленый) свет

Синий канал изображения = NIR (ближний инфракрасный) свет

Фильтр OCN является улучшением по сравнению с нашим RGN, поскольку он увеличивает контрастность растительности и уменьшает шум почвы. Лучше использовать OCN, если в вашей растительности есть почва, и RGN, если культура имеет более плотный полог (меньше пикселей почвы). Его можно использовать с индексом NDVI, таким как фильтр RGN. Прочтите здесь, чтобы узнать больше о его преимуществах перед фильтрами RGN. Если вы ищете лучшую камеру для измерения общего состояния растений, то модели OCN — это то, что вам нужно.

Фильтр RGN (красный + зеленый + NIR):

красный канал изображения = красный свет

Зеленый канал изображения = зеленый свет

Синий канал изображения = NIR (ближний инфракрасный) свет

Фильтр RGN был нашей наиболее часто покупаемой моделью, в основном из-за его способности улавливать длины волн красного и NIR-диапазонов, требуемые популярным индексом NDVI (дополнительную информацию см. ниже). NDVI часто используется как общий индекс здоровья и силы растений, в основном он показывает, какие области являются самыми здоровыми по сравнению с теми, которые не так здоровы. Наш новый фильтр OCN обычно дает лучшие результаты, вы можете прочитать больше здесь.

Фильтр NGB (NIR + зеленый + синий):

Канал красного изображения = NIR (ближний инфракрасный) свет

Зеленый канал изображения = зеленый свет

Синий канал изображения = Blu-ray

Фильтр NGB часто используется в индексе ENDVI, который по сути представляет собой расширенный NDVI. Он учитывает коэффициент отражения зеленого цвета растения при определении здоровья растений, а не просто использует отраженный свет ближнего инфракрасного диапазона (NIR), как это используется в индексе NDVI. Некоторые приложения (например, DroneDeploy) не позволяют вычислять ENDVI, поэтому обязательно проверьте, какие индексы поддерживаются. Вы также можете рассчитать индекс NDVI, используя синий и NIR-свет, который может давать разные результаты по сравнению с использованием камеры RGN. Лучший способ понять разницу между моделями RGN и NGB состоит в том, что в большинстве случаев модель RGN является лучшим выбором, но модель NGB может показать вам то, чего не может RGN, поэтому, если позволяет ваш бюджет, используйте обе модели. камеры и рекомендует сравнить результаты.

Фильтр RedEdge (RE):

Канал красного изображения = свет RedEdge (725 нм)

Зеленый канал изображения = не используется

Синий канал изображения = не используется

Фильтр RedEdge используется для захвата одной полосы отраженного света в области, называемой красным краем. В этой области около 700-800 нм растения имеют разную отражательную способность, что тесно связано с их здоровьем. Растения, которые отражают больше красного света, обычно более здоровы, чем те, которые этого не делают. При обработке с помощью нашего приложения MCC выходное изображение будет представлять собой одну полосу изображения, т. е. черно-белое. Белые пиксели имеют высокую отражательную способность красного края, а черные пиксели имеют низкую отражательную способность красного края. Вы можете игнорировать зеленый и синий каналы изображения, потому что они не содержат полезных данных по сравнению с красным каналом.

Ближний инфракрасный фильтр (NIR):

Красный канал изображения = ближний инфракрасный (850 нм) свет

Зеленый канал изображения = не используется

Синий канал изображения = не используется

Фильтры ближней инфракрасной области используются для улавливания однополосного отраженного света ближней инфракрасной области. При обработке с помощью нашего приложения MCC выходное изображение будет представлять собой одну полосу изображения, т. е. черно-белое. Белые пиксели будут иметь высокую отражательную способность NIR, а черные пиксели будут иметь низкую отражательную способность NIR. Вы можете игнорировать зеленый и синий каналы изображения, потому что они не содержат полезных данных по сравнению с красным каналом.

Фильтр RGB (красный + зеленый + синий):

красный канал изображения = красный свет

Зеленый канал изображения = зеленый свет

Синий канал изображения = Blu-ray

Фильтры RGB — это типичные фильтры, устанавливаемые на все камеры, и они улавливают цветной свет так, как наши глаза видят мир. Камеры RGB часто используются в сочетании с мультиспектральными камерами, чтобы предоставить зрителю эталонное изображение. Эта ссылка часто необходима, чтобы связать то, что видят наши глаза, с тем, что видит камера, способная улавливать свет в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR).

Формула мультиспектрального индекса

После того, как камеры моделей OCN, RGN, NGB, RE и NIR получили изображения, их необходимо откалибровать с использованием наших калибровочных целей. После калибровки изображения можно сшивать в выбранной вами программе, такой как Pix4D, Agisoft, Drone Deploy, Agribotix, MapsMadeEasy, Simactive, Icaros и других.许多这些应用程序提供了所谓的光栅/索引计算器，它对图像的像素执行数学运算。计算索引后产生的像素值表示依赖于索引及其计算内容的像素范围。许多程序使这个计算成为一Это процесс в один клик, но давайте объясним его более подробно:

Рассчитаем популярный индекс NDVI на примере фильтра RGN:

Как видно из приведенной выше формулы, индекс NDVI использует NIR и красный свет. Таким образом, для модели камеры с фильтром RGN это будет канал синего изображения (NIR) и канал красного изображения (RED). Обработчик возьмет значения пикселей в красном и синем каналах изображения и подставит их в приведенное выше уравнение. Все результирующие пиксели будут иметь значение от -1 до +1. Для растений настоящие растения имеют значения NDVI примерно от 0,2 до 0,8. Затем мы применяем цветовую гамму к пикселям, чтобы наши глаза могли легче интерпретировать данные. Цветовые люты — это те, которые вы, вероятно, видели раньше, от зеленого до желтого и красного (от высокого до низкого здоровья).

Важное примечание о калибровке отражения с использованием наших наземных целей:

Упомянутые выше значения пикселей говорят вам, смотрите ли вы на здоровую растительность или на близлежащую грязь влияет процедура калибровки. Если вы не калибруете изображение, результирующие значения обычно отрицательные и в основном мусор. Результирующее цветовое изображение, часто называемое «красивой картинкой», может отображать аналогичную карту перехода от зеленого к желтому и к красному, но без калибровки вы не сможете сравнить одно местоположение поля с другим, с одними условиями окружающего освещения. Сравните с результатами других условий окружающего освещения или, в основном, от момента к моменту (неделя за неделей, месяц за месяцем и т. д.). Без калибровки вы не выравниваете данные пикселей по известному стандарту, поэтому значения не будут сопоставимы