孙成明

个人信息Personal Information

正高级

博士生导师

硕士生导师

教师拼音名称:Sun Chengming

电子邮箱:

入职时间:1995-07-01

所在单位:智慧农业研究院

职务:院长

学历:博士研究生毕业

办公地点:文汇路校区26-219

性别:男

联系方式:13773375557

学位:博士

在职信息:在岗

毕业院校:扬州大学

学科:作物栽培学与耕作学
作物学其他专业

研究方向

当前位置: 中文主页 >> 研究方向

3.无人机表型监测与数据分析

无人机监测是作物田间表型信息获取的重要技术手段,具有性价比高、测量通量大、尺度广、灵活机动等优点,但同时也存在“无人机好飞、数据处理极难”的问题,且到现在也未出现能够成熟商业化使用的第三方无人机表型数据处理软件平台。为此,扬州大学农学院推出无人机表型监测和数据分析服务。服务内容包括:

①无人机影像数据获取

②无人机影像数据预处理

③作物表型参数分析

可提取作物表型参数:植株密度、缺苗情况、出苗整齐度、植株高度、植株形状、三维结构、水分胁迫(干旱、洪涝)、氮肥胁迫、病虫害胁迫、倒伏、冻害、高温胁迫、冠层覆盖度、叶面积指数、叶绿素含量、氮素含量、籽粒蛋白质、生物量等。

适用作物类型:包括粮食作物、经济作物、蔬菜和果树等。

工作内容1:无人机影像数据获取

通过使用无人机,可便捷地规划航线、执行自动化飞行任务及管理飞行数据。

航线规划   •飞行参数设定   •数据采集

工作内容2:无人机影像数据预处理

无人机影像数据的拼接、辐射定标、正射校正又及影像分类与提取等。

影像拼接  •辐射定标  •正射校正影像分类  •目标区提取

工作内容3:作物表型参数反演

依据无人机获取的高时空影像数据,针对不同作物,根据用户作物育种和精准管理需求,开展作物表型性状的精准动态监测研究,及时准确地评估作物生长状况,提供客观真实有效的数据支持,加快作物品种选育与精细化栽培管理研究水平。

植被指数                                              

表型参数提取

作物苗期苗情、作物长势、水肥胁迫、病虫害、倒伏、品质、产量预测等