Location：
Trang chủ >
Những tiến bộ gần đây của công nghệ siêu phổ hình ảnh và ứng dụng trong nông nghiệp

Những tiến bộ gần đây của công nghệ siêu phổ hình ảnh và ứng dụng trong nông nghiệp

2024-08-26 15:01

Trừu tượng

Viễn thám là một công cụ hữu ích để giám sát các biến thể không thời gian của hình thái và tình trạng sinh lý cây trồng và hỗ trợ thực hành trong canh tác chính xác. So với hình ảnh đa phổ, hình ảnh siêu phổ là một kỹ thuật tiên tiến hơn có khả năng thu được một đáp ứng quang phổ chi tiết của các tính năng mục tiêu. Do hạn chế tiếp cận bên ngoài cộng đồng khoa học, hình ảnh siêu phổ đã không được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác. Trong những năm gần đây, các cảm biến siêu phổ trên không nhỏ khác nhau và chi phí thấp (ví dụ: CHNSpec FS60C, Headwall Micro-Hyperspec, Cubert UHD 185-Firefly) đã được phát triển và các cảm biến siêu phổ tiên tiến của không gian cũng đã được hoặc sẽ được phóng lên (ví dụ: PRISMA, DESIS, EnMAP, HyspIRI). Hình ảnh siêu phổ đang trở nên phổ biến hơn cho các ứng dụng nông nghiệp. Trong khi đó, việc thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh siêu phổ vẫn là một chủ đề nghiên cứu đầy thách thức (ví dụ, khối lượng dữ liệu lớn, kích thước dữ liệu cao và phân tích thông tin phức tạp). Do đó, có lợi khi tiến hành xem xét kỹ lưỡng và sâu về công nghệ hình ảnh siêu phổ (ví dụ, các nền tảng và cảm biến khác nhau), các phương pháp có sẵn để xử lý và phân tích thông tin siêu phổ, và những tiến bộ gần đây của hình ảnh siêu phổ trong các ứng dụng nông nghiệp. Các ấn phẩm trong 30 năm qua về công nghệ hình ảnh siêu phổ và ứng dụng trong nông nghiệp do đó được xem xét. Các nền tảng hình ảnh và cảm biến, cùng với các phương pháp phân tích được sử dụng trong các tài liệu, đã được thảo luận. Các hiệu suất của hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng khác nhau (ví dụ, bản đồ sinh học và các thuộc tính sinh hóa của cây trồng, đặc tính của đất, và phân loại cây trồng) cũng được đánh giá. Đánh giá này nhằm giúp các nhà nghiên cứu và học viên nông nghiệp hiểu rõ hơn những điểm mạnh và hạn chế của hình ảnh siêu phổ đối với các ứng dụng nông nghiệp và thúc đẩy việc áp dụng công nghệ có giá trị này. Các khuyến nghị về nghiên cứu hình ảnh siêu phổ tương lai cho nông nghiệp chính xác cũng được trình bày.
Từ khóa:
Nông nghiệp chính xác; Viễn thám; Siêu phổ hình ảnh; Nền tảng và cảm biến; Các phương pháp phân tích; Tính chất cây trồng; đặc điểm của đất; Phân loại các đặc điểm nông nghiệp


1.   Giới thiệu

Ngành nông nghiệp toàn cầu đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng do một loạt các nguyên nhân gây căng thẳng, bao gồm dân số gia tăng nhanh chóng, sự cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, ô nhiễm môi trường, bệnh cây trồng và biến đổi khí hậu. Chính xác nông nghiệp là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này thông qua cải thiện hoạt động nông nghiệp, ví dụ, đầu vào thích ứng (ví dụ, nước và phân bón), đảm bảo đầu ra (ví dụ, sản lượng cây trồng và sinh khối), và giảm tác động môi trường. Viễn thám có khả năng xác định biến thiên trong lĩnh vực của đất và cây trồng và cung cấp thông tin hữu ích cho các thực hành quản lý cụ thể tại địa điểm [1, 2]. Có hai loại công nghệ cảm biến từ xa cung cấp nguồn năng lượng, thụ động (ví dụ: quang học) và cảm biến chủ động từ xa (ví dụ: LiDAR và Radar). Viễn thám thụ động quang học thường được chia thành hai nhóm dựa trên độ phân giải phổ của các cảm biến, đa phổ và siêu phổ viễn thám [3]. Hình ảnh đa phổ được tạo điều kiện bằng cách thu thập các tín hiệu quang phổ trong một vài dải rời rạc, mỗi dải mở rộng phổ từ hàng chục đến hàng trăm nanomet. Ngược lại, hình ảnh siêu phổ phát hiện các tín hiệu phổ trong một loạt các kênh liên tục với một dải phổ hẹp (ví dụ, thường dưới 10 nm); Vì thế, nó có thể chụp được những đặc điểm quang phổ của những mục tiêu mà nếu không thì có thể thỏa hiệp được [4].
Các hình ảnh đa phổ (ví dụ, Landsat, Sentinel 2, và SPOT images) đã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu nông nghiệp để thu được nhiều đặc tính của cây trồng và đất, như hàm lượng chlorophyll cây trồng, sinh khối, năng suất, và sự thoái hóa đất [5, 6, 7, 8, 9, 10]. Tuy nhiên, do có những hạn chế trong độ phân giải phổ quát, nên độ chính xác của những biến lấy được thường bị giới hạn, và những tín hiệu ban đầu của những áp lực đối với cây trồng (ví dụ, sự thiếu hụt chất dinh dưỡng, bệnh cây trồng) không thể phát hiện được một cách kịp thời [11]. Hình ảnh siêu phổ (ví dụ: CHNspec, Hyperion, CASI, và Headwall Micro-Hyperspec) với hàng trăm băng tần có thể nắm bắt các phản ứng quang phổ chi tiết hơn; Do đó, nó có khả năng phát hiện các biến thể tinh tế của mặt đất che phủ và thay đổi của chúng theo thời gian. Vì thế, hình ảnh siêu phổ có thể được dùng để giải quyết những thách thức nêu trên và tạo điều kiện phát hiện chính xác và kịp thời tình trạng sinh lý của cây trồng [12, 13]. Các nghiên cứu trước đây cũng chứng minh hiệu suất siêu phổ vượt trội so với các hình ảnh đa phổ trong việc theo dõi các đặc tính của cây cối, chẳng hạn như ước tính chỉ số diện tích lá (LAI) [14], phân biệt các loại cây trồng [15], thu hồi sinh khối cây trồng [16] và đánh giá hàm lượng nitơ lá [17]. Mặc dù hiệu suất xuất sắc của nó, hình ảnh siêu phổ đã được sử dụng tương đối ít hơn trong các ứng dụng nông nghiệp hoạt động trong vài thập kỷ qua do chi phí cao của các cảm biến và các nhiệm vụ hình ảnh, và nhiều thách thức kỹ thuật khác nhau (ví dụ, tỷ lệ tín hiệu nhiễu thấp và khối lượng dữ liệu lớn) [18, 19, 20, 21]. Mặc dù dữ liệu phản xạ siêu phổ dựa trên mặt đất có thể được đo nhanh chóng bằng cách sử dụng phổ kế (ví dụ, ASD Field Spec, Analytical Spectral Devices Inc., Boulder, CO, Mỹ) và đã được sử dụng rộng rãi để quan sát các đặc điểm quang phổ ở mức độ kính tán và lá [22, 23, 24], các phép đo trên mặt đất bị giới hạn ở một vài điểm trường, và chúng không thể nắm bắt sự biến đổi không gian trên các khu vực rộng lớn. Ngược lại, các cảm biến hình ảnh siêu phổ thuận tiện hơn để có được sự biến đổi không gian của thông tin quang phổ trên một khu vực.

Trong những năm gần đây, một loạt các siêu phổ kích thước nhỏ và chi phí thấp đã được phát triển và có sẵn để sử dụng thương mại, chẳng hạn như FS60C (CHNSpec Technology, Zhejiang, China), Micro - và Nano-Hyperspec (Headwall Photonics Inc., Boston, MA, USA), HySpex VNIR (HySpex, Skedsmo, Skjetten, Na Uy), và FireflEYE (Cubert GmbH, Ulm, Đức) [11, 25]. Các cảm biến này có thể được gắn trên các bệ trên không có người lái hoặc không người lái (ví dụ máy bay, trực thăng và phương tiện bay không người lái (UAV)) để có được hình ảnh siêu phổ và hỗ trợ các nhiệm vụ giám sát khác nhau [13, 26, 27]. Ngoài ra, các cảm biến siêu phổ không gian mới đã được đưa ra gần đây, chẳng hạn như các yêu cầu phóng vào năm 2018 [28] và prisma-phóng vào năm 2019 [29] - hoặc sẽ được phóng trong vài năm tới, chẳng hạn như EnMAP, dự kiến phóng vào năm 2020 [30, 31]. Nhìn chung, ngày càng nhiều hình ảnh siêu phổ trên không hoặc không gian đã trở nên có sẵn, mang lại cơ hội chưa từng có để giám sát tốt hơn các mục tiêu mặt đất, đặc biệt là để nghiên cứu tốt hơn về biến đổi cây trồng và đất và hỗ trợ chính xác nông nghiệp. Do đó, một tìm kiếm văn học đã được thực hiện để kiểm tra liệu nghiên cứu thêm về sử dụng hình ảnh siêu phổ cho các mục đích nông nghiệp đã được công bố trong những năm gần đây. Cả Web of Science và Google Scholar đã được sử dụng để tiến hành tìm kiếm văn học với các chủ đề hoặc từ khóa, bao gồm siêu phổ, hình ảnh, nông nghiệp hoặc canh tác, và xuất bản trong khoảng thời gian 30 năm (1990 đến 2020). Các kết quả tìm kiếm đã được xác minh thêm để đảm bảo rằng mỗi ấn phẩm nằm trong phạm vi của hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng nông nghiệp. Người ta phát hiện ra rằng có một số lượng ngày càng tăng của các ấn phẩm trong những năm gần đây sử dụng hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng nông nghiệp (Hình 1). Nhiều nghiên cứu hơn đáng kể đã được công bố trong thập kỷ gần đây (ví dụ, 245 bài viết được xuất bản trong năm 2011-2020) so với những nghiên cứu trước đó (ví dụ, 97 bài được xuất bản trong 2001-2010).remotesensing.png

Đánh giá này được thiết kế để tập trung vào việc thu nhận, xử lý và phân tích hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng nông nghiệp khác nhau. Đánh giá được tổ chức theo các khía cạnh chính sau: (1) Nền tảng hình ảnh siêu phổ và cảm biến, (2) phương pháp xử lý và phân tích hình ảnh siêu phổ và (3) ứng dụng siêu phổ trong nông nghiệp (Bảng 1). Liên quan đến các nền tảng hình ảnh, các loại khác nhau, bao gồm vệ tinh, máy bay, trực thăng, uAV cánh cố định, uAV đa rotor và nền tảng tầm gần (ví dụ: mặt đất hoặc phòng thí nghiệm dựa trên), đã được sử dụng. Các nền tảng này có hình ảnh với không gian phủ sóng khác nhau, độ phân giải không gian, độ phân giải thời gian, độ phức tạp hoạt động và chi phí nhiệm vụ. Sẽ có lợi khi tóm tắt các nền tảng khác nhau về các tính năng này để hỗ trợ lựa chọn một (các) thích hợp cho các mục đích giám sát khác nhau. Sau khi hình ảnh siêu phổ thô được thu thập, xử lý trước là bước để thu thập thông tin quang phổ chính xác. Một số thủ tục cần được thực hiện trong quá trình trước khi xử lý (thường được thực hiện trong một phần mềm cảm biến từ xa chuyên biệt), bao gồm chuẩn phóng xạ, hiệu chỉnh quang phổ, hiệu chỉnh khí quyển và hiệu chỉnh hình học. Mặc dù đây là các bước xử lý tiêu chuẩn cho hầu hết các hình ảnh vệ tinh, nó vẫn có thể thách thức để thực hiện trên nhiều hình ảnh siêu phổ trên không do các vấn đề kỹ thuật khác nhau (ví dụ, yêu cầu các tín hiệu hệ thống định vị toàn cầu độ chính xác cao (GPS) để hiệu chỉnh hình học thích hợp, việc đo bức xạ mặt Trời thời gian thực để hiệu chỉnh quang phổ chính xác). Không có các giao thức tiêu chuẩn hóa cho tất cả các cảm biến do sự hạn chế của hình ảnh siêu phổ trong quá khứ và thực tế là các cảm biến siêu phổ nhỏ mới và giá rẻ trên thị trường là từ các nhà sản xuất khác nhau với các cấu hình cảm biến khác nhau. Những cách tiếp cận khác nhau đã được dùng trong những cuộc nghiên cứu trước đây để giải quyết những thách thức này [12, 19, 32, 33]. Do đó, điều cần thiết là xem xét các phương pháp này để hỗ trợ các nhà nghiên cứu khác để xử lý hình ảnh siêu phổ chính xác và hiệu quả hơn. Sau khi xử lý trước, chẳng hạn như chuẩn hóa và sửa chữa, khai thác thông tin quang phổ (ví dụ: chọn lọc băng và giảm kích thước) có thể được thực hiện để cải thiện hơn nữa khả năng sử dụng của hình ảnh siêu phổ. Các kỹ thuật cho các thủ tục này được xem xét trong nghiên cứu này.

Với các hình ảnh siêu phổ đã được xử lý trước, một phương pháp phân tích mạnh mẽ và hiệu quả là cần thiết để phân tích lượng thông tin khổng lồ chứa trong các hình ảnh (ví dụ: quang phổ, không gian và các tính năng kết cấu) và chiết xuất các tính chất mục tiêu (ví dụ: đặc điểm cây trồng và đất). Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng một bộ các phương pháp phân tích, bao gồm hồi quy thực nghiệm (ví dụ, hồi quy tuyến tính một phần nhỏ nhất bình phương (PLSR), và hồi quy đa biến (MLR)), mô hình truyền bức xạ (RTM, ví dụ: triển vọng và PROSAIL), học máy (ví dụ, rừng ngẫu nhiên (RF)), và học sâu (ví dụ, mạng neuron kết hợp (CNN)) [34, 35, 36, 37]. Các phương pháp này đã được phát triển dựa trên các lý thuyết khác nhau và có độ phức tạp hoạt động khác nhau, hiệu quả tính toán và độ chính xác hiệu suất khác nhau. Do đó, điều cần thiết là xem xét các điểm mạnh và giới hạn của các phương pháp này và giúp lựa chọn (các) điểm thích hợp cho các mục đích nghiên cứu cụ thể. Sử dụng thông tin siêu phổ, các nhà nghiên cứu đã điều tra một loạt các đặc điểm nông nghiệp. Một số loại phổ biến bao gồm hàm lượng nước cây trồng, LAI, chất diệp lục và nitơ, sâu bệnh, chiều cao của cây trồng, thông tin kiểu hình, độ ẩm của đất và hàm lượng chất hữu cơ trong đất [11, 38]. Nó cũng sẽ có giá trị để xem xét các hiệu suất của hình ảnh siêu phổ trong các nghiên cứu này và khám phá thêm tiềm năng của công nghệ này để theo dõi các tính năng nông nghiệp khác. Cuối cùng, những thách thức của việc sử dụng hình ảnh siêu phổ để chụp ảnh nông nghiệp chính xác, cùng với các hướng nghiên cứu trong tương lai, được thảo luận. Một vài bài ôn lại trước đây đã thảo luận một số đề tài này đến một mức độ nào đó [11, 38, 39]. Các chi tiết và đóng góp của bài đánh giá này sẽ được thảo luận trong mỗi phần cụ thể. Nhìn chung, đánh giá này nhằm mục đích kiểm tra các thủ tục chính trong việc thu thập và sử dụng các hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng nông nghiệp khác nhau, để hiểu thêm về điểm mạnh và hạn chế của công nghệ siêu phổ, và để thúc đẩy việc áp dụng nhanh hơn công nghệ có giá trị này trong độ chính xác nông nghiệp.


2.   Nền tảng hình ảnh siêu phổ và cảm biến

Các cảm biến siêu phổ có thể được gắn trên các nền tảng khác nhau, chẳng hạn như vệ tinh, máy bay, UAV, và các nền tảng tầm gần, để có được hình ảnh với các độ phân giải không gian và thời gian khác nhau. Các nền tảng được sử dụng trong tài liệu đã được xác định và tổng hợp trong những năm xuất bản, nhằm tìm kiếm, nếu có, các nền tảng đã được sử dụng thường xuyên hơn trong một khoảng thời gian cụ thể, và kết quả được hiển thị trong Hình 2. Máy bay đã được sử dụng rộng rãi nhất cho hình ảnh siêu phổ trong nông nghiệp (Hình 2). Khoảng 30 bài viết sử dụng máy bay được xuất bản mỗi năm bắt đầu từ năm 2001 (ví dụ: 27 ấn phẩm năm 2001-2005 và 38 vào năm 2006-2010). Trong khi đó, hình ảnh siêu phổ vệ tinh đã được sử dụng ít thường xuyên hơn; Khoảng 20 bài viết hoặc ít hơn đã được xuất bản trong tất cả các giai đoạn năm năm. Uav là nền tảng phổ biến cho cảm biến từ xa và đã được sử dụng rộng rãi trong thập kỷ qua cho hình ảnh siêu phổ trong nông nghiệp (ví dụ, hơn 20 ấn phẩm trong 2011-2015 và 2016-2020). Các nền tảng tầm gần đã được sử dụng rộng rãi nhất trong năm năm qua (năm 2016-2020), với 49 ấn phẩm (Hình 2). Đánh giá trong phần này được cấu trúc dựa trên các nền tảng khác nhau, bao gồm vệ tinh, máy bay, uAV và các nền tảng tầm gần. Khác với những bài trước xem xét nền tảng siêu phổ [20, 38, 39], phần này tập trung nhiều hơn vào những tiến bộ gần đây của nền tảng hình ảnh (ví dụ, máy bay không người lái, máy bay trực thăng và tầm gần) và ứng dụng của chúng để làm nông nghiệp chính xác (ví dụ, phân loại cỏ dại, đánh giá quy mô tốt về sức khỏe cây trồng, sâu bệnh và bệnh tật).Figure 2. Number of publications that used different hyperspectral imaging platforms over time..png

2.1.   Hình ảnh siêu phổ vệ tinh

So với một số lượng lớn các cảm biến đa phổ vệ tinh (ví dụ Landsat, SPOT, WorldView, QuickBird, Sentinel-2), có ít cảm biến siêu phổ hơn đáng kể. EO-1 Hyperion, PROBA-CHRIS, và TianGong-1 [40] là một vài ví dụ về các cảm biến siêu phổ vệ tinh sẵn có [20]. EO-1 Hyperion là cảm biến siêu phổ vệ tinh được sử dụng rộng rãi nhất cho nông nghiệp (ví dụ: hơn 40 ấn phẩm). Nó thu thập dữ liệu trong dải hồng ngoại nhìn thấy, gần hồng ngoại và sóng ngắn với độ phân giải phổ 10 nm và độ phân giải không gian 30 m. Nhiều thông số kỹ thuật của cảm biến EO-1 Hyperion được đưa ra trong bảng 2. Thiết bị cảm biến đã hoạt động từ năm 2000 đến năm 2017, tương ứng với giai đoạn có nhiều ấn phẩm sử dụng hình ảnh siêu phổ vệ tinh (ví dụ, 2006 đến 2020 trong Hình 2). Việc sử dụng dữ liệu của Hyperion đã được báo cáo trong một loạt các nghiên cứu nông nghiệp để theo dõi các đặc tính của cây trồng và đất khác nhau, bao gồm phát hiện bệnh cây trồng [41, 42], ước tính tính chất của cây trồng (ví dụ như chlorophyll, LAI, sinh khối) [43, 44, 45], đánh giá dư lượng cây trồng [46, 47], phân loại các loại cây trồng [48]. Và nghiên cứu các đặc điểm của đất [49, 50]. Một vài đặc điểm là Wu et al. [45], người đã ước tính hàm lượng chất diệp lục thực vật và LAI trong một vùng nông nghiệp hỗn hợp sử dụng dữ liệu Hyperion và đánh giá các dải quang phổ nhạy cảm với các đặc tính của thảm thực vật. Camacho Velasco et al. [48] sử dụng hình ảnh siêu phổ của Vệ tinh Hyperion và các thuật toán phân loại khác nhau (ví dụ, thiết bị đo góc quang phổ và ước lượng kết hợp thích ứng) để xác định năm loại cây trồng (ví dụ, cọ dầu, cao su, cỏ để chăn nuôi, cam quít và mía) ở Colombia. Gomez và cộng sự. [49] đã dự đoán cacbon hữu cơ trong đất (SOC) sử dụng cả dữ liệu phổ kế và hình ảnh siêu phổ của Vệ tinh Hyperion, và họ thấy rằng sử dụng dữ liệu của Vệ tinh Hyperion dẫn đến độ chính xác thấp hơn so với kết quả thu được từ dữ liệu phổ kế.
Các nghiên cứu cũng đã được tiến hành để so sánh hiệu suất của hình ảnh siêu phổ Hyperion với hình ảnh đa phổ để ước tính tính chất của mùa vụ hoặc phân loại các loại cây trồng. Ví dụ, Mariotto và cộng sự. [15] so sánh hình ảnh siêu phổ của Vệ tinh Hyperion với hình ảnh đa phổ Landsat để ước tính năng suất cây trồng và phân loại các loại cây trồng. Các tác giả báo cáo hiệu suất tốt hơn của việc sử dụng hình ảnh siêu phổ so với sử dụng hình ảnh Landsat cho cả hai mục đích nghiên cứu. Tương tự, Bostan và cộng sự. [51] so sánh hình ảnh siêu phổ của Vệ tinh Hyperion với hình ảnh đa phổ Landsat để phân loại cây trồng và cũng nhận thấy rằng có thể đạt được độ chính xác cao hơn bằng cách sử dụng hình ảnh siêu phổ.
PROBA-CHRIS là một cảm biến siêu phổ vệ tinh thường được sử dụng khác được phóng lên vào năm 2001. Các nghiên cứu cụ thể, chẳng hạn như Verger et al. [57], sử dụng dữ liệu PROBA-CHRIS để thu hồi LAI, phần của thảm thực vật (fCover) và phần của bức xạ quang hợp được hấp thụ (FAPAR) trong một cánh đồng nông nghiệp. Antony et al. [58] xác định ba giai đoạn phát triển của lúa mì sử dụng hình ảnh đa góc PROBA-CHRIS và tìm thấy các góc nhìn tối ưu cho việc nhận dạng. Casa và cộng sự [59] đánh giá hiệu suất của phổ kế hình ảnh hồng ngoại nhìn thấy trên không (MIVIS) và dữ liệu PROBA-CHRIS không gian cho nghiên cứu kết cấu đất, và họ thấy rằng hai dữ liệu này có hiệu suất tương tự, mặc dù dữ liệu PROBA-CHRIS có độ phân giải không gian thấp hơn.
Có một vài cảm biến siêu phổ vệ tinh khác chưa được sử dụng phổ biến trong môi trường nông nghiệp. Ví dụ, Hyperspectral Imager (HySI) là một cảm biến siêu phổ được trang bị trên vệ tinh vi vệ tinh 1 (IMS-1) của Ấn Độ phóng vào năm 2008 [60]. Nó thu thập các tín hiệu quang phổ trong phạm vi 400-950 nm với độ phân giải không gian 550 m ở Nadir [61]. Hình ảnh HySI được dùng để vẽ bản đồ các đặc điểm nông nghiệp khác nhau, như độ ẩm của đất và độ mặn của đất [62]. Nó cũng được dùng để phân loại cây trồng [63]. Tuy nhiên, dữ liệu này đã không được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác, mà có lẽ là do độ phân giải không gian thấp và dữ liệu sẵn có hạn chế. Siêu phổ chụp ảnh cho Đại dương ven biển (HICO) là một cảm biến siêu phổ khác trong không gian chụp ảnh với quang phổ nằm trong khoảng từ 380 đến 960 nm ở độ phân giải không gian là 64 m. Bộ cảm biến này được thiết kế chủ yếu để lấy mẫu đại dương ven biển và hoạt động từ năm 2009 đến năm 2015.
Trong những năm gần đây, một số cảm biến siêu phổ không gian đã được phóng lên hoặc lên kế hoạch để phóng trong vài năm tới. Ví dụ, Trung tâm Vũ trụ Vũ trụ Đức (DLR) Phổ kế cảm biến hình ảnh Trái Đất (DESIS), một cảm biến siêu phổ được gắn trên Trạm vũ trụ Quốc tế, đã được phóng lên vào năm 2018 [65]. Cảm biến này thu được hình ảnh trong khoảng từ 400 đến 1000 nm với độ phân giải quang phổ 2, 5 nm và độ phân giải không gian 30 m. Bộ hình ảnh siêu phổ (Tiếng Nhật: Hyperspectral Imager Suite, HISUI) là một thiết bị cảm biến siêu phổ của Nhật Bản cũng ở trên trạm vũ trụ Quốc tế [66]. Nó được phóng lên vào năm 2019 và thu thập dữ liệu trong phạm vi từ 400 đến 2500 nm với độ phân giải không gian 20 m và độ phân giải thời gian từ 2 đến 60 ngày. Hyperspectral Precursor and Application Mission (PRISMA) là một nhiệm vụ siêu phổ của Ý với cảm biến được đưa ra vào tháng 3 năm 2019. Phổ độ phân giải của nó là 12 nm trong phạm vi 400-2500 nm (~ 250 dải tần trong hồng ngoại sóng ngắn). Nó có độ phân giải không gian 30 và 5 m cho dải panchromatic [67]. Chương trình phân tích và lập bản đồ môi trường (EnMAP) là một vệ tinh siêu phổ của Đức vẫn còn trong giai đoạn phát triển và sản xuất [68]. Cảm biến EnMAP sẽ thu thập dữ liệu từ có thể nhìn thấy với dải hồng ngoại sóng ngắn với độ phân giải không gian 30 m. Nó được lên kế hoạch sẽ được đưa ra vào năm 2020. Phi vụ Áp dụng siêu phổ mặt đất và Đại dương (SHALOM) là một phi vụ phối hợp giữa các cơ quan vũ trụ Israel và Ý, và vệ tinh dự kiến sẽ được phóng lên vào năm 2022 [69]. Bộ cảm biến này sẽ thu thập các hình ảnh siêu phổ với độ phân giải không gian 10 m trong dải quang phổ 400-2500 nm và hình ảnh panchromatic với độ phân giải không gian là 2, 5 m [70]. HyspIRI là một nhiệm vụ siêu phổ khác cũng ở giai đoạn nghiên cứu [71]. Cảm biến này sẽ thu thập dữ liệu trong phạm vi 380 đến 2500 nm với khoảng thời gian 10 nm và độ phân giải không gian 60 m.
Mặc dù dữ liệu PRISMA, EnMAP và HyspIRI thực tế vẫn chưa có sẵn, các nhà nghiên cứu đã mô phỏng hình ảnh bằng cách sử dụng dữ liệu khác và kiểm tra hiệu suất của các hình ảnh mô phỏng để điều tra tính năng thực vật và đất khác nhau. Chẳng hạn, Malec và cộng sự [72], Siegmann và cộng sự [73], và Locherer và [74] mô phỏng hình ảnh bằng cách dùng những hình ảnh trên không hoặc không gian khác nhau và áp dụng những hình ảnh mô phỏng để nghiên cứu những đặc tính của cây trồng và đất khác nhau. Bachmann và cộng sự. [75] tạo ra một hình ảnh bằng cách sử dụng công cụ mô phỏng từ đầu đến cuối của EnMAP và kiểm tra những sự không chắc chắn liên quan đến quang phổ và phép đo phóng xạ. Dữ liệu mô phỏng của bốn hiện tại (EO-1 ALI và Hyperion, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI)) và ba sắp tới (EnMAP, PRISMA, và HyspIRI) cảm biến sử dụng một thư viện quang phổ đất và so sánh hiệu suất của chúng để ước tính tính chất đất. Castaldi và cộng sự [77] sử dụng dữ liệu PRISMA được mô phỏng với dữ liệu quang phổ đo bằng laser để ước lượng lượng đất sét và cố gắng giảm ảnh hưởng của độ ẩm đất trên ước tính của đất sét.
Các nghiên cứu trước đây đã xác nhận hiệu suất tốt của các cảm biến siêu phổ vệ tinh để nghiên cứu các đặc điểm nông nghiệp; Tuy nhiên, một số yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến các ứng dụng rộng rãi của các dữ liệu này trong nông nghiệp chính xác, bao gồm độ phân giải không gian, độ phân giải thời gian và chất lượng dữ liệu. Việc phát hiện và giám sát nhiều đặc điểm nông nghiệp, chẳng hạn như bệnh cây trồng, dịch hại, và tình trạng dinh dưỡng, đòi hỏi độ phân giải không gian và thời gian cao. Hầu hết các cảm biến siêu phổ vệ tinh có độ phân giải không gian trung bình, chẳng hạn như 17 hoặc 36 m đối với PROBA-CHRIS; 30 m cho Hyperion, PRISMA, và EnMAP, DESIS; Và 60 m cho HyspIRI. Những nghiên cứu trước đây cho thấy rằng những độ phân giải không gian như thế không đủ để ứng dụng nông nghiệp [20, 49] một cách chính xác. Để khắc phục những giới hạn này, các nhà nghiên cứu đã cố gắng làm sắc nét các hình siêu phổ, nhằm cải thiện độ phân giải không gian [73, 78, 79, 80]. Loncan và cộng sự. [81] cũng xem xét các phương pháp tính toàn sắc khác nhau để tạo ra những hình ảnh siêu phổ có độ phân giải cao trong không gian.
Độ phân giải thời gian là một yếu tố khác có thể hạn chế các ứng dụng của hình ảnh siêu phổ vệ tinh đối với nền nông nghiệp chính xác. Hầu hết các cảm biến vệ tinh có chu kỳ thăm lại dài (ví dụ, thường khoảng hai tuần), và do đó các tín hiệu sớm về căng thẳng cây trồng (ví dụ như bệnh tật và sâu bệnh) có thể được bỏ qua. Hạn chế này có thể trầm trọng hơn nữa bởi điều kiện thời tiết không thuận lợi (ví dụ: ô nhiễm mây). Cuối cùng, chất lượng dữ liệu thấp cũng là một vấn đề có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hình ảnh siêu phổ vệ tinh để điều tra các đặc điểm nông nghiệp. Một tỷ lệ tín hiệu thấp thành tiếng ồn là một số dữ liệu nổi tiếng của Hyperion (ví dụ, trong phạm vi sóng hồng ngoại ngắn (SWIR)), đã ảnh hưởng đến độ chính xác của việc thu hồi các đặc điểm nông nghiệp khác nhau [20]. Thí dụ, Asner và Heidebrecht [82], Gomez và cộng sự [49], và Weng et al. [83] nhận thấy rằng tỉ lệ tín hiệu trên tiếng động thấp đã ảnh hưởng đến việc ước lượng tương ứng thảm thực vật và đất không quang hợp, chất hữu cơ trong đất và độ mặn của đất. Các sứ mệnh siêu phổ vệ tinh trong tương lai dự kiến sẽ giải quyết vấn đề chất lượng dữ liệu.

2.2.   Ảnh siêu phổ dựa trên máy bay

Hình ảnh siêu phổ trên không đã được sử dụng rộng rãi để thu thập hình ảnh siêu phổ cho các mục đích giám sát khác nhau (ví dụ, cho nông nghiệp hoặc lâm nghiệp). Cảm biến siêu phổ đầu tiên là một phổ kế hình ảnh nhìn thấy/hồng ngoại trên không (AVIRIS) được phát triển và sử dụng vào năm 1987 [84]. Nó thu thập các tín hiệu quang phổ trong 224 dải tần trong bảng 2. Các nhà nghiên cứu đã áp dụng dữ liệu AVIRIS để giúp tìm hiểu nhiều đặc điểm về nông nghiệp, chẳng hạn như năng suất, LAI, diệp lục và nước) [85, 86, 87, 88], phân tích các đặc tính của đất [89], đánh giá sức khỏe của cây trồng hoặc xác định các bệnh gây hại [90, 91, 92], và lập bản đồ diện tích cây trồng hoặc phương pháp canh tác nông nghiệp [93, 94].
Ngoài AVIRIS, máy chụp ảnh quang phổ trên không Compact (CASI), máy chụp siêu phổ (HyMap) và đại bàng AISA cũng được dùng rộng rãi để cảm biến siêu phổ trên không (Bảng 2). Hình ảnh HyMap được áp dụng để kiểm tra các biến số sinh lý và sinh hóa của cây trồng (ví dụ: LAI, diệp lục và nước) [98, 99.100], phát hiện các tín hiệu ứng suất của cây [101], và nghiên cứu các kiểu không gian của SOC [102]. Về hình ảnh của chim đại bàng AISA, Ryu et al. [35] và Cilia et al. [103] dùng dữ liệu này để ước lượng lượng nitơ trong cây trồng, và Ambrus et al. [104] dùng nó để ước lượng sinh khối.
Một số cảm biến siêu phổ trên không khác cũng đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đó. Ví dụ, hình ảnh AVIS được sử dụng để điều tra một loạt các đặc điểm thực vật (ví dụ như biomass và Chlorophyll) [105], hình ảnh siêu phổ Probe-1 được dùng để điều tra dư lượng cây trồng [106], hình ảnh siêu phổ RDACS-H4 được dùng để phát hiện bệnh mùa vụ [34], cảm biến siêu phổ AHS-160 được dùng để lập bản đồ SOC [107], cảm biến chụp quang phổ SWIR Hyper (HSI) được dùng để ước lượng độ ẩm đất [108]. Máy ảnh siêu phổ Pushbroom (PHI) được sử dụng để ước tính lúa mì LAI [109], và dữ liệu thí nghiệm lăng kính trên không (APEX) được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ giữa SOC trong croplands và các tín hiệu quang phổ [110].
Hầu hết những hình ảnh siêu phổ trên không đã được máy bay chụp ở độ cao trung bình đến cao (ví dụ, từ 1 đến 4 km đối với CASI, 20 km đối với AVIRIS), và những hình ảnh có được thường có độ phân giải không gian từ cao đến trung bình, chẳng hạn như 4 m đối với hình ảnh CASI, 5 m đối với ảnh HyMap, và 20 m đối với AVIRIS [111.112.113]. Độ phân giải không gian như vậy thích hợp để lập bản đồ nhiều đặc điểm cây trồng và đất. Tuy nhiên, việc mua hình ảnh thường cần phải lên lịch trong vài tháng hoặc thậm chí nhiều năm trước, và các chuyến bay tốn kém [19]. Hơn nữa, đối với một số ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như điều tra các đặc điểm mức độ loài hoặc cộng đồng (ví dụ như nhận dạng cỏ dại hoặc dấu hiệu sớm của bệnh cây trồng), các hình ảnh có độ phân giải không gian rất cao (ví dụ dưới mét) được ưa thích [114.115]. Ngoài ra, do tính chất không ổn định của máy bay làm nền tảng hình ảnh, một gimbal hoặc đơn vị đo lường quán tính độ chính xác cao (IMU) sẽ được yêu cầu để bù đắp cho sự thay đổi định hướng của máy bay hoặc ghi lại thông tin định hướng để hiệu chỉnh hình ảnh tiếp theo. Những yếu tố này hạn chế việc áp dụng đầy đủ hình ảnh siêu phổ trên không trong nông nghiệp chính xác. Máy bay trực thăng có người lái cũng được dùng làm nền tảng để chụp siêu phổ và điều tra các đặc điểm của thảm thực vật [27.116]. Máy bay trực thăng có độ cao bay linh hoạt hơn (ví dụ 100 m-2 km) so với máy bay và có khả năng có được hình ảnh có độ phân giải không gian cao (ví dụ: máy bay dưới mét) trên diện rộng. Một công ty hàng không với một máy bay trực thăng có người lái nói chung là cần thiết cho nhiệm vụ chụp ảnh, đòi hỏi hỗ trợ tài chính thêm và lịch trình tiên tiến.

2.3.   Hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV

UAV đã trở thành một nền tảng phổ biến trong những năm gần đây để thu thập dữ liệu cảm biến viễn thám, đặc biệt là cho hình ảnh đa phổ bằng máy ảnh kỹ thuật số hoặc cảm biến đa phổ. Với sự sẵn có ngày càng tăng của các cảm biến siêu phổ nhẹ, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm gắn các cảm biến này trên máy bay KHÔNG người lái để có được hình ảnh siêu phổ có độ phân giải cao [19.117]. Các loại máy bay không người lái khác nhau, kể cả máy bay đa cánh, máy bay trực thăng, và cánh cố định, đã được sử dụng trong các nghiên cứu trước đó (Hình 3). So với máy bay có người lái và máy bay trực thăng, máy bay không người lái có khả năng có được hình ảnh có độ phân giải cao với chi phí thấp hơn nhiều và linh hoạt cao khi lên lịch thực hiện nhiệm vụ bay [118]. Một số ứng dụng nông nghiệp cụ thể của hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV được tóm tắt trong bảng 3.Figure 3. Hyperspectral UAV systems used in previous agricultural studies..png


Các cảm biến siêu phổ nhẹ khác nhau đã được phát triển trong những năm gần đây và có thể được gắn trên uAV. Ví dụ về các cảm biến bao gồm CẢM biến CHNSpec FS60C sử dụng rộng rãi, Micro Headwall và Nano-Hyperspec VNIR [12, 13, 26.128], UHD 185-Firefly [53.130], cảm biến PIKA II [19, 32] và HySpex VNIR [25.131]. Những cảm biến siêu phổ này chứa hơn 100 dải quang phổ hồng ngoại nhìn gần (bảng 2). Những cảm biến này nhỏ và nhỏ gọn (1-2 kg), do đó chúng có thể được triển khai nhanh chóng trên nhiều nền tảng cảm biến từ xa có người lái hoặc không người lái. Các cuộc nghiên cứu trước đây của Adleet et al. [11] và Lodhi et al. [52] cũng so sánh và tóm tắt các cảm biến siêu phổ nhẹ khác nhau.
Một số lượng lớn các yếu tố cần được xem xét trong việc áp dụng hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV, từ thiết lập cảm biến và thu thập dữ liệu, đến xử lý hình ảnh. Saari và cộng sự [122] đã thử nghiệm tính khả thi của một hệ thống chụp siêu phổ dựa trên UAV cho các ứng dụng trong nông nghiệp và rừng và thảo luận một số thách thức liên quan đến công nghệ hình ảnh (ví dụ, yêu cầu về phần cứng và thiết lập hệ thống). Aasen et al. [132] tập trung vào việc hiệu chuẩn hình ảnh thu thập được với một cảm biến khung dựa trên cảm biến và thảo luận một số thách thức liên quan đến việc sử dụng hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV để điều tra thảm thực vật và cây trồng (ví dụ, tải trọng của UAV, tỷ lệ tín hiệu với tiếng ồn và hiệu chuẩn quang phổ). Habib et al. [120] đã cố gắng chỉnh sửa hình ảnh siêu phổ dựa trên pushbroom-mua được với hình ảnh RGB dựa trên khung hình trên một lĩnh vực nông nghiệp. Adala và cộng sự [11] xem xét các ứng dụng của hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV trong nông nghiệp và lâm nghiệp và liệt kê một số cảm biến siêu phổ có thể được gắn trên UAV. Các tác giả cũng thảo luận một số thách thức trong việc thu thập và phân tích hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV, chẳng hạn như nhiễu đo phóng xạ, chất lượng thấp của UAV georeference, và tỷ lệ tín hiệu/nhiễu thấp.
Hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV đã trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây; Vì thế, điều quan trọng là xem xét những ưu điểm và giới hạn của nó. Để khám phá thêm các tính năng của công nghệ này, phần này của đánh giá không chỉ giới hạn ở các ứng dụng nông nghiệp. Nhiều loại máy bay KHÔNG người lái khác nhau được dùng làm máy ảnh siêu phổ, hai loại được dùng rộng rãi nhất là máy bay đa cánh [130.133.134] và máy bay cánh cố định [33.120.135]. Các chuyến bay chậm ở độ cao thấp được ưa thích để đạt được hình ảnh siêu phổ có độ phân giải không gian cao với một tỷ lệ tín hiệu -nhiễu cao. Do đó, một máy bay đa cánh quạt có tính cạnh tranh hơn các máy bay cánh cố định cho hình ảnh siêu phổ về hoạt động bay. Đặc biệt, cánh quạt đa rotor cho phép có độ cao bay thấp, tốc độ bay linh hoạt, và cất cánh và hạ cánh thẳng đứng, trong khi cánh cố định đòi hỏi độ cao bay tối thiểu, tốc độ, và đôi khi là các phụ kiện để cất cánh và hạ cánh (ví dụ, đường băng, bệ phóng và dù). Một hệ thống hình ảnh siêu phổ, bao gồm một cảm biến siêu phổ, một bộ xử lý dữ liệu, GPS, và IMU, có trọng lượng đáng kể (ví dụ 1 — 3 kg), do đó mang lại thách thức về khả năng tải trọng của hệ thống UAV và sức chịu đựng của pin của nó. Các động cơ cánh quạt đa cánh thường được trang bị pin hiệu suất cao (ví dụ LiPo), và hầu hết có độ bền ngắn (ví dụ dưới 20 phút). Độ bền có thể ngắn đến 3 phút. Ngược lại, nhiều máy bay không người lái cánh cố định dùng nhiên liệu, vì thế có độ bền lâu hơn (ví dụ 1 — 10 h) [19.135]. Tuy nhiên, những máy bay cánh cố định này chủ yếu là lớn và nặng (ví dụ, một sải cánh 5 m và trọng lượng cất cánh 14 kg), và do đó mang lại những thách thức cho hoạt động bay. Sử dụng UAV, các nhà nghiên cứu cần xem xét việc trao đổi UAV (kích thước, trọng lượng và năng lượng), phạm vi địa lý, thời gian ở trên cao, độ cao, và các biến số khác. Ngoài những thách thức trong việc xây dựng một hệ thống máy bay không người lái và thực hiện các hoạt động bay, các nhà nghiên cứu có lẽ cần xin giấy phép bay của một cơ quan hàng không (như Giấy chứng nhận vận hành bay đặc biệt (SFOC) của hãng vận tải Canada), và mua bảo hiểm bay không người lái phù hợp [136]. Kích thước và trọng lượng của UAV là các thông số cần thiết để xem xét trong quá trình này. Hơn nữa, các máy bay không người lái được yêu cầu phải có thể nhìn thấy được trong các phi vụ bay, để phi công có thể duy trì sự nhìn thấy liên tục với máy bay. Điều này có thể tạo ra một thách thức lớn khi bay trên một khu vực rộng lớn, một khu vực đồi núi, hoặc một khu vực có rừng.

2.4.   Chụp siêu phổ tầm gần (mặt đất hoặc dựa trên laser)

Chụp siêu phổ tầm gần, bao gồm mặt đất (hình 4A-C) hoặc dựa trên phòng thí nghiệm (Hình 4D, E), là một công nghệ mới nổi trong những năm gần đây, và nó có khả năng có được siêu độ phân giải không gian cao (ví dụ như, hình ảnh siêu phổ cm hoặc dưới cm) [137.138.139]. Do đó, công nghệ hình ảnh này có thể được sử dụng để điều tra các đặc điểm thực vật ở quy mô rộng (ví dụ như tầng lá và tán lá) và do đó hỗ trợ rất nhiều cho việc điều tra tình trạng trồng trọt và phát hiện các dấu hiệu sớm của căng thẳng cây trồng (ví dụ như bệnh tật, cỏ dại, hoặc thiếu dinh dưỡng). Các cảm biến được gắn trên các nền tảng di chuyển hoặc tĩnh (ví dụ, các giai đoạn tuyến tính, giàn giáo hoặc xe tải) có thể được triển khai trong nhà hoặc ngoài trời để thu thập hình ảnh. Đèn (ví dụ đèn halogen) hoặc mặt trời được sử dụng làm nguồn sáng trong các nền tảng này tương ứng.

Figure 4. Close-range imaging platforms used in previous studies.png

Nhìn chung, nền tảng hình ảnh siêu phổ tầm gần có khả năng có được siêu hình ảnh siêu phổ có độ phân giải không gian cao mà là rất quan trọng để điều tra các tính năng đất hoặc cây trồng quy mô tốt. Những đặc điểm này cung cấp thông tin chi tiết về quá trình sinh lý và sinh hóa của thực vật và cách thực vật phản ứng với các ứng suất và bệnh tật môi trường. Tuy nhiên, việc thu thập và xử lý ảnh cũng gặp nhiều vấn đề khác nhau, chẳng hạn như sự biến đổi vô thức do tương tác giữa ánh sáng với cấu trúc thực vật (hiệu ứng chiếu sáng), ảnh hưởng của bóng đổ, và mở rộng các ứng dụng của nền máy lên một quy mô lớn [141.146]. Cần nghiên cứu thêm nữa trong các lĩnh vực này.
Tóm lại, các nền tảng hình ảnh siêu phổ khác nhau, bao gồm vệ tinh, máy bay, trực thăng, máy bay không người lái, và tầm gần, có các ưu điểm và nhược điểm khác nhau đối với các ứng dụng trong nông nghiệp chính xác. Những so sánh chi tiết về các nền tảng này cho các ứng dụng nông nghiệp được trình bày trong Bảng 5. Trong các hệ thống vệ tinh ngắn gọn cung cấp hình ảnh bao phủ các khu vực rộng lớn nhưng bị ảnh hưởng bởi độ phân giải không gian trung bình và dữ liệu sẵn có hạn chế (ví dụ, một số cảm biến hoạt động hạn chế và thời gian thăm lại dài). Các cơ sở hình ảnh trên máy bay và trực thăng có dữ liệu với độ phân giải không gian thích hợp cho hầu hết các ứng dụng nông nghiệp. Tuy nhiên, chúng bị giới hạn bởi chi phí nhiệm vụ cao và thách thức lên lịch và do đó không phù hợp để giám sát lặp đi lặp lại. Các hệ thống dựa trên UAV có khả năng có được các hình ảnh có độ phân giải không gian cao liên tục và có tính linh hoạt cao. Tuy nhiên, chúng chỉ có thể bao phủ một khu vực nhỏ do hạn chế về sức chịu đựng của pin và các quy định hàng không. Các hệ thống hình ảnh cận tầm có khả năng có được hình ảnh siêu độ phân giải cao, nhưng chúng chỉ có thể được sử dụng ở các mức độ lá hoặc tán. Do đó, các yếu tố sau đây nên được xem xét khi lựa chọn một nền tảng cho một dự án nghiên cứu cụ thể: độ phân giải không gian cần thiết cho nghiên cứu, khu vực bay và độ bền bay, trọng lượng của hệ thống hình ảnh, dung lượng tải trọng nền tảng, an toàn bay và các quy định, hoạt động linh hoạt và chi phí.

3.   Phương pháp xử lý và phân tích các hình ảnh siêu phổ

Hình ảnh siêu phổ thu được bởi các nền tảng và cảm biến khác nhau thường được cung cấp ở một định dạng thô (ví dụ: số kỹ thuật số) cần phải được xử lý trước (ví dụ: khí quyển, phóng xạ, và hiệu chỉnh quang phổ) để thu thập thông tin quang phổ chính xác. Sau đó, các phương pháp tiếp cận khác nhau có thể được sử dụng để phân tích thông tin siêu phổ và điều tra các đặc điểm nông nghiệp khác nhau (ví dụ: tính chất cây trồng và đất). Một số phương pháp thường được sử dụng bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy tiên tiến (ví dụ PLSR), học máy và học sâu (ví dụ, RF, CNN) và mô hình truyền bức xạ (ví dụ, triển vọng và PROSAIL). Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một hoặc nhiều phương pháp này để nghiên cứu các đặc điểm nông nghiệp khác nhau. Trong phần này, đánh giá được sắp xếp dựa trên các phương pháp khác nhau được sử dụng trong các nghiên cứu.

3.1.   Pre-Processing of Hyperspectral Images (bằng tiếng Anh)

Việc xử lý điển hình hình ảnh siêu phổ bao gồm chỉnh hình học, chỉnh chính, điều chỉnh mêtric x, và điều chỉnh khí quyển. Đối với các hình ảnh siêu phổ dựa trên vệ tinh và không khí, các hiệu chỉnh hình học và chỉnh sửa thường được thực hiện bởi các nhà cung cấp dữ liệu và các chỉnh sửa vô tuyến và khí quyển có thể được thực hiện theo các bước xử lý hình ảnh tiêu chuẩn có sẵn trong phần mềm cảm biến từ xa. Ngược lại, đối với hình ảnh dựa trên UAV, người dùng cần tiến hành các bước xử lý và quyết định các phương pháp xử lý thích hợp và các thông số liên quan. Ví dụ, mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM) và các điểm điều khiển mặt đất (GCPs) thường cần thiết để thực hiện chỉnh chính và hiệu chỉnh hình học [12]. Nếu cảm biến gắn trên UAV là pushbroom, thông tin định hướng cảm biến chính xác được ghi lại bởi MỘT IMU sẽ cần thiết cho những chỉnh sửa này, và IMU cần được tích hợp vào UAV và được hiệu chỉnh tốt [12, 27]. Các gói phần mềm thường được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây để thực hiện các chỉnh sửa trên các hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV bao gồm ENVI (Exelis Information Solutions, Boulder, CO, Mỹ) và PARGE (ReSe Applications Schlale Pfer, Wil, Thụy Sĩ) [12, 26,117].
Phép đo phóng xạ được thực hiện để chuyển đổi số ảnh số sang độ bức xạ bằng cách sử dụng các hệ số hiệu chuẩn được cung cấp bởi nhà sản xuất cảm biến [11]. Những hệ số này có thể cần được cập nhật theo thời gian do sự xuống cấp của vật liệu quang phổ được sử dụng để xây dựng các cảm biến siêu phổ. Về hiệu chỉnh khí quyển, mặc dù các uAV được bay ở độ cao thấp, các tín hiệu thu được vẫn chủ quan ảnh hưởng của các hấp thụ và tán xạ khí quyển khác nhau, chẳng hạn như hấp thụ oxy tại 760nm; Hấp thụ nước gần 820, 940, 1140, 1380 và 1880 nm; Và sự hấp thụ khí co2 vào năm 2010 và 2060 nm [12, 13, 26.150]. Do đó, sự điều chỉnh khí quyển là rất quan trọng để có được thông tin quang phổ chất lượng tốt. Tuy nhiên, Ad§ n và cộng sự [11] gợi ý rằng quá trình này có thể bị bỏ qua nếu các uAV được vận hành gần mặt đất. Do đó, việc áp dụng hiệu chỉnh khí quyển sẽ phụ thuộc vào các phi vụ bay và mục đích nghiên cứu cụ thể (ví dụ, độ cao bay, nếu các dải quang phổ chịu ảnh hưởng của khí quyển là cần thiết). Phần mềm hoặc phương pháp thường được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây để thực hiện hiệu chỉnh khí quyển trên các hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV bao gồm mô hình MODTRAN (Spectral Sciences Inc.), ENVI FLAASH (L3Harris Geospatial), PCI Geomatica (PCI Geomatics Corporate), mô hình SMARTS (Solar Consulting Services) và hiệu chỉnh đường truyền thực nghiệm [12, 19, 27, 32, 33.116].
Hình ảnh siêu phổ thường có hàng trăm dải, và nhiều trong số chúng có liên quan chặt chẽ với nhau. Do đó, giảm kích thước cũng là một thủ tục cần thiết để xem xét trong quá trình trước khi xử lý của hình ảnh siêu phổ. Nhiều nghiên cứu trước đây sử dụng hình ảnh siêu phổ đã thảo luận những thách thức về dự phòng dữ liệu và đã sử dụng các phương pháp khác nhau để giảm số chiều. Ví dụ, Miglani và cộng sự [151] thực hiện phân tích thành phần chính (PCA) trên các hình ảnh siêu phổ và cho thấy 99% thông tin có thể được giải thích trong 10 thành phần chính đầu tiên. Amato et al. [152] đã thảo luận một vài phương pháp giảm chiều trước đó, như PCA, phần tiếng ồn tối thiểu (MNF), và phân tích giá trị đơn lẻ (SVD), và đề xuất một thuật toán giảm chiều dựa trên phân tích phân biệt để phân loại theo giám sát. Teke và cộng sự [38] xem xét một số phương pháp giảm và tóm tắt chúng dựa trên kỹ thuật biến đổi. Thenkabail và cộng sự [153] đã thảo luận về các vấn đề về chiều không gian cao và liệt kê một số dải quang phổ quan trọng hơn để điều tra tính chất cây trồng. Sahoo và cộng sự [4] xem xét các phương pháp khác nhau để giảm kích thước, chẳng hạn như PCA, thiết kế đặc điểm đồng nhất (UMD), biến đổi wavelet và các mạng thần kinh nhân tạo (ANNs), và thảo luận về các đặc điểm hoạt động của chúng. Wang et al. [154] đề xuất một phương pháp giảm kích thước dựa trên mã hóa tự động, là một phương pháp học tập sâu. Trong số những phương pháp khác nhau này, biến đổi Wavelet là một trong những phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất để giảm kích thước. Kỹ thuật này phân tách một tín hiệu thành một loạt các phiên bản thu nhỏ của chức năng wavelet mẹ và cho phép các biến thể của wavelet dựa trên thông tin tần số để trích xuất các đặc tính cục bộ (ví dụ, biến thiên phổ cục bộ) [155.156]. Nó cũng được dùng thành công để hợp nhất hình ảnh, tách đặc điểm và phân loại hình ảnh [156.157.158].
Ngoài việc giảm kích thước, phân tích độ nhạy băng tần và chọn băng tần cũng đã được sử dụng rộng rãi trong cảm biến siêu phổ từ xa để giảm kích thước dữ liệu bằng cách chỉ chọn các băng tần nhạy cảm với đối tượng quan tâm. Các thuật toán khác nhau đã được đề xuất trong các nghiên cứu trước đây về chọn lọc băng tần, chẳng hạn như một phương pháp khối lượng vuông nhanh không có giám sát và loại bỏ hầu hết băng thừa liên tục dựa trên gradient của thể tích [159], một phương pháp tập con chọn lọc dựa trên phương pháp tối đa hóa thể tích của tập con các cột được chọn (ví dụ dải) và mạnh đối với các băng ồn [160]. Và một phương pháp lựa chọn ban nhạc nổi bật trên dải tần để đặt các vectơ ban nhạc trong không gian đa chiều và chọn một thứ hạng dựa trên ban nhạc để giải quyết vấn đề đo lường sai lệch của hiệu số ban nhạc [161]. Với phân tích độ nhạy, các nghiên cứu trước đây đã xác định các dải phổ nhạy cảm với các tính chất cây trồng khác nhau, ví dụ, ~ 515, ~ 550, ~ 570, ~ 670, 700-740, ~ 800 và ~ 855 nm để nghiên cứu hàm lượng diệp lục; ~ 405, ~ 515, ~ 570, ~ 705, và ~ 720 nm để đánh giá trạng thái nitơ; 970, ~ 1180, ~ 1245, ~ 1450, and ~ 1950 nm for evaluation water content; ♪ 682, ~ 855, ~ 910, ~ 970, ~ 1075, ~ 1245, ~ 1518, ~ 1725, and ~ 2260 nm for estimated biomass; Và ~ 550, ~ 682, ~ 855, ~ 1075, ~ 1180, ~ 1450, and ~ 1725 nm for crop Classification [36, 44.153.162]. Nhìn chung, xử lý trước là một bước thiết yếu để cải thiện chất lượng hình ảnh siêu phổ và chuẩn bị cho phân tích dữ liệu tiếp theo. Sau khi xử lý, các phương pháp phân tích được thảo luận dưới đây có thể được sử dụng để phân tích thông tin siêu phổ và điều tra các đặc điểm nông nghiệp khác nhau trên mặt đất.

3.2.   Các mối quan hệ thực nghiệm

Phương pháp hồi quy tuyến tính là một phương pháp được sử dụng rộng rãi để phân tích hình ảnh siêu phổ và lấy thông tin mục tiêu (ví dụ: tính chất cây trồng và đất). Cả phản xạ quang phổ và chỉ số thảm thực vật có thể được sử dụng như các biến dự báo trong việc thiết lập một mối quan hệ tuyến tính. Ví dụ, dùng quang phổ, Finn và cộng sự [108] đã xây dựng sự thoái lui tuyến tính giữa dữ liệu độ ẩm đất đo được từ trường và phản xạ quang phổ của hình ảnh siêu phổ thu thập được và những dải phổ có mối tương quan mạnh hơn với độ ẩm của đất. Nhiều nghiên cứu hơn đã sử dụng chỉ số thảm thực vật trong hồi quy để có hiệu suất tốt hơn vì một số chỉ số có thể tăng cường tín hiệu của các tính năng mục tiêu và giảm thiểu tiếng ồn nền. Một số nghiên cứu trước đây được trình bày trong Bảng 6.
Nhìn chung, hồi quy tuyến tính đã được sử dụng phổ biến để ước tính một loạt các tính chất cây trồng hoặc đất. Rất dễ dàng để thiết lập và hầu hết những sự hồi quy dựa trên chỉ số đã tạo ra sự chính xác thỏa đáng. Tuy nhiên, có một số vấn đề tiềm năng liên quan đến phương pháp này, chẳng hạn như số lượng lớn các chỉ số có sẵn và không rõ thực hiện tốt hơn, hồi quy có thể rất nhạy với kích thước và chất lượng dữ liệu, và vấn đề bão hòa của các chỉ số [36.165]. Do đó, điều quan trọng là xem xét những vấn đề tiềm năng này và áp dụng các giải pháp thích hợp khi thiết lập hồi quy tuyến tính với dữ liệu siêu phổ. Ví dụ, việc chọn chỉ số thực vật thích hợp với các biến mùa vụ hoặc đất được đề nghị. Các nhà nghiên cứu đã đánh giá một loạt các chỉ số thực vật siêu phổ cho các mục đích nghiên cứu khác nhau. Ông Haboudane và cộng sự. [166] đã kiểm tra 11 chỉ số thực vật siêu phổ để ước lượng lượng chất diệp lục cây trồng. Main et al. [167] điều tra 73 chỉ số thực vật để ước lượng lượng chất diệp lục trong cây trồng và thảo nguyên. Ông và Gitelson [168] đã thử nghiệm 10 chỉ số đa phổ và 4 chỉ số siêu phổ để định lượng năng suất chính của cây trồng. Croft và cộng sự. [169] phân tích 47 chỉ số siêu phổ để ước lượng lượng chất diệp lục lá chứa trong các loài cây khác nhau. Zhou et al. [170] ước lượng tám chỉ số siêu phổ để ước lượng lượng nitơ trong lúa mì ở mức canopy. Ông Tong và ông ấy [165] đã đánh giá 21 multispectral và 123 hyperspectral vegetation indices để tính toán hàm lượng chlorophyll cỏ ở cả hai loại vảy lá và tán. Yue và cộng sự. [171] đã kiểm tra 54 chỉ số thảm thực vật siêu phổ để ước lượng sinh khối lúa mì mùa đông. Các chỉ số thực hiện khác nhau trong các nghiên cứu này; Do đó, nó được đề xuất để đánh giá những người được thực hiện hàng đầu trong các nghiên cứu này và chọn những người tạo ra độ chính xác cao nhất.
Để giải quyết các vấn đề hồi quy tuyến tính, hồi quy tiên tiến, như MLR và PLSR, đã được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu trước đây để ước tính tính chất của cây trồng và đất [172.173]. So với hồi quy tuyến tính, các mô hình hồi quy tiên tiến chủ yếu sử dụng nhiều biến dự đoán trong mô hình để đạt được độ chính xác cao hơn. PLSR là một trong những mô hình được sử dụng rộng rãi nhất để nghiên cứu tính chất của cây trồng bằng các hình ảnh siêu phổ, chẳng hạn như Ryu et al. [35], Jarmer [99], Siegmann et al. [73], và Yue et al. [124] dùng PLSR và siêu phổ để ước tính các biến sinh học và sinh học của cây trồng khác nhau (ví dụ: LAI, sinh khối, chất chlorophyll, nội dung, vật chất mới và lượng nitơ). Thomas và cộng sự. [100] đã kiểm tra PLSR để lấy tiềm năng khí sinh học từ hình ảnh siêu phổ và đánh giá ảnh hưởng của hình ảnh thời gian trên độ chính xác thu hồi. Về các đặc điểm của đất, Gómez et al. [49], Van Wesemael et al. [107], Hbirkou et al. [102], và Castaldi et al. [110] đã xây dựng một mô hình PLSR để ước tính nội dung SOC bằng cách sử dụng hình ảnh siêu phổ. Zhang et al. [50] sử dụng PLSR để ước tính một loạt các thuộc tính của đất (ví dụ, độ ẩm của đất, vật chất hữu cơ của đất, đất sét, tổng lượng cacbon, phốt pho và hàm lượng nitơ) từ hình ảnh siêu phổ và xác định các yếu tố có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình (ví dụ, tỷ lệ tín hiệu/tiếng ồn thấp, sự chồng chéo quang phổ của các đặc điểm đất khác nhau). Casa et al. [59] sử dụng mô hình PLSR và hình ảnh siêu phổ khác nhau để điều tra các tính năng kết cấu đất và đánh giá các yếu tố khác nhau (ví dụ, dải phổ và độ phân giải, độ ẩm của đất, lỗi vị trí địa lý) ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình.
Mô hình PLSR được thực hiện trong Python và R [174.175] và được sử dụng rộng rãi trong nhiều khu vực nghiên cứu, bao gồm rừng [176], đồng cỏ [177] và nước [178]. Mô hình này thực hiện tốt trong các nghiên cứu khác nhau về ưu điểm của nó trong xử lý một số lượng lớn các biến dự đoán liên quan (ví dụ, bằng cách chuyển đổi chúng thành một vài biến tiềm ẩn không tương quan), giải quyết các thách thức tiếng ồn dữ liệu, và giải quyết vấn đề quá phù hợp [171.179]. Các kỹ thuật khác nhau cũng đã được xác nhận là hiệu quả để cải thiện độ chính xác của mô hình PLSR, chẳng hạn như kết hợp các loại biến dự báo khác nhau trong mô hình (ví dụ, quang phổ, chỉ số, các biến kết cấu), sử dụng thống kê số liệu sai số dư (báo chí) để xác định số tối ưu của các biến tiềm ẩn, và tính năng đánh giá để chọn các biến dự báo quan trọng hơn trong mô hình [36]. Do đó, rất quan trọng để kiểm tra cẩn thận các kỹ thuật này để đạt được độ chính xác mô hình tối ưu.

3.3.   Mô hình chuyển hóa bức xạ

Mô hình truyền bức xạ là một cách tiếp cận dựa trên vật lý sử dụng các định luật vật lý để mô phỏng sự tương tác của bức xạ điện từ với thảm thực vật (ví dụ, phản xạ, truyền và hấp thụ) [180]. Các RTMs mô phỏng phổ thực vật (ví dụ, phản xạ lá và truyền đi) bằng cách sử dụng các thuộc tính sinh lý và sinh hóa của thực vật (ví dụ như diệp lục và nước) ở chế độ tiến, và đảo ngược các biến này khi đo lường quang phổ trong chế độ nghịch đảo [181]. PROSAIL là một trong những RTMs được sử dụng rộng rãi nhất. Mô hình này là sự tích hợp của mô hình triển vọng cấp lá và mô hình cánh buồm cấp canopy-level và có khả năng mô phỏng phản xạ vòm bằng các đặc tính của lá (ví dụ, chất diệp lục và nước), các thông số cấu trúc vòm (ví dụ góc lá LAI), và phản xạ đất [18].
PROSAIL cũng đã được sử dụng trong môi trường nông nghiệp để điều tra tính chất cây trồng và đất đai. Ví dụ, Casa và Jones [182] đảo ngược PROSAIL và một mô hình vòm dò ray-tracing với dữ liệu phản xạ siêu phổ đo được phổ và dữ liệu hình ảnh siêu phổ thu được, tương ứng, để ước tính tầng tán chính LAI và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác ước tính (ví dụ, bề mặt không đồng nhất gây ra bởi cấu trúc hàng cây trồng). Richter và cộng sự. [98] đã sử dụng PROSAIL để ước tính LAI, fCover, diệp lục vòm, và hàm lượng nước từ các hình ảnh siêu phổ và so sánh hiệu suất của nó với các phương pháp khác (ví dụ, mạng neuron nhân tạo). Richter và cộng sự [183] đã áp dụng PROSAIL để khảo sát các biến thực vật tương tự và phân tích tính chính xác và hiệu quả của phương pháp này. Wu et al. [184] kiểm tra độ nhạy của các chỉ số thực vật đối với hàm lượng diệp lục thực vật bằng cách dùng các kết quả được mô phỏng từ mô hình triển vọng và đề xuất một vài chỉ số được thực hiện tốt. Locherer và cộng sự [74] đã cố gắng ước tính thảm thực vật LAI bằng cách sử dụng mô hình PROSAIL và hình ảnh siêu phổ đa nguồn và thử nghiệm một số kỹ thuật (ví dụ, chức năng chi phí khác nhau và các phương pháp trung bình) được sử dụng cho quá trình đảo ngược. Yu et al. [37] ước tính một loạt các biến kiểu hình thực vật (ví dụ: LAI và diệp lục lá) sử dụng hình ảnh siêu phổ và PROSAIL và kiểm tra độ nhạy của các dải quang phổ khác nhau với các tham số trong mô hình PROSAIL.
So với các mô hình hồi quy được thảo luận ở các phần trước, các RTMs ít được sử dụng trong các tài liệu để điều tra các tính năng nông nghiệp chủ yếu là do độ phức tạp mô hình cao và cường độ tính toán. Ví dụ, một loạt các thông số cần phải được xem xét trong RTM (ví dụ: diệp lục, carotenoid, nước, chỉ số diện tích lá, góc lá, góc mặt trời và phản xạ đất, cùng với các thông số khác, trong mô hình PROSAIL) và người dùng cần phải sử dụng các kỹ thuật khác nhau (ví dụ, chức năng merit, bảng dò tìm) để tạo điều kiện cho hoạt động phía trước và đảo ngược của mô hình. Ngoài ra, chi phí tính toán nhiều hơn so với các mô hình hồi quy để đạt được các dự đoán của các biến thực vật mục tiêu. Tuy nhiên, người ta cũng biết rằng các mô hình hồi quy có xu hướng cụ thể về địa điểm và thời gian và không dễ dàng chuyển đổi sang các vùng địa lý khác hoặc thời gian khác nhau trên trang [166]. Ngược lại, RTM là một phương pháp chuyển đổi sở hữu đến thực tế là nó được thiết lập dựa trên các định luật vật lý và không yêu cầu đào tạo dữ liệu để xây dựng lại mô hình. Ngoài ra, RTM có khả năng ước lượng một loạt các tính chất thực vật trong một mô hình, trong khi các mô hình hồi quy thường chỉ có thể ước lượng được một biến số [36.185].

3.4.   Máy học và học sâu

Các thuật toán học máy, bao gồm hỗ trợ vector máy hồi quy (SVM) và RF, là các công cụ mạnh mẽ để phân tích thông tin siêu phổ vì chúng có thể xử lý một số lượng lớn các biến (ví dụ, phản xạ quang phổ và chỉ số thực vật) hiệu quả [186]. Máy học đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực viễn thám để ước tính tính chất của các tính năng mặt đất hoặc phân loại các mặt đất khác nhau [36.114.187]. Các nhà nghiên cứu cũng đã sử dụng các thuật toán học máy khác nhau và hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng nông nghiệp. SVM đã được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu trước đó cho mục đích dự đoán hoặc phân loại. Ví dụ, Honkavaara và cộng sự [123] ước tính sinh khối cây trồng bằng cách sử dụng SVM và uAV có được hình ảnh siêu phổ. Bostan và cộng sự [51] dùng SVM để phân loại các loại cây trồng khác nhau và đạt được độ chính xác cao. Ran và CTV. [93] sử dụng các bộ phân loại KNN và SVM để điều tra thực hành canh tác trong các cánh đồng nông nghiệp và so sánh kết quả làm việc của chúng. RF là một thuật toán thường được sử dụng để điều tra các đặc điểm nông nghiệp với hình ảnh siêu phổ. Chẳng hạn, Gao và cộng sự [188] đã phân loại thành công cỏ dại và ngô bằng cách dùng RF và các hình ảnh siêu phổ dựa trên laser. Sử dụng dữ liệu phản xạ siêu phổ mặt đất thu được bởi một quang phổ ASD, Siegmann và Jarmer [189] đánh giá hiệu suất của RF, SVM và PLSR cho ước tính mùa vụ LAI và xác nhận hiệu suất tốt của RF. Tương tự, Adam et al. [190] tìm cách phát hiện bệnh bắp bằng phương pháp RF. Nhìn chung, các mô hình học máy nói chung có thành tích tốt để điều tra các tính năng nông nghiệp bằng cách sử dụng hình ảnh siêu phổ.
Học sâu là một tập hợp con của học máy và mở rộng học máy bằng cách thêm "chiều sâu" (nghĩa là đại diện theo thứ bậc của bộ dữ liệu) trong mô hình [191.192]. Đây là một cách tiếp cận phổ biến trong những năm gần đây để nhận dạng các mô hình trong hình ảnh cảm biến từ xa và do đó để điều tra các tính năng khác nhau trên mặt đất. Kiến thức sâu thường được dùng trong lĩnh vực viễn thám để phân loại hình ảnh, như phân loại bìa đất [193.194.195] và nhận dạng các đặc điểm mặt đất (như các tòa nhà) [196]. Nghiên cứu sâu cũng đã được áp dụng cho chính xác nông nghiệp để giải quyết các vấn đề phức tạp. Ví dụ, các nghiên cứu hiện nay là điều tra ước tính năng suất cây trồng sử dụng CNN và hình ảnh đa phổ cùng với dữ liệu khí hậu [197], phát hiện bệnh thực vật sử dụng hình ảnh DO CNN và thông minh thu được [198], phân loại cây trồng sử dụng 3 chiều CNN và hình ảnh đa phổ đa thời gian [199], và phân loại diện tích đất nông nghiệp sử dụng mạng thần kinh lặp đi lặp lại sâu và hình ảnh đa thời gian [200]. Kamilaris và Prenafeta-Boldneo [191] xem xét các ứng dụng học sâu trong nông nghiệp và sản xuất thực phẩm, mặc dù không phải tất cả các nghiên cứu đều sử dụng hình ảnh cảm biến từ xa. Singh và cộng sự. [201] đã xem xét một loạt các phương pháp học sâu và các ứng dụng của chúng, đặc biệt là trong kiểu hình của cây trồng. Cho đến nay, học sâu chưa được khám phá tốt để xử lý và phân tích hình ảnh cảm biến từ xa, đặc biệt là hình ảnh siêu phổ, cho các ứng dụng nông nghiệp. Xem xét khả năng học sâu để nghiên cứu các mô hình đặc trưng trong hình ảnh và thông tin phong phú trong hình ảnh siêu phổ, sự tích hợp của cả hai có nhiều ứng dụng nông nghiệp (ví dụ, phân loại cây trồng, giám sát cỏ dại, phát hiện bệnh cây trồng và đánh giá ứng suất của cây trồng). Cần nghiên cứu thêm nữa trong các lĩnh vực này.
Máy học hoặc học sâu có khả năng xử lý dữ liệu đa nguồn và đa loại [202]. Ví dụ, bên cạnh nhiều loại hình ảnh cảm biến từ xa (ví dụ như quang học, nhiệt, LiDAR, và Radar), các nguồn dữ liệu khác, như thời tiết, thủy lợi, và thông tin mang lại lịch sử, cũng có thể được kết hợp trong quá trình mô hình hóa để có thể đánh giá tốt hơn các đặc điểm nông nghiệp mục tiêu [203]. Mặc dù các mô hình học máy và học sâu rất mạnh mẽ, nhưng cần lưu ý rằng những mô hình này đòi hỏi phải có số lượng lớn, những mẫu đào tạo chất lượng cao để đạt hiệu suất mạnh mẽ [202]. Dữ liệu đào tạo không đầy đủ hoặc dữ liệu với các vấn đề (ví dụ, dữ liệu không đầy đủ, tiếng ồn và thành kiến) có thể gây ra hiệu suất mô hình không mong muốn.
Tóm lại, các phương pháp phân tích khác nhau (ví dụ, hồi quy tuyến tính, hồi quy tiên tiến, học máy và học sâu, và RTM) có mức độ phức tạp, hiệu suất và khả năng chuyển đổi khác nhau. Các so sánh chi tiết hơn về các phương pháp này được liệt kê trong bảng 7. Nói chung, hồi quy tuyến tính là phương pháp dễ sử dụng nhất, và hiệu suất của nó nói chung là chấp nhận được, mặc dù phương pháp này có thể bị ảnh hưởng nhiều bởi sự lựa chọn các biến dự đoán và chất lượng của dữ liệu mẫu. Hồi quy tiên tiến (ví dụ: PLSR) chủ yếu thực hiện tốt hơn hồi quy tuyến tính vì nó liên quan đến nhiều biến trong mô hình và ít nhạy cảm hơn với nhiễu dữ liệu. RTM (ví dụ: PROSAIL) có khả năng sản xuất nhiều sản phẩm dữ liệu (ví dụ: chlorophyll, nước và LAI) với độ chính xác cao hợp lý. Một lợi thế cơ bản của phương pháp này là khả năng chuyển đổi cao. Tuy nhiên, phương pháp này có độ phức tạp cao nhất vì nó đòi hỏi một loạt các tham số và lập trình mở rộng. Về học máy, nhiều thuật toán, chẳng hạn như RF và SVM, được thiết lập tốt và được thực hiện tốt nhất trong các nghiên cứu trước đó. Một số điều chỉnh mô hình và lập trình là cần thiết cho phương pháp này để đạt được hiệu suất tối ưu. Học sâu là một phương pháp tương đối mới và ngày càng phổ biến trong những năm gần đây. Thiết kế mô hình và lập trình phù hợp là rất quan trọng đối với phương pháp này. Nó cũng đòi hỏi một số lượng đáng kể các tài nguyên đào tạo và tính toán để đạt được hiệu suất mô hình tốt.

4.   Ứng dụng siêu phổ trong nông nghiệp

Hình ảnh siêu phổ đã được sử dụng trong nông nghiệp cho một loạt các mục đích, bao gồm ước tính tính chất sinh hóa của cây trồng (ví dụ: diệp lục, carotenoid và nước) và các tính chất vật lý sinh học (ví dụ: LAI, sinh khối) để hiểu tình trạng sinh lý thực vật và dự đoán năng suất, đánh giá tình trạng dinh dưỡng của cây trồng (ví dụ: thiếu nitơ), theo dõi bệnh cây trồng và điều tra tính chất của đất (ví dụ: độ ẩm đất, chất hữu cơ đất và cacbon đất). Các nghiên cứu trước đây cũng đã tóm tắt một số ứng dụng nói trên của viễn thám siêu phổ trong nông nghiệp chính xác [4, 84]. Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung nhiều hơn vào những nghiên cứu về siêu phổ gần đây và tóm tắt những nghiên cứu này theo những ứng dụng cụ thể.

4.1.   Ước tính các tính chất sinh hóa và vật lý sinh học cây trồng

Một ứng dụng siêu phổ quan trọng trong nông nghiệp là giám sát điều kiện cây trồng thông qua việc thu hồi các đặc tính sinh hóa và vật lý sinh học [8, 99]. Thí dụ, hàm lượng diệp lục lá là một đặc tính sinh hóa thiết yếu ảnh hưởng đến khả năng quang hợp thực vật và kiểm soát năng suất cây trồng [99]. Trong các nghiên cứu trước đây, Oppelt và Mauser [105] thu thập dữ liệu AVIS để lấy chất diệp lục và nitơ trong cánh đồng lúa mì mùa đông. Tương tự, Moharana và Dutta [43] sử dụng dữ liệu của Hyperion để ước lượng thành phần sinh hóa của hai thành phần này trong một cánh đồng lúa. Mặt khác, LAI là một tham số cơ bản của thực vật sinh lý học và có liên quan chặt chẽ đến sinh khối cây trồng và năng suất [98]. Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng viễn thám hyperspectral để ước tính LAI của các cây trồng khác nhau và một số nghiên cứu ví dụ được hiển thị trong Bảng 8.
Ngoài các đặc tính hóa sinh thực vật được đề cập ở trên, hàm lượng nước cây trồng là một tham số quan trọng để tiết lộ stress nước. Richter và cộng sự [98] đã cố gắng ước lượng lượng nước trong ngô, củ cải đường, và lúa mì mùa đông, dùng các dữ liệu HyMap trên không. Moharana và Dutta [204] đã nghiên cứu ứng suất nước trong một cánh đồng lúa và các biến thể của nó sử dụng hình ảnh của Vệ tinh Hyperion và chỉ ra rằng hàm lượng nước ước tính theo sensing-ước tính phù hợp tốt với dữ liệu quan sát từ trường. Izzo et al. [128] đánh giá tình trạng nước trong một vườn nho thương mại bằng cách sử dụng dữ liệu siêu phổ dựa trên UAC và xác định các bước sóng nhạy cảm với lượng nước trong vòm. Sahoo và cộng sự. [4] thảo luận về những ứng dụng của dữ liệu viễn thám siêu phổ để đánh giá những đặc điểm của nước trong cây trồng và liệt kê một số chỉ số thực vật để tính toán hàm lượng nước.
Có thể tìm thấy từ đánh giá tài liệu rằng nhiều nghiên cứu trước đây đã tập trung vào việc ước tính hàm lượng chlorophyll cây trồng, LAI và hàm lượng nước sử dụng hình ảnh siêu phổ, trong khi các đặc tính cây trồng quan trọng khác, chẳng hạn như carotenoid, nhạy cảm với áp lực thực vật ít được khám phá hơn. Ngoài ra, sản xuất cây trồng bị ảnh hưởng bởi tất cả các tính chất thực vật này (ví dụ: diệp lục, nước và LAI). Bên cạnh việc điều tra các biến thiên về không gian và thời gian của mỗi tài sản, đánh giá mối quan hệ giữa các tính chất này và hiểu thêm chúng ảnh hưởng đến tăng trưởng và sản xuất cây trồng như thế nào.
Ước tính sinh khối và dự báo năng suất cây trồng cũng là những ứng dụng quan trọng của cảm biến từ xa, vì chúng sẽ góp phần vào sự hiểu biết về năng suất cây trồng và thực hiện các biện pháp quản lý phù hợp [126]. Yue và cộng sự [124] đã sử dụng các hình ảnh siêu phổ dựa trên UAC để ước lượng sinh khối trên mặt đất của lúa mì mùa đông. Ông Dương [205] và ông Mariotto et al. [15] dùng cả dữ liệu đa phổ và siêu phổ để ước tính năng suất cây trồng và thấy rằng mô hình siêu phổ dựa trên hình ảnh hoạt động tốt hơn. Ngoài ra, dư lượng cây trồng còn lại trong lĩnh vực này là những vật liệu quan trọng bảo vệ đất khỏi sự xói mòn nước và gió và ảnh hưởng đến các quá trình sinh hóa đất. Những nghiên cứu trước đây, như Bannari et al. [106], Galloza và Crawford [47], Bannari et al. [46], đã dùng những hình ảnh siêu phổ khác nhau để ước lượng lượng dư lượng cây trồng trên những vùng đất nông nghiệp
Ngoài ước tính sinh khối cây trồng và dư lượng, một chủ đề nghiên cứu sâu hơn là nghiên cứu năng lượng sinh học (ví dụ khí sinh học), có thể được tạo ra từ sinh khối cây trồng. Thomas et al. [100] đã cố gắng ước lượng lượng khí sinh học có thể được tạo ra trên mỗi đơn vị sinh khối bằng cách sử dụng dữ liệu HyMap trên không và đạt được kết quả thỏa đáng. Nhìn chung, hình ảnh siêu phổ đã đóng góp rất nhiều vào việc ước tính sinh khối cây trồng, năng suất và các tính năng liên quan khác (ví dụ, năng lượng sinh học, dư lượng cây trồng). Vì sinh khối và năng suất cây trồng bị ảnh hưởng cao bởi hoạt động nông nghiệp (ví dụ như tưới nước và điều trị dinh dưỡng), liên quan đến dữ liệu thực hành này, cùng với hình ảnh siêu phổ, trong mô hình có khả năng tạo ra kết quả tốt hơn. Cần nghiên cứu thêm về lĩnh vực này.

4.2.   Đánh giá tình trạng dinh dưỡng cây trồng

Trồng trọt chính xác bao gồm việc đánh giá tình trạng dinh dưỡng của cây trồng và đưa ra các khuyến nghị về quản lý tài nguyên tại địa điểm cụ thể theo nhu cầu nông nghiệp [206]. Cách tiếp cận này là rất quan trọng để cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm tác động môi trường [4.103]. Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng hình ảnh siêu phổ để ước tính hàm lượng nitơ của các loại cây trồng khác nhau, như được trình bày trong Bảng 9.
Nhìn chung, do lượng lớn thông tin quang phổ trong hình ảnh siêu phổ, tình trạng dinh dưỡng của cây trồng có thể được đánh giá với độ chính xác cao, và một kế hoạch xử lý phân bón tương ứng có thể được đề xuất để đạt được sản phẩm cây trồng tối ưu. Tuy nhiên, cũng cần nhớ rằng có nhiều yếu tố khác nhau như độ ẩm của đất, loại đất và điều kiện địa hình có thể ảnh hưởng đến sự phát triển và sản xuất của cây trồng. Một kế hoạch điều trị toàn diện hơn để xem xét cả tình trạng dinh dưỡng cây trồng và các yếu tố khác có thể đóng góp nhiều hơn cho sản xuất cây trồng.

4.3.   Phân loại hình ảnh để xác định các loại cây trồng, các giai đoạn phát triển, cỏ dại/xâm lấn, và căng thẳng/bệnh tật

Ngoài việc định lượng đặc tính của cây trồng, các hình ảnh siêu phổ cũng được dùng cho mục đích phân loại, như phân biệt các loại cây trồng, xác định các giai đoạn phát triển của cây trồng, phân loại cỏ dại hoặc loài xâm lấn, và phát hiện bệnh tật [218]. Ví dụ về các nghiên cứu trước đây được trình bày trong bảng 10. Các loại đất nông nghiệp khác nhau hoặc các loại cây trồng có các đặc điểm quang phổ khác nhau; Do đó, hình ảnh siêu phổ có thể đóng góp rất nhiều vào việc phân loại các đặc điểm nông nghiệp này.

Sự phá hoại cỏ dại là một vấn đề nghiêm trọng trong các cánh đồng nông nghiệp và có thể ảnh hưởng đáng kể đến sự phát triển và năng suất của cây trồng. Nhận biết và lập bản đồ cỏ dại trong các cánh đồng nông nghiệp sử dụng viễn thám sẽ góp phần rất lớn vào việc xử lý tỷ lệ thay đổi trong các lĩnh vực [219]. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các dữ liệu viễn thám và phương pháp khác nhau để lập bản đồ cỏ dại, như được trình bày trong Bảng 11. Nhìn chung, việc xác định cỏ dại thường đòi hỏi độ phân giải không gian cao vì nhiều cỏ dại có kích thước nhỏ và trộn lẫn với cây trồng. Hình ảnh siêu phổ dựa trên UAV và tầm gần có khả năng có được hình ảnh có độ phân giải cao, và do đó có tiềm năng cao để góp phần phát hiện cỏ dại.


Giám sát bệnh cây trồng là rất quan trọng đối với những người trồng cây để giảm thiểu thiệt hại về kinh tế và sản lượng [38]. Siêu phổ hình ảnh thu thập các tín hiệu ở độ phân giải phổ tốt (ví dụ, dưới khoảng 10 nm), và do đó có thể phát hiện các triệu chứng sớm của bệnh cây trồng và hỗ trợ các biện pháp can thiệp kịp thời [225]. Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng hình ảnh siêu phổ để phát hiện các bệnh trong các loại nhóm khác nhau (Bảng 12). Nhìn chung, các tín hiệu siêu phổ nhạy cảm với các biến đổi của tình trạng tăng trưởng cây trồng (ví dụ như do bệnh hoặc căng thẳng) và do đó có thể chỉ ra sự xuất hiện của bệnh cây trồng hoặc căng thẳng. Tuy nhiên, xem xét tình trạng cây trồng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác (ví dụ, thiếu dinh dưỡng), hình ảnh và phân tích lặp lại cùng với mô hình hóa mạnh mẽ sẽ rất quan trọng để phát hiện chính xác và kịp thời bệnh cây trồng hoặc căng thẳng.

4.4.   Lấy độ ẩm của đất, độ màu mỡ và các tính chất vật lý hoặc hóa học khác

Các đặc tính của đất nông nghiệp, bao gồm độ ẩm của đất, chất hữu cơ trong đất, độ mặn và độ hỗn độn, là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng và sản lượng cuối cùng [7]. Viễn thám siêu phổ có thể đóng góp rất nhiều cho việc nghiên cứu các yếu tố này. Ví dụ, ước lượng độ ẩm đất là một trong những chủ đề nghiên cứu phổ biến nhất. Finn và cộng sự. [108] ước tính độ ẩm của đất ở ba độ sâu khác nhau sử dụng các hình ảnh siêu phổ trong không khí và sự hồi quy tuyến tính và thảo luận về những đóng góp và giới hạn của siêu phổ viễn thám đối với việc nghiên cứu độ ẩm trong đất. Casa et al. [229] nghiên cứu nước trong đất, đất sét, và các chất chứa cát bằng cách kết hợp các hình ảnh của CHRIS-PROBA và dữ liệu địa vật lý trong đất. Shoshany và cộng sự. [7] tóm tắt bốn cách chính để ước lượng độ ẩm trong đất: (1) Các kỹ thuật ra đa; (2) Cân bằng bức xạ và tính toán nhiệt độ bề mặt; (3) Phản xạ trong các dãy thiên thể nhìn thấy, NIR và SWIR; Và (4) phương pháp tích hợp sử dụng nhiều dải quang phổ. Mặc dù độ ẩm của đất có thể được ước tính bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến quang học từ xa, nó thường bị ảnh hưởng bởi các lớp phủ mặt đất của thực vật. Tích hợp dữ liệu cảm biến từ xa đa kiểu, ví dụ, SAR và dữ liệu nhiệt, có thể tạo ra ước tính chính xác hơn.
SOC là một thành phần quan trọng của độ phì nhiêu của đất, kiểm soát cao cả sự tăng trưởng và năng suất của cây trồng. Dữ liệu Hyperspectral cung cấp chi tiết quang phổ tốt rất quan trọng cho việc ước tính nội dung SOC. Các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các hình ảnh siêu phổ được thu thập bởi các nền tảng khác nhau để điều tra SOC (Bảng 13). Nhìn chung, hình ảnh siêu phổ có tiềm năng cao để ước tính chất hữu cơ đất và cacbon. Tuy nhiên, tương tự như đánh giá độ ẩm của đất, việc nghiên cứu các chất hữu cơ trong đất và cacbon có thể bị ảnh hưởng cao bởi thảm thực vật. Do đó, việc thu thập các hình ảnh siêu phổ trong các mùa không phát triển có thể là một giải pháp.
Dữ liệu viễn thám siêu phổ cũng đã được sử dụng để ước tính các tính năng đất khác, như được hiển thị trong Bảng 14. Nó có thể được tìm thấy từ những nghiên cứu này rằng hình ảnh siêu phổ có thể được sử dụng để nghiên cứu một loạt các đặc điểm của đất. Các đặc điểm của đất khác nhau ảnh hưởng đến các tín hiệu quang phổ trong các dải khác nhau và với các độ lớn khác nhau, trong khi một số những ảnh hưởng này có thể chồng chéo với phổ. Do đó, khi điều tra một đặc điểm đất cụ thể, rất quan trọng để thu thập một số mẫu đất thích hợp với các đặc điểm đất khác thường được kiểm soát.


Tóm lại, hình ảnh siêu phổ đã được áp dụng thành công cho nhiều ứng dụng nông nghiệp, như đã xem xét ở trên, và tóm tắt trong bảng 15. Các hướng nghiên cứu trong tương lai cũng được đề xuất.

5.   Các kết luận và khuyến nghị

Siêu phổ ảnh có tiềm năng lớn cho các ứng dụng trong nông nghiệp, đặc biệt là nông nghiệp chính xác, do thông tin quang phổ phong phú nhạy cảm với các đặc tính sinh học và thực vật khác nhau của đất. Nhiều nền tảng, bao gồm vệ tinh, máy bay, UAV, và các nền tảng tầm gần, đã trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây để thu thập hình ảnh siêu phổ với các độ phân giải không gian, thời gian và quang phổ khác nhau. Những nền tảng này cũng có sức mạnh và hạn chế khác nhau về phạm vi không gian, độ bền bay, tính linh hoạt, độ phức tạp hoạt động và chi phí. Những yếu tố này cần phải được xem xét khi chọn (các) nền tảng hình ảnh cho các mục đích nghiên cứu cụ thể. Sự phát triển công nghệ tiếp theo cũng cần thiết để khắc phục một số hạn chế, chẳng hạn như độ bền pin ngắn trong các hoạt động UAV và chi phí cao của các cảm biến siêu phổ.
Các phương pháp phân tích khác nhau, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, hồi quy tiên tiến, học máy, học sâu, và RTM, đã được khám phá trong các nghiên cứu trước đây để phân tích số lượng lớn thông tin trong hình ảnh siêu phổ để điều tra các tính năng nông nghiệp khác nhau. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu sử dụng phương pháp hồi quy, trong khi các phương pháp vật lý nhiều hơn, chẳng hạn như RTM, ít được khám phá hơn. Học sâu và phân tích dữ liệu lớn hiệu quả là các công cụ mạnh mẽ để nhận dạng các mô hình trong dữ liệu cảm biến từ xa. Cùng với hình ảnh siêu phổ, các mô hình học sâu có tiềm năng cao để hỗ trợ việc giám sát một loạt các đặc điểm nông nghiệp. Các phương pháp phân tích khác nhau có những ưu điểm và nhược điểm khác nhau, và do đó rất quan trọng khi so sánh các phương pháp này cho nghiên cứu cụ thể (ví dụ, yêu cầu về độ chính xác và hiệu quả tính toán) và chọn một phương pháp tối ưu. Ngoài ra, thông tin quang phổ hình ảnh đã được sử dụng phổ biến cho các nhiệm vụ dự đoán hoặc phân loại, trong khi thông tin khác, chẳng hạn như kết cấu, đã được khám phá ít hơn. Hơn nữa, một số nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như thời tiết, hồ sơ thủy lợi, và thông tin mang lại lịch sử, cũng có thể được sử dụng trong một số phương pháp phân tích (ví dụ: máy học và học sâu) để theo dõi tốt hơn các tính năng cây trồng. Cũng cần phải nghiên cứu thêm về những lĩnh vực này.
Hình ảnh siêu phổ đã được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng nông nghiệp, bao gồm ước tính tính chất sinh hóa và sinh vật lý của cây trồng; Đánh giá tình trạng dinh dưỡng và căng thẳng của cây trồng; Phân loại hoặc phát hiện cây trồng, cỏ dại và bệnh tật; Và nghiên cứu các đặc tính của đất. Các nghiên cứu trước đây đã tập trung vào việc thảo luận về một hoặc hai trong số nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất tăng trưởng và năng suất, và do đó không thể đánh giá tình trạng cây trồng và các yếu tố hạn chế tăng trưởng một cách toàn diện. Điều quan trọng là phải tích hợp các yếu tố này để đạt được sự hiểu biết tốt hơn về mối quan hệ giữa chúng để sản xuất cây trồng tối ưu và bảo vệ môi trường. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước đây sử dụng hình ảnh siêu phổ đã chủ yếu nhắm vào việc điều tra sự tăng trưởng của cây trồng, nhằm cải thiện năng suất cây trồng, trong khi nghiên cứu ít tập trung vào việc tìm hiểu khía cạnh sinh thái của sản xuất cây trồng (ví dụ, các dịch vụ hệ sinh thái và đa dạng sinh học). Cần nghiên cứu thêm nữa trong các lĩnh vực này.

Đóng góp của các tác giả

Khái niệm hóa, J.S., J.L., Y.H., B.L. và P.D.D.; Phương pháp luận, B.L., P.D.D. và Y.H.; Điều tra, B.L.; Soạn thảo nguyên bản, B.L.; Viết lách — xét duyệt và biên tập, P.D.D., J.S., J.L. và Y.H.; Project Administration, J.S., J.L. and Y.H.; Tài trợ mua lại, Y.H. Tất cả các tác giả đã đọc và đồng ý với phiên bản được xuất bản của bản thảo.

Nguồn tài trợ

Công trình này được tài trợ bởi Hội đồng Nghiên cứu Khoa học tự nhiên và Kỹ thuật Canada (NSERC) dưới Discovery Grant RGPIN-386183 cho Giáo sư Yuhong He.

Mâu thuẫn về lợi ích

Các tác giả tuyên bố không có xung đột về lợi ích.

Chữ viết tắt

ALIAdvanced Land Imager
APEXAirborne Prism Experiment
AVISAirborne Visible Near-Infrared Imaging Spectrometer
AVISAirborne Visible Near-Infrared Imaging Spectrometer
AVIRISAirborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer
ANNArtificial Neural Networks
CAICellulose Absorption Index
CAIChlorophyll Absorption Integral
CARIChlorophyll Absorption Ratio Index
CASICompact Airborne Spectrographic Imager
CHRISCompact High Resolution Imaging Spectrometer
CNNConvolutional Neural Network
DEMDigital Elevation Model
DESISDlr Earth Sensing Imaging Spectrometer
DCNIDouble-Peak Canopy Nitrogen Index
EnMAPEnvironmental Mapping And Analysis Program
FAPARFraction Of Absorbed Photosynthetically Active Radiation
fCoverFraction Of Vegetation Cover
GCPsGround Control Points
HSIHyper Spectral Imaging
HySIHyperspectral Imager
HICOHyperspectral Imager For The Coastal Ocean
HISUIHyperspectral Imager Suite
HyspIRIHyperspectral Infrared Imager
HyMapHyperspectral Mapper
h NDVIHyperspectral Normalized Difference Vegetation Index
PRISMAHyperspectral Precursor And Application Mission
IMUInertial Measurement Unit
LAILeaf Area Index
MTCIMeris Terrestrial Chlorophyll Index
MNFMinimum Noise Fraction
MCARI/MTVI2Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index/Modified Triangular Vegetation Index 2
MSRModified Simple Ratio Index
MSAVIModified Soil Adjusted Vegetation Index
MTVI2Modified Triangular Vegetation Index
MIVISMultispectral Infrared Visible Imaging Spectrometer
MSIMultispectral Instrument
MLRMulti-Variable Regression
NDRENormalized Difference Red Edge
NDTINormalized Difference Tillage Index
OLIOperational Land Imager
OSAVIOptimized Soil-Adjusted Vegetation Index
PLSRPartial Least Square Regression
PRIPhotochemical Reflectance Index
PRESSPredicted Residual Error Sum Of Squares
PCAPrincipal Component Analysis
PHIPushbroom Hyperspectral Imager
RTMRadiative Transfer Modelling
RFRandom Forest
REPRed Edge Position
SWIRShortwave Infrared
SRSimple Ratio
SVDSingular Value Decomposition
SOCSoil Organic Carbon
SHALOMSpaceborne Hyperspectral Applicative Land And Ocean Mission
SFOCSpecial Flight Operations Certificate
SVMSupport Vector Machine Regression
TCARITransformed Chlorophyll Absorption In Reflectance Index
TCITriangular Chlorophyll Index
TVITriangular Vegetation Index
UMDUniform Feature Design
UAVUnmanned Aerial Vehicle

Tài liệu tham khảo

  1. Weiss, M.; Jacob, F.; Duveiller, G. Remote sensing for agricultural applications: A meta-review. Remote Sens. Environ. 2020, 236, 111402. [Google Scholar] [CrossRef]

  2. Liu, J.; Miller, J.R.; Haboudane, D.; Pattey, E.; Nolin, M.C. Variability of seasonal CASI image data products and potential application for management zone delineation for precision agriculture. Can. J. Remote Sens. 2005, 31, 400–411. [Google Scholar] [CrossRef]

  3. Jensen, J.R. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective; Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ, USA, 2006. [Google Scholar]

  4. Sahoo, R.N.; Ray, S.S.; Manjunath, K.R. Hyperspectral remote sensing of agriculture. Curr. Sci. 2015, 108, 848–859. [Google Scholar]

  5. Alonso, F.G.; Soria, S.L.; Gozalo, J.C. Comparing two methodologies for crop area estimation in Spain using Landsat TM images and ground-gathered data. Remote Sens. Environ. 1991, 35, 29–35. [Google Scholar] [CrossRef]

  6. McNairn, H.; Champagne, C.; Shang, J.; Holmstrom, D.; Reichert, G. Integration of optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for delivering operational annual crop inventories. ISPRS J. Photogramm. 2009, 64, 434–449. [Google Scholar] [CrossRef]

  7. Shoshany, M.; Goldshleger, N.; Chudnovsky, A. Monitoring of agricultural soil degradation by remote-sensing methods: A review. Int. J. Remote Sens. 2013, 34, 6152–6181. [Google Scholar] [CrossRef]

  8. Hunt, E.R.; Daughtry, C.S.T. What good are unmanned aircraft systems for agricultural remote sensing and precision agriculture? Int. J. Remote Sens. 2018, 39, 5345–5376. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  9. Thenkabail, P.S. Biophysical and yield information for precision farming from near-real-time and historical Landsat TM images. Int. J. Remote Sens. 2003, 24, 2879–2904. [Google Scholar] [CrossRef]

  10. Shang, J.; Liu, J.; Ma, B.; Zhao, T.; Jiao, X.; Geng, X.; Huffman, T.; Kovacs, J.M.; Walters, D. Mapping spatial variability of crop growth conditions using RapidEye data in Northern Ontario, Canada. Remote Sens. Environ. 2015, 168, 113–125. [Google Scholar] [CrossRef]

  11. Adão, T.; Hruška, J.; Pádua, L.; Bessa, J.; Peres, E.; Morais, R.; Sousa, J. Hyperspectral Imaging: A Review on UAV-Based Sensors, Data Processing and Applications for Agriculture and Forestry. Remote Sens. 2017, 9, 1110. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  12. Lucieer, A.; Malenovský, Z.; Veness, T.; Wallace, L. HyperUAS-imaging spectroscopy from a multirotor unmanned aircraft system. J. Field Robot. 2014, 31, 571–590. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  13. Gonzalez-Dugo, V.; Hernandez, P.; Solis, I.; Zarco-Tejada, P. Using High-Resolution Hyperspectral and Thermal Airborne Imagery to Assess Physiological Condition in the Context of Wheat Phenotyping. Remote Sens. 2015, 7, 13586–13605. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  14. Lee, K.; Cohen, W.B.; Kennedy, R.E.; Maiersperger, T.K.; Gower, S.T. Hyperspectral versus multispectral data for estimating leaf area index in four different biomes. Remote Sens. Environ. 2004, 91, 508–520. [Google Scholar] [CrossRef]

  15. Mariotto, I.; Thenkabail, P.S.; Huete, A.; Slonecker, E.T.; Platonov, A. Hyperspectral versus multispectral crop-productivity modeling and type discrimination for the HyspIRI mission. Remote Sens. Environ. 2013, 139, 291–305. [Google Scholar] [CrossRef]

  16. Marshall, M.; Thenkabail, P. Advantage of hyperspectral EO-1 Hyperion over multispectral IKONOS, GeoEye-1, WorldView-2, Landsat ETM+, and MODIS vegetation indices in crop biomass estimation. ISPRS J. Photogramm. 2015, 108, 205–218. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  17. Sun, J.; Yang, J.; Shi, S.; Chen, B.; Du, L.; Gong, W.; Song, S. Estimating Rice Leaf Nitrogen Concentration: Influence of Regression Algorithms Based on Passive and Active Leaf Reflectance. Remote Sens. 2017, 9, 951. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  18. Darvishzadeh, R.; Matkan, A.A.; Ahangar, A.D. Inversion of a radiative transfer model for estimation of rice canopy chlorophyll content using a lookup-table approach. IEEE J.-STARS 2012, 5, 1222–1230. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  19. Hruska, R.; Mitchell, J.; Anderson, M.; Glenn, N.F. Radiometric and geometric analysis of hyperspectral imagery acquired from an unmanned aerial vehicle. Remote Sens. 2012, 4, 2736–2752. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  20. Transon, J.; d’Andrimont, R.; Maugnard, A.; Defourny, P. Survey of Hyperspectral Earth Observation Applications from Space in the Sentinel-2 Context. Remote Sens. 2018, 10, 157. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  21. Lodhi, V.; Chakravarty, D.; Mitra, P. Hyperspectral Imaging System: Development Aspects and Recent Trends. Sens. Imaging 2019, 20, 1–24. [Google Scholar] [CrossRef]

  22. Hatfield, J.L.; Prueger, J.H. Value of Using Different Vegetative Indices to Quantify Agricultural Crop Characteristics at Different Growth Stages under Varying Management Practices. Remote Sens. 2010, 2, 562–578. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  23. Zhang, H.; Lan, Y.; Suh, C.P.C.; Westbrook, J.; Clint Hoffmann, W.; Yang, C.; Huang, Y. Fusion of remotely sensed data from airborne and ground-based sensors to enhance detection of cotton plants. Comput. Electron. Agric. 2013, 93, 55–59. [Google Scholar] [CrossRef]

  24. Mahajan, G.R.; Pandey, R.N.; Sahoo, R.N.; Gupta, V.K.; Datta, S.C.; Kumar, D. Monitoring nitrogen, phosphorus and sulphur in hybrid rice (Oryza sativa L.) using hyperspectral remote sensing. Precis. Agric. 2017, 18, 736–761. [Google Scholar] [CrossRef]

  25. Skauli, T.; Goa, P.E.; Baarstad, I.; Loke, T. A compact combined hyperspectral and polarimetric imager. In Proceedings of the Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, Stockholm, Sweden, 5 October 2006; Driggers, R.G., Huckridge, D.A., Eds.; SPIE-INT SOC Optical Engineering: Bellingham, WA, USA, 2016; Volume 6395, pp. 44–51. [Google Scholar]

  26. Zarco-Tejada, P.J.; Suarez, L.; Gonzalez-Dugo, V. Spatial resolution effects on chlorophyll fluorescence retrieval in a heterogeneous canopy using hyperspectral imagery and radiative transfer simulation. IEEE Geosci. Remote Soc. 2013, 10, 937–941. [Google Scholar] [CrossRef]

  27. Lu, B.; He, Y.; Dao, P.D. Comparing the Performance of Multispectral and Hyperspectral Images for Estimating Vegetation Properties. IEEE J. STARS 2019, 12, 1784–1797. [Google Scholar] [CrossRef]

  28. ISS Utilization: MUSES-DESIS (Multi-User System for Earth Sensing) with DESIS instrument. Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/content/-/article/iss-muses (accessed on 3 August 2020).

  29. PRISMA (Hyperspectral Precursor and Application Mission). Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/p/prisma-hyperspectral#launch (accessed on 3 August 2020).

  30. Satellite Missions Database. Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions (accessed on 10 November 2019).

  31. EnMAP (Environmental Monitoring and Analysis Program). Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/e/enmap (accessed on 3 August 2020).

  32. Mitchell, J.J.; Glenn, N.F.; Anderson, M.O.; Hruska, R.C.; Halford, A.; Baun, C.; Nydegger, N. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) hyperspectral remote sensing for dryland vegetation monitoring. In Proceedings of the 2012 4th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS), Shanghai, China, 4–7 June 2012; pp. 1–10. [Google Scholar]

  33. Zarco-Tejada, P.J.; Guillén-Climent, M.L.; Hernández-Clemente, R.; Catalina, A.; González, M.R.; Martín, P. Estimating leaf carotenoid content in vineyards using high resolution hyperspectral imagery acquired from an unmanned aerial vehicle (UAV). Agric. Forest Meteorol. 2013, 171, 281–294. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  34. Copenhaver, K.; Hellmich, R.; Hunt, T.; Glaser, J.; Sappington, T.; Calvin, D.; Carroll, M.; Fridgen, J. Use of spectral vegetation indices derived from airborne hyperspectral imagery for detection of European corn borer infestation in Iowa corn plots. J. Econ. Entomol. 2008, 101, 1614–1623. [Google Scholar]

  35. Ryu, C.; Suguri, M.; Umeda, M. Multivariate analysis of nitrogen content for rice at the heading stage using reflectance of airborne hyperspectral remote sensing. Field Crops Res. 2011, 122, 214–224. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  36. Lu, B.; He, Y. Evaluating Empirical Regression, Machine Learning, and Radiative Transfer Modelling for Estimating Vegetation Chlorophyll Content Using Bi-Seasonal Hyperspectral Images. Remote Sens. 2019, 11, 1979. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  37. Yu, F.; Xu, T.; Du, W.; Ma, H.; Zhang, G.; Chen, C. Radiative transfer models (RTMs) for field phenotyping inversion of rice based on UAV hyperspectral remote sensing. Int. J. Agric. Biol. Eng. 2017, 10, 150–157. [Google Scholar]

  38. Teke, M.; Deveci, H.S.; Haliloglu, O.; Gurbuz, S.Z.; Sakarya, U. A short survey of hyperspectral remote sensing applications in agriculture. In Proceedings of the 2013 6th International Conference on Recent Advances in Space Technologies (RAST), Istanbul, Turkey, 12–14 June 2013; IEEE: New York, NY, USA, 2013; pp. 171–176. [Google Scholar]

  39. Dale, L.M.; Thewis, A.; Boudry, C.; Rotar, I.; Dardenne, P.; Baeten, V.; Pierna, J.A.F. Hyperspectral Imaging Applications in Agriculture and Agro-Food Product Quality and Safety Control: A Review. Appl. Spectrosc. Rev. 2013, 48, 142–159. [Google Scholar] [CrossRef]

  40. Tiangong/Shenzhou: China’s Human Spaceflight Program/Tianzhou Cargo Spaceship. Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/t/tiangong (accessed on 3 August 2020).

  41. Apan, A.; Held, A.; Phinn, S.; Markley, J. Detecting sugarcane ‘orange rust’ disease using EO-1 Hyperion hyperspectral imagery. Int. J. Remote Sens. 2004, 25, 489–498. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  42. Dutta, S.; Bhattacharya, B.K.; Rajak, D.R.; Chattopadhayay, C.; Patel, N.K.; Parihar, J.S. Disease detection in mustard crop using eo-1 hyperion satellite data. J. Indian Soc. Remote 2006, 34, 325–330. [Google Scholar] [CrossRef]

  43. Moharana, S.; Dutta, S. Spatial variability of chlorophyll and nitrogen content of rice from hyperspectral imagery. ISPRS J. Photogramm. 2016, 122, 17–29. [Google Scholar] [CrossRef]

  44. Thenkabail, P.S.; Mariotto, I.; Gumma, M.K.; Middleton, E.M.; Landis, D.R.; Huemmrich, K.F. Selection of Hyperspectral Narrowbands (HNBs) and Composition of Hyperspectral Twoband Vegetation Indices (HVIs) for Biophysical Characterization and Discrimination of Crop Types Using Field Reflectance and Hyperion/EO-1 Data. IEEE J. STARS 2013, 6, 427–439. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  45. Wu, C.; Han, X.; Niu, Z.; Dong, J. An evaluation of EO-1 hyperspectral Hyperion data for chlorophyll content and leaf area index estimation. Int. J. Remote Sens. 2010, 31, 1079–1086. [Google Scholar] [CrossRef]

  46. Bannari, A.; Staenz, K.; Champagne, C.; Khurshid, K. Spatial Variability Mapping of Crop Residue Using Hyperion (EO-1) Hyperspectral Data. Remote Sens. 2015, 7, 8107–8127. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  47. Galloza, M.S.; Crawford, M. Exploiting multisensor spectral data to improve crop residue cover estimates for management of agricultural water quality. In Proceedings of the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Symposium, Vancouver, BC, Canada, 24–29 July 2011; IEEE: New York, NY, USA, 2011; pp. 3668–3671. [Google Scholar]

  48. Camacho Velasco, A.; Vargas García, C.A.; Arguello Fuentes, H. A comparative study of target detection algorithms in hyperspectral imagery applied to agricultural crops in Colombia. Revista Tecnura 2016, 20, 86–99. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  49. Gomez, C.; Rossel, R.A.V.; McBratney, A.B. Soil organic carbon prediction by hyperspectral remote sensing and field vis-NIR spectroscopy: An Australian case study. Geoderma 2008, 146, 403–411. [Google Scholar] [CrossRef]

  50. Zhang, T.; Li, L.; Zheng, B. Estimation of agricultural soil properties with imaging and laboratory spectroscopy. J. Appl. Remote Sens. 2013, 7, 73587. [Google Scholar] [CrossRef]

  51. Bostan, S.; Ortak, M.A.; Tuna, C.; Akoguz, A.; Sertel, E.; Ustundag, B.B. Comparison of classification accuracy of co-located hyperspectral & multispectral images for agricultural purposes. In Proceedings of the 2016 Fifth International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), Tianjin, China, 18–20 July 2016; IEEE: New York, NY, USA, 2016; pp. 1–4. [Google Scholar]

  52. Lodhi, V.; Chakravarty, D.; Mitra, P. Hyperspectral Imaging for Earth Observation: Platforms and Instruments. J. Indian Inst. Sci. 2018, 98, 429–443. [Google Scholar] [CrossRef]

  53. Aasen, H.; Bolten, A. Multi-temporal high-resolution imaging spectroscopy with hyperspectral 2D imagers - From theory to application. Remote Sens. Environ. 2018, 205, 374–389. [Google Scholar] [CrossRef]

  54. Jia, X.; Li, S.; Ke, S.; Hu, B. Overview of spaceborne hyperspectral imagers and the research progress in bathymetric maps. In Proceedings of the Second Target Recognition and Artificial Intelligence Summit Forum. International Society for Optics and Photonics, Shenyang, China, 28–30 August 2019; SPIE-INT SOC Optical Engineering: Bellingham, WA, USA, 2020. [Google Scholar]

  55. Headwall Hyperspectral Sensors. Available online: https://www.headwallphotonics.com/hyperspectral-sensors (accessed on 8 May 2020).

  56. Pullanagari, R.R.; Kereszturi, G.; Yule, I. Integrating Airborne Hyperspectral, Topographic, and Soil Data for Estimating Pasture Quality Using Recursive Feature Elimination with Random Forest Regression. Remote Sens. 2018, 10, 1117. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  57. Verger, A.; Baret, F.; Camacho, F. Optimal modalities for radiative transfer-neural network estimation of canopy biophysical characteristics: Evaluation over an agricultural area with CHRIS/PROBA observations. Remote Sens. Environ. 2011, 115, 415–426. [Google Scholar] [CrossRef]

  58. Antony, R.; Ray, S.S.; Panigrahy, S. Discrimination of wheat crop stage using CHRIS/PROBA multi-angle narrowband data. Remote Sens. Lett. 2011, 2, 71–80. [Google Scholar] [CrossRef]

  59. Casa, R.; Castaldi, F.; Pascucci, S.; Palombo, A.; Pignatti, S. A comparison of sensor resolution and calibration strategies for soil texture estimation from hyperspectral remote sensing. Geoderma 2013, 197, 17–26. [Google Scholar] [CrossRef]

  60. Kumar, A.S.K.; Samudraiah, D.R.M. Hyperspectral Imager Onboard Indian Mini Satellite-1. In Optical Payloads for Space Missions; Qian, S., Ed.; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2015; Volume 6, pp. 141–160. [Google Scholar]

  61. IMS-1 (Indian Microsatellite-1). Available online: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/i/ims-1 (accessed on 31 March 2020).

  62. Raval, M.S. Hyperspectral Imaging: A Paradigm in Remote Sensing. CSI Commun. 2014, 7, 7–9. [Google Scholar]

  63. Khobragade, A.N.; Raghuwanshi, M.M. Contextual Soft Classification Approaches for Crops Identification Using Multi-sensory Remote Sensing Data: Machine Learning Perspective for Satellite Images. In Artificial Intelligence Perspectives and Applications; Springer: Cham, Switzerland, 2015; pp. 333–346. [Google Scholar]

  64. Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean. Available online: http://hico.coas.oregonstate.edu/ (accessed on 1 April 2020).

  65. Krutz, D.; Müller, R.; Knodt, U.; Günther, B.; Walter, I.; Sebastian, I.; Säuberlich, T.; Reulke, R.; Carmona, E.; Eckardt, A.; et al. The Instrument Design of the DLR Earth SensingImaging Spectrometer (DESIS). Sensors 2019, 19, 1622. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  66. ISS Utilization: HISUI (Hyperspectral Imager Suite). Available online: https://eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/content/-/article/iss-utilization-hisui-hyperspectral-imager-suite-#launch (accessed on 1 April 2020).

  67. Pignatti, S.; Palombo, A.; Pascucci, S.; Romano, F.; Santini, F.; Simoniello, T.; Umberto, A.; Vincenzo, C.; Acito, N.; Diani, M.; et al. The PRISMA hyperspectral mission: Science activities and opportunities for agriculture and land monitoring. In Proceedings of the 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium-IGARSS, Melbourne, VIC, Australia, 21–26 July 2013; pp. 4558–4561. [Google Scholar]

  68. EnMap Hyperspectral Imager. Available online: http://www.enmap.org/index.html (accessed on 1 December 2019).

  69. Feingersh, T.; Ben-Dor, E. SHALOM—A Commercial Hyperspectral Space Mission. In Optical Payloads for Space Missions; Qian, S.E., Ed.; John Wiley & Sons, Ltd.: Hoboken, NJ, USA, 2015; pp. 247–263. [Google Scholar]

  70. Pandey, P.C.; Manevski, K.; Srivastava, P.K.; Petropoulos, G.P. The Use of Hyperspectral Earth Observation Data for Land Use/Cover Classification: Present Status, Challenges, and Future Outlook. In Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation, 2nd ed.; Thenkabail, P.S., Lyon, J.G., Huete, A., Eds.; CRC Press: Boca Raton, FL, USA, 2018; Volume 4. [Google Scholar]

  71. HyspIRI Mission Study. Available online: https://hyspiri.jpl.nasa.gov/ (accessed on 1 August 2020).

  72. Malec, S.; Rogge, D.; Heiden, U.; Sanchez-Azofeifa, A.; Bachmann, M.; Wegmann, M. Capability of Spaceborne Hyperspectral EnMAP Mission for Mapping Fractional Cover for Soil Erosion Modeling. Remote Sens. 2015, 7, 11776–11800. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  73. Siegmann, B.; Jarmer, T.; Beyer, F.; Ehlers, M. The Potential of Pan-Sharpened EnMAP Data for the Assessment of Wheat LAI. Remote Sens. 2015, 7, 12737–12762. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  74. Locherer, M.; Hank, T.; Danner, M.; Mauser, W. Retrieval of Seasonal Leaf Area Index from Simulated EnMAP Data through Optimized LUT-Based Inversion of the PROSAIL Model. Remote Sens. 2015, 7, 10321–10346. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  75. Bachmann, M.; Makarau, A.; Segl, K.; Richter, R. Estimating the Influence of Spectral and Radiometric Calibration Uncertainties on EnMAP Data Products—Examples for Ground Reflectance Retrieval and Vegetation Indices. Remote Sens. 2015, 7, 10689–10714. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  76. Castaldi, F.; Palombo, A.; Santini, F.; Pascucci, S.; Pignatti, S.; Casa, R. Evaluation of the potential of the current and forthcoming multispectral and hyperspectral imagers to estimate soil texture and organic carbon. Remote Sens. Environ. 2016, 179, 54–65. [Google Scholar] [CrossRef]

  77. Castaldi, F.; Palombo, A.; Pascucci, S.; Pignatti, S.; Santini, F.; Casa, R. Reducing the Influence of Soil Moisture on the Estimation of Clay from Hyperspectral Data: A Case Study Using Simulated PRISMA Data. Remote Sens. 2015, 7, 15561–15582. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  78. Ghasrodashti, E.; Karami, A.; Heylen, R.; Scheunders, P. Spatial Resolution Enhancement of Hyperspectral Images Using Spectral Unmixing and Bayesian Sparse Representation. Remote Sens. 2017, 9, 541. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  79. Yang, J.; Li, Y.; Chan, J.; Shen, Q. Image Fusion for Spatial Enhancement of Hyperspectral Image via Pixel Group Based Non-Local Sparse Representation. Remote Sens. 2017, 9, 53. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  80. Zhao, Y.; Yang, J.; Chan, J.C. Hyperspectral Imagery Super-Resolution by Spatial-Spectral Joint Nonlocal Similarity. IEEE J. STARS 2014, 7, 2671–2679. [Google Scholar] [CrossRef]

  81. Loncan, L.; Almeida, L.B.; Bioucas-Dias, J.M.; Briottet, X.; Chanussot, J.; Dobigeon, N.; Fabre, S.; Liao, W.; Licciardi, G.A.; Simões, M.; et al. Hyperspectral pansharpening: A review. IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. 2015, 3, 27–46. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  82. Asner, G.P.; Heidebrecht, K.B. Imaging spectroscopy for desertification studies: Comparing aviris and eo-1 hyperion in argentina drylands. IEEE Trans. Geosci. Remote 2003, 41, 1283–1296. [Google Scholar] [CrossRef]

  83. Weng, Y.; Gong, P.; Zhu, Z. A Spectral Index for Estimating Soil Salinity in the Yellow River Delta Region of China Using EO-1 Hyperion Data. Pedosphere 2010, 20, 378–388. [Google Scholar] [CrossRef]

  84. Mulla, D.J. Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosyst. Eng. 2013, 114, 358–371. [Google Scholar] [CrossRef]

  85. Jacquemoud, S.; Baret, F.; Andrieu, B.; Danson, F.M.; Jaggard, K. Extraction of vegetation biophysical parameters by inversion of the PROSPECT + SAIL models on sugar beet canopy reflectance data. Application to TM and AVIRIS sensors. Remote Sens. Environ. 1995, 52, 163–172. [Google Scholar] [CrossRef]

  86. Gat, N.; Erives, H.; Fitzgerald, G.J.; Kaffka, S.R.; Maas, S.J. Estimating sugar beet yield using AVIRIS-derived indices. In Summaries of the 9th JPL Airborne Earth Science Workshop. Unpaginated CD; Jet Propulsion Laboratory: Pasadena, CA, USA, 2000. [Google Scholar]

  87. Estep, L.; Terrie, G.; Davis, B. Crop stress detection using AVIRIS hyperspectral imagery and artificial neural networks. Int. J. Remote Sens. 2004, 25, 4999–5004. [Google Scholar] [CrossRef]

  88. Cheng, Y.; Ustin, S.L.; Riano, D.; Vanderbilt, V.C. Water content estimation from hyperspectral images and MODIS indexes in Southeastern Arizona. Remote Sens. Environ. 2008, 112, 363–374. [Google Scholar] [CrossRef]

  89. Palacios-Orueta, A.; Ustin, S.L. Remote Sensing of Soil Properties in the Santa Monica Mountains I. Spectral Analysis. Remote Sens. Environ. 1998, 65, 170–183. [Google Scholar] [CrossRef]

  90. Gat, N.; Erives, H.; Maas, S.J.; Fitzgerald, G.J. Application of low altitude AVIRIS imagery of agricultural fields in the San Joaquin Valley, CA, to precision farming. In The 8th JPL Airborne Earth Science Workshop; Academia: Pasadena, CA, USA, 1999; pp. 145–150. Available online: https://www.researchgate.net/publication/2434575_Application_Of_Low_Altitude_Aviris_Imagery_Of_Agricultural_Fields_In_The_San_Joaquin_Valley_Ca_To_Precision_Farming (accessed on 11 July 2020.).

  91. Nigam, R.; Tripathy, R.; Dutta, S.; Bhagia, N.; Nagori, R.; Chandrasekar, K.; Kot, R.; Bhattacharya, B.K.; Ustin, S. Crop type discrimination and health assessment using hyperspectral imaging. Curr. Sci. 2019, 116, 1108–1123. [Google Scholar] [CrossRef]

  92. Shivers, S.W.; Roberts, D.A.; McFadden, J.P. Using paired thermal and hyperspectral aerial imagery to quantify land surface temperature variability and assess crop stress within California orchards. Remote Sens. Environ. 2019, 222, 215–231. [Google Scholar] [CrossRef]

  93. Ran, Q.; Li, W.; Du, Q.; Yang, C. Hyperspectral image classification for mapping agricultural tillage practices. J. Appl. Remote Sens. 2015, 9, 97298. [Google Scholar] [CrossRef]

  94. Shivers, S.W.; Roberts, D.A.; McFadden, J.P.; Tague, C. Using Imaging Spectrometry to Study Changes in Crop Area in California’s Central Valley during Drought. Remote Sens. 2018, 10, 1556. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  95. Haboudane, D.; Miller, J.R.; Tremblay, N.; Zarco-Tejada, P.J.; Dextraze, L. Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture. Remote Sens. Environ. 2002, 81, 416–426. [Google Scholar] [CrossRef]

  96. Liu, J.; Miller, J.R.; Haboudane, D.; Pattey, E.; Hochheim, K. Crop fraction estimation from casi hyperspectral data using linear spectral unmixing and vegetation indices. Can. J. Remote Sens. 2008, 34, S124–S138. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  97. Goel, P.K.; Prasher, S.O.; Landry, J.; Patel, R.M.; Viau, A.A. Hyperspectral image classification to detect weed infestations and nitrogen status in corn. Trans. ASAE 2003, 46, 539. [Google Scholar]

  98. Richter, K.; Hank, T.; Mauser, W. Preparatory analyses and development of algorithms for agricultural applications in the context of the EnMAP hyperspectral mission. In Proceedings of the Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XII. International Society for Optics and Photonics, Toulouse, France, 22 October 2010; pp. 782407–7824011. [Google Scholar]

  99. Jarmer, T. Spectroscopy and hyperspectral imagery for monitoring summer barley. Int. J. Remote Sens. 2013, 34, 6067–6078. [Google Scholar] [CrossRef]

  100. Thomas, U.; Philippe, D.; Christian, B.; Franz, R.; Frédéric, M.; Martin, S.; Miriam, M.; Lucien, H. Retrieving the Bioenergy Potential from Maize Crops Using Hyperspectral Remote Sensing. Remote Sens. 2013, 5, 254–273. [Google Scholar]

  101. Mewes, T.; Franke, J.; Menz, G. Spectral requirements on airborne hyperspectral remote sensing data for wheat disease detection. Precis. Agric. 2011, 12, 795–812. [Google Scholar] [CrossRef]

  102. Hbirkou, C.; Pätzold, S.; Mahlein, A.; Welp, G. Airborne hyperspectral imaging of spatial soil organic carbon heterogeneity at the field-scale. Geoderma 2012, 175–176, 21–28. [Google Scholar] [CrossRef]

  103. Cilia, C.; Panigada, C.; Rossini, M.; Meroni, M.; Busetto, L.; Amaducci, S.; Boschetti, M.; Picchi, V.; Colombo, R. Nitrogen Status Assessment for Variable Rate Fertilization in Maize through Hyperspectral Imagery. Remote Sens. 2014, 6, 6549–6565. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  104. Ambrus, A.; Burai, P.; Lénárt, C.; Enyedi, P.; Kovács, Z. Estimating biomass of winter wheat using narrowband vegetation indices for precision agriculture. J. Cent. Eur. Green Innov. 2015, 3, 13–22. [Google Scholar]

  105. Oppelt, N.; Mauser, W. Hyperspectral monitoring of physiological parameters of wheat during a vegetation period using AVIS data. Int. J. Remote Sens. 2004, 25, 145–159. [Google Scholar] [CrossRef]

  106. Bannari, A.; Pacheco, A.; Staenz, K.; McNairn, H.; Omari, K. Estimating and mapping crop residues cover on agricultural lands using hyperspectral and IKONOS data. Remote Sens. Environ. 2006, 104, 447–459. [Google Scholar] [CrossRef]

  107. Van Wesemael, B.; Tychon, B.; Bartholomeus, H.; Kooistra, L.; van Leeuwen, M.; Stevens, A.; Ben-Dor, E. Soil Organic Carbon mapping of partially vegetated agricultural fields with imaging spectroscopy. Int. J. Appl. Earth Obs. 2011, 13, 81–88. [Google Scholar]

  108. Finn, M.P.; Lewis, M.D.; Bosch, D.D.; Giraldo, M.; Yamamoto, K.; Sullivan, D.G.; Kincaid, R.; Luna, R.; Allam, G.K.; Kvien, C.; et al. Remote Sensing of Soil Moisture Using Airborne Hyperspectral Data. Gisci. Remote Sens. 2011, 48, 522–540. [Google Scholar] [CrossRef]

  109. Xie, Q.; Huang, W.; Liang, D.; Chen, P.; Wu, C.; Yang, G.; Zhang, J.; Huang, L.; Zhang, D. Leaf Area Index Estimation Using Vegetation Indices Derived From Airborne Hyperspectral Images in Winter Wheat. IEEE J. STARS 2014, 7, 3586–3594. [Google Scholar] [CrossRef]

  110. Castaldi, F.; Chabrillat, S.; Jones, A.; Vreys, K.; Bomans, B.; van Wesemael, B. Soil Organic Carbon Estimation in Croplands by Hyperspectral Remote APEX Data Using the LUCAS Topsoil Database. Remote Sens. 2018, 10, 153. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  111. Luo, S.; Wang, C.; Xi, X.; Zeng, H.; Li, D.; Xia, S.; Wang, P. Fusion of Airborne Discrete-Return LiDAR and Hyperspectral Data for Land Cover Classification. Remote Sens. 2016, 8, 3. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  112. Mart, L.; Tard, A.; Pal, V.; Arbiol, R. Atmospheric correction algorithm applied to CASI multi-height hyperspectral imagery. Parameters 2006, 1, 4. [Google Scholar]

  113. AVIRIS Data—New Data Acquisitions. Available online: https://aviris.jpl.nasa.gov/data/newdata.html (accessed on 1 August 2020).

  114. Lu, B.; He, Y. Species classification using Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-acquired high spatial resolution imagery in a heterogeneous grassland. ISPRS J. Photogramm. 2017, 128, 73–85. [Google Scholar] [CrossRef]

  115. Casa, R.; Pascucci, S.; Pignatti, S.; Palombo, A.; Nanni, U.; Harfouche, A.; Laura, L.; Di Rocco, M.; Fantozzi, P. UAV-based hyperspectral imaging for weed discrimination in maize. In Precision Agriculture ‘19; Stafford, J.V., Ed.; Wageningen Academic Publishers: Wageningen, The Netherlands, 2019; pp. 24–35. [Google Scholar]

  116. Dao, P.D.; He, Y.; Lu, B. Maximizing the quantitative utility of airborne hyperspectral imagery for studying plant physiology: An optimal sensor exposure setting procedure and empirical line method for atmospheric correction. Int. J. Appl. Earth Obs. 2019, 77, 140–150. [Google Scholar] [CrossRef]

  117. Capolupo, A.; Kooistra, L.; Berendonk, C.; Boccia, L.; Suomalainen, J. Estimating plant traits of grasslands from UAV-acquired hyperspectral images: A comparison of statistical approaches. ISPRS Int. J. Geo Inf. 2015, 4, 2792–2820. [Google Scholar] [CrossRef]

  118. Lu, B.; He, Y. Optimal spatial resolution of Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-acquired imagery for species classification in a heterogeneous grassland ecosystem. Gisci. Remote Sens. 2018, 55, 205–220. [Google Scholar] [CrossRef]

  119. Bohnenkamp, D.; Behmann, J.; Mahlein, A. In-Field Detection of Yellow Rust in Wheat on the Ground Canopy and UAV Scale. Remote Sens. 2019, 11, 2495. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  120. Habib, A.; Han, Y.; Xiong, W.; He, F.; Zhang, Z.; Crawford, M. Automated Ortho-Rectification of UAV-Based Hyperspectral Data over an Agricultural Field Using Frame RGB Imagery. Remote Sens. 2016, 8, 796. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  121. Honkavaara, E.; Saari, H.; Kaivosoja, J.; Pölönen, I.; Hakala, T.; Litkey, P.; Mäkynen, J.; Pesonen, L. Processing and assessment of spectrometric, stereoscopic imagery collected using a lightweight UAV spectral camera for precision agriculture. Remote Sens. 2013, 5, 5006–5039. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  122. Saari, H.; Pellikka, I.; Pesonen, L.; Tuominen, S.; Heikkila, J.; Holmlund, C.; Makynen, J.; Ojala, K.; Antila, T. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) operated spectral camera system for forest and agriculture applications. In Proceedings of the Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XIII. International Society for Optics and Photonics, Prague, Czech Republic, 6 October 2011; Volume 8174. [Google Scholar]

  123. Honkavaara, E.; Kaivosoja, J.; Mäkynen, J.; Pellikka, I.; Pesonen, L.; Saari, H.; Salo, H.; Hakala, T.; Marklelin, L.; Rosnell, T. Hyperspectral reflectance signatures and point clouds for precision agriculture by light weight UAV imaging system. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2012, 7, 353–358. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  124. Yue, J.; Yang, G.; Li, C.; Li, Z.; Wang, Y.; Feng, H.; Xu, B. Estimation of Winter Wheat Above-Ground Biomass Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Snapshot Hyperspectral Sensor and Crop Height Improved Models. Remote Sens. 2017, 9, 708. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  125. Pölönen, I.; Saari, H.; Kaivosoja, J.; Honkavaara, E.; Pesonen, L. Hyperspectral imaging based biomass and nitrogen content estimations from light-weight UAV. In Proceedings of the Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XV. International Society for Optics and Photonics, Dresden, Germany, 16 October 2013; p. 88870J. [Google Scholar]

  126. Kaivosoja, J.; Pesonen, L.; Kleemola, J.; Pölönen, I.; Salo, H.; Honkavaara, E.; Saari, H.; Mäkynen, J.; Rajala, A. A case study of a precision fertilizer application task generation for wheat based on classified hyperspectral data from UAV combined with farm history data. In Proceedings of the SPIE Remote Sensing, Dresden, Germany, 24–26 September 2013; pp. 1–11. [Google Scholar]

  127. Akhtman, Y.; Golubeva, E.; Tutubalina, O.; Zimin, M. Application of hyperspectural images and ground data for precision farming. Geogr. Environ. Sustain. 2017, 10, 117–128. [Google Scholar] [CrossRef]

  128. Izzo, R.R.; Lakso, A.N.; Marcellus, E.D.; Bauch, T.D.; Raqueno, N.G.; van Aardt, J. An initial analysis of real-time sUAS-based detection of grapevine water status in the Finger Lakes Wine Country of Upstate New York. In Proceedings of the Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping IV; International Society for Optics and Photonics: Baltimore, MD, USA, 2019. [Google Scholar]

  129. Scherrer, B.; Sheppard, J.; Jha, P.; Shaw, J.A. Hyperspectral imaging and neural networks to classify herbicide-resistant weeds. J. Appl. Remote Sens. 2019, 13, 044516. [Google Scholar] [CrossRef]

  130. Yue, J.; Feng, H.; Jin, X.; Yuan, H.; Li, Z.; Zhou, C.; Yang, G.; Tian, Q. A Comparison of Crop Parameters Estimation Using Images from UAV-Mounted Snapshot Hyperspectral Sensor and High-Definition Digital Camera. Remote Sens. 2018, 10, 1138. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  131. Dalponte, M.; Orka, H.O.; Gobakken, T.; Gianelle, D.; Naesset, E. Tree Species Classification in Boreal Forests with Hyperspectral Data. IEEE Trans. Geosci. Remote 2013, 51, 2632–2645. [Google Scholar] [CrossRef]

  132. Aasen, H.; Bendig, J.; Bolten, A.; Bennertz, S.; Willkomm, M.; Bareth, G. Introduction and preliminary results of a calibration for full-frame hyperspectral cameras to monitor agricultural crops with UAVs. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2014, XL-7, 1–8. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  133. Zhu, W.; Sun, Z.; Huang, Y.; Lai, J.; Li, J.; Zhang, J.; Yang, B.; Li, B.; Li, S.; Zhu, K.; et al. Improving Field-Scale Wheat LAI Retrieval Based on UAV Remote-Sensing Observations and Optimized VI-LUTs. Remote Sens. 2019, 11, 2456. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  134. Zhao, J.; Zhong, Y.; Hu, X.; Wei, L.; Zhang, L. A robust spectral-spatial approach to identifying heterogeneous crops using remote sensing imagery with high spectral and spatial resolutions. Remote Sens. Environ. 2020, 239, 111605. [Google Scholar] [CrossRef]

  135. Zarco-Tejada, P.J.; González-Dugo, V.; Berni, J.A.J. Fluorescence, temperature and narrow-band indices acquired from a UAV platform for water stress detection using a micro-hyperspectral imager and a thermal camera. Remote Sens. Environ. 2012, 117, 322–337. [Google Scholar] [CrossRef]

  136. Lu, B.; He, Y.; Liu, H.H.T. Mapping vegetation biophysical and biochemical properties using unmanned aerial vehicles-acquired imagery. Int. J. Remote Sens. 2018, 39, 5265–5287. [Google Scholar] [CrossRef]

  137. Malmir, M.; Tahmasbian, I.; Xu, Z.; Farrar, M.B.; Bai, S.H. Prediction of soil macro- and micro-elements in sieved and ground air-dried soils using laboratory-based hyperspectral imaging technique. Geoderma 2019, 340, 70–80. [Google Scholar] [CrossRef]

  138. Van de Vijver, R.; Mertens, K.; Heungens, K.; Somers, B.; Nuyttens, D.; Borra-Serrano, I.; Lootens, P.; Roldan-Ruiz, I.; Vangeyte, J.; Saeys, W. In-field detection of Altemaria solani in potato crops using hyperspectral imaging. Comput. Electron. Agric. 2020, 168, 105106. [Google Scholar] [CrossRef]

  139. Eddy, P.R.; Smith, A.M.; Hill, B.D.; Peddle, D.R.; Coburn, C.A.; Blackshaw, R.E. Hybrid segmentation - Artificial Neural Network classification of high resolution hyperspectral imagery for Site-Specific Herbicide Management in agriculture. Photogramm. Eng. Remote Sens. 2008, 74, 1249–1257. [Google Scholar] [CrossRef]

  140. Feng, H.; Chen, G.; Xiong, L.; Liu, Q.; Yang, W. Accurate Digitization of the Chlorophyll Distribution of Individual Rice Leaves Using Hyperspectral Imaging and an Integrated Image Analysis Pipeline. Front. Plant Sci. 2017, 8, 1238. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  141. Asaari, M.S.M.; Mishra, P.; Mertens, S.; Dhondt, S.; Inzé, D.; Wuyts, N.; Scheunders, P. Close-range hyperspectral image analysis for the early detection of stress responses in individual plants in a high-throughput phenotyping platform. ISPRS J. Photogramm. 2018, 138, 121–138. [Google Scholar] [CrossRef]

  142. Zhu, W.; Li, J.; Li, L.; Wang, A.; Wei, X.; Mao, H. Nondestructive diagnostics of soluble sugar, total nitrogen and their ratio of tomato leaves in greenhouse by polarized spectra–hyperspectra Introduction to the pls Package l data fusion. Int. J. Agric. Biol. Eng. 2020, 13, 189–197. [Google Scholar]

  143. Morel, J.; Jay, S.; Féret, J.; Bakache, A.; Bendoula, R.; Carreel, F.; Gorretta, N. Exploring the potential of PROCOSINE and close-range hyperspectral imaging to study the effects of fungal diseases on leaf physiology. Sci. Rep. 2018, 8, 1–13. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

  144. Nagasubramanian, K.; Jones, S.; Singh, A.K.; Sarkar, S.; Singh, A.; Ganapathysubramanian, B. Plant disease identification using explainable 3D deep learning on hyperspectral images. Plant Methods 2019, 15, 98. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

  145. Lopatin, J.; Fassnacht, F.E.; Kattenborn, T.; Schmidtlein, S. Mapping plant species in mixed grassland communities using close range imaging spectroscopy. Remote Sens. Environ. 2017, 201, 12–23. [Google Scholar] [CrossRef]

  146. Behmann, J.; Mahlein, A.; Paulus, S.; Dupuis, J.; Kuhlmann, H.; Oerke, E.; Plümer, L. Generation and application of hyperspectral 3D plant models: Methods and challenges. Mach. Vis. Appl. 2016, 27, 611–624. [Google Scholar] [CrossRef]

  147. Antonucci, F.; Menesatti, P.; Holden, N.M.; Canali, E.; Giorgi, S.; Maienza, A.; Stazi, S.R. Hyperspectral Visible and Near-Infrared Determination of Copper Concentration in Agricultural Polluted Soils. Commun. Soil Sci. Plan. 2012, 43, 1401–1411. [Google Scholar] [CrossRef]

  148. Wan, P.; Yang, G.; Xu, B.; Feng, H.; Yu, H. Geometric Correction Method of Rotary Scanning Hyperspectral Image in Agriculture Application. In Proceedings of the Conferences of the Photoelectronic Technology Committee of the Chinese Society of Astronautics, Beijing, China, 13–15 May 2014. [Google Scholar]

  149. Yeh, Y.; Chung, W.; Liao, J.; Chung, C.; Kuo, Y.; Lin, T. Strawberry foliar anthracnose assessment by hyperspectral imaging. Comput. Electron. Agric. 2016, 122, 1–9. [Google Scholar] [CrossRef]

  150. Liu, Y.; Wang, T.; Ma, L.; Wang, N. Spectral calibration of hyperspectral data observed from a hyperspectrometer loaded on an Unmanned Aerial Vehicle platform. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2014, 7, 2630–2638. [Google Scholar]

  151. Miglani, A.; Ray, S.S.; Pandey, R.; Parihar, J.S. Evaluation of EO-1 hyperion data for agricultural applications. J. Indian Soc. Remote 2008, 36, 255–266. [Google Scholar] [CrossRef]

  152. Amato, U.; Antoniadis, A.; Carfora, M.F.; Colandrea, P.; Cuomo, V.; Franzese, M.; Pignatti, S.; Serio, C. Statistical Classification for Assessing PRISMA Hyperspectral Potential for Agricultural Land Use. IEEE J. STARS 2013, 6, 615–625. [Google Scholar] [CrossRef]

  153. Thenkabail, P.S.; Gumma, M.K.; Teluguntla, P.; Mohammed, I.A. Hyperspectral remote sensing of vegetation and agricultural crops. Photogramm. Eng. Remote Sens. J. Am. Soc. Photogramm. 2014, 80, 697–709. [Google Scholar]

  154. Wang, Y.; Yao, H.; Zhao, S. Auto-encoder based dimensionality reduction. Neurocomputing 2016, 184, 232–242. [Google Scholar] [CrossRef]

  155. Hsu, P.; Tseng, Y.; Gong, P. Dimension Reduction of Hyperspectral Images for Classification Applications. Geogr. Inf. Sci. 2002, 8, 1–8. [Google Scholar] [CrossRef]

  156. Abdolmaleki, M.; Fathianpour, N.; Tabaei, M. Evaluating the performance of the wavelet transform in extracting spectral alteration features from hyperspectral images. Int. J. Remote Sens. 2018, 39, 6076–6094. [Google Scholar] [CrossRef]

  157. Cao, X.; Yao, J.; Fu, X.; Bi, H.; Hong, D. An Enhanced 3-D Discrete Wavelet Transform for Hyperspectral Image Classification. IEEE Geosci. Remote Soc. 2020, 1–5. [Google Scholar] [CrossRef]

  158. Prabhakar, T.V.N.; Geetha, P. Two-dimensional empirical wavelet transform based supervised hyperspectral image classification. ISPRS J. Photogramm. 2017, 133, 37–45. [Google Scholar] [CrossRef]

  159. Geng, X.; Sun, K.; Ji, L.; Zhao, Y. A Fast Volume-Gradient-Based Band Selection Method for Hyperspectral Image. IEEE Trans. Geosci. Remote 2014, 52, 7111–7119. [Google Scholar] [CrossRef]

  160. Wang, C.; Gong, M.; Zhang, M.; Chan, Y. Unsupervised Hyperspectral Image Band Selection via Column Subset Selection. IEEE Geosci. Remote Soc. 2015, 12, 1411–1415. [Google Scholar] [CrossRef]

  161. Wang, Q.; Lin, J.; Yuan, Y. Salient Band Selection for Hyperspectral Image Classification via Manifold Ranking. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 2016, 27, 1279–1289. [Google Scholar] [CrossRef]

  162. Thenkabail, P.S.; Smith, R.B.; De Pauw, E. Hyperspectral vegetation indices and their relationships with agricultural crop characteristics. Remote Sens. Environ. 2000, 71, 158–182. [Google Scholar] [CrossRef]

  163. Nevalainen, O.; Hakala, T.; Suomalainen, J.; Kaasalainen, S. Nitrogen concentration estimation with hyperspectral LiDAR. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2013, 2, 205–210. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  164. Huang, W.; Lamb, D.W.; Niu, Z.; Zhang, Y.; Liu, L.; Wang, J. Identification of yellow rust in wheat using in-situ spectral reflectance measurements and airborne hyperspectral imaging. Precis. Agric. 2007, 8, 187–197. [Google Scholar] [CrossRef]

  165. Tong, A.; He, Y. Estimating and mapping chlorophyll content for a heterogeneous grassland: Comparing prediction power of a suite of vegetation indices across scales between years. ISPRS J. Photogramm. 2017, 126, 146–167. [Google Scholar] [CrossRef]

  166. Haboudane, D.; Tremblay, N.; Miller, J.R.; Vigneault, P. Remote estimation of crop chlorophyll content using spectral indices derived from hyperspectral data. IEEE T. Geosci. Remote 2008, 46, 423–437. [Google Scholar] [CrossRef]

  167. Main, R.; Cho, M.A.; Mathieu, R.; O’Kennedy, M.M.; Ramoelo, A.; Koch, S. An investigation into robust spectral indices for leaf chlorophyll estimation. ISPRS J. Photogramm. 2011, 66, 751–761. [Google Scholar] [CrossRef]

  168. Peng, Y.; Gitelson, A.A. Remote estimation of gross primary productivity in soybean and maize based on total crop chlorophyll content. Remote Sens. Environ. 2012, 117, 440–448. [Google Scholar] [CrossRef]

  169. Croft, H.; Chen, J.M.; Zhang, Y. The applicability of empirical vegetation indices for determining leaf chlorophyll content over different leaf and canopy structures. Ecol. Complex. 2014, 17, 119–130. [Google Scholar] [CrossRef]

  170. Zhou, X.; Huang, W.; Kong, W.; Ye, H.; Luo, J.; Chen, P. Remote estimation of canopy nitrogen content in winter wheat using airborne hyperspectral reflectance measurements. Adv. Space Res. 2016, 58, 1627–1637. [Google Scholar] [CrossRef]

  171. Yue, J.; Feng, H.; Yang, G.; Li, Z. A comparison of regression techniques for estimation of above-ground winter wheat biomass using near-surface spectroscopy. Remote Sens. 2018, 10, 66. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  172. Hansen, P.M.; Schjoerring, J.K. Reflectance measurement of canopy biomass and nitrogen status in wheat crops using normalized difference vegetation indices and partial least squares regression. Remote Sens. Environ. 2003, 86, 542–553. [Google Scholar] [CrossRef]

  173. Nguyen, H.T.; Lee, B. Assessment of rice leaf growth and nitrogen status by hyperspectral canopy reflectance and partial least square regression. Eur. J. Agron. 2006, 24, 349–356. [Google Scholar] [CrossRef]

  174. Pedregosa, F.; Varoquaux, G.; Gramfort, A.; Michel, V.; Thirion, B.; Grisel, O.; Blondel, M.; Prettenhofer, P.; Weiss, R.; Dubourg, V.; et al. Scikit-learn: Machine learning in Python. Mach. Learn. 2011, 12, 2825–2830. [Google Scholar]

  175. Mevik, B.; Wehrens, R. Introduction to the PLS Package. Help Sect. “Pls” Package R Studio Softw; R Found. Stat. Comput.: Vienna, Austria, 2015; pp. 1–23. [Google Scholar]

  176. Asner, G.P.; Martin, R.E.; Anderson, C.B.; Knapp, D.E. Quantifying forest canopy traits: Imaging spectroscopy versus field survey. Remote Sens. Environ. 2015, 158, 15–27. [Google Scholar] [CrossRef]

  177. Kiala, Z.; Odindi, J.; Mutanga, O. Potential of interval partial least square regression in estimating leaf area index. S. Afr. J. Sci. 2017, 113, 40–48. [Google Scholar] [CrossRef]

  178. Wang, Z.; Kawamura, K.; Sakuno, Y.; Fan, X.; Gong, Z.; Lim, J. Retrieval of Chlorophyll-a and Total Suspended Solids Using Iterative Stepwise Elimination Partial Least Squares (ISE-PLS) Regression Based on Field Hyperspectral Measurements in Irrigation Ponds in Higashihiroshima, Japan. Remote Sens. 2017, 9, 264. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  179. Mehmood, T.; Ahmed, B. The diversity in the applications of partial least squares: An overview. J. Chemometr. 2016, 30, 4–17. [Google Scholar] [CrossRef]

  180. Jacquemoud, S.; Baret, F. PROSPECT—A model of leaf optical-properties spectra. Remote Sens. Environ. 1990, 34, 75–91. [Google Scholar] [CrossRef]

  181. Jacquemoud, S.; Bacour, C.; Poilve, H.; Frangi, J.P. Comparison of four radiative transfer models to simulate plant canopies reflectance: Direct and inverse mode. Remote Sens. Environ. 2000, 74, 471–481. [Google Scholar] [CrossRef]

  182. Casa, R.; Jones, H.G. Retrieval of crop canopy properties: A comparison between model inversion from hyperspectral data and image classification. Int. J. Remote Sens. 2004, 25, 1119–1130. [Google Scholar] [CrossRef]

  183. Richter, K.; Hank, T.; Atzberger, C.; Locherer, M.; Mauser, W. Regularization strategies for agricultural monitoring: The EnMAP vegetation analyzer (AVA). In Proceedings of the 2012 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Munich, Germany, 22–27 July 2012; pp. 6613–6616. [Google Scholar]

  184. Wu, C.; Wang, L.; Niu, Z.; Gao, S.; Wu, M. Nondestructive estimation of canopy chlorophyll content using Hyperion and Landsat/TM images. Int. J. Remote Sens. 2010, 31, 2159–2167. [Google Scholar] [CrossRef]

  185. Darvishzadeh, R.; Atzberger, C.; Skidmore, A.; Schlerf, M. Mapping grassland leaf area index with airborne hyperspectral imagery: A comparison study of statistical approaches and inversion of radiative transfer models. ISPRS J. Photogramm. 2011, 66, 894–906. [Google Scholar] [CrossRef]

  186. Breiman, L. Random forests. Mach. Learn. 2001, 45, 5–32. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  187. Were, K.; Bui, D.T.; Dick, O.B.; Singh, B.R. A comparative assessment of support vector regression, artificial neural networks, and random forests for predicting and mapping soil organic carbon stocks across an Afromontane landscape. Ecol. Indic. 2015, 52, 394–403. [Google Scholar] [CrossRef]

  188. Gao, J.; Nuyttens, D.; Lootens, P.; He, Y.; Pieters, J.G. Recognising weeds in a maize crop using a random forest machine-learning algorithm and near-infrared snapshot mosaic hyperspectral imagery. Biosyst. Eng. 2018, 170, 39–50. [Google Scholar] [CrossRef]

  189. Siegmann, B.; Jarmer, T. Comparison of different regression models and validation techniques for the assessment of wheat leaf area index from hyperspectral data. Int. J. Remote Sens. 2015, 36, 4519–4534. [Google Scholar] [CrossRef]

  190. Adam, E.; Deng, H.; Odindi, J.; Abdel-Rahman, E.M.; Mutanga, O. Detecting the Early Stage of Phaeosphaeria Leaf Spot Infestations in Maize Crop Using In Situ Hyperspectral Data and Guided Regularized Random Forest Algorithm. J. Spectrosc. 2017, 2017, 1–8. [Google Scholar] [CrossRef]

  191. Kamilaris, A.; Prenafeta-Boldú, F.X. Deep learning in agriculture: A survey. Comput. Electron. Agric. 2018, 147, 70–90. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  192. Yuan, Q.; Shen, H.; Li, T.; Li, Z.; Li, S.; Jiang, Y.; Xu, H.; Tan, W.; Yang, Q.; Wang, J.; et al. Deep learning in environmental remote sensing: Achievements and challenges. Remote Sens. Environ. 2020, 241, 111716. [Google Scholar] [CrossRef]

  193. Sharma, A.; Liu, X.; Yang, X. Land cover classification from multi-temporal, multi-spectral remotely sensed imagery using patch-based recurrent neural networks. Neural Netw. 2018, 105, 346–355. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  194. Zhang, C.; Sargent, I.; Pan, X.; Li, H.; Gardiner, A.; Hare, J.; Atkinson, P.M. Joint Deep Learning for land cover and land use classification. Remote Sens. Environ. 2019, 221, 173–187. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  195. Rezaee, M.; Mahdianpari, M.; Zhang, Y.; Salehi, B. Deep Convolutional Neural Network for Complex Wetland Classification Using Optical Remote Sensing Imagery. IEEE J. STARS 2018, 11, 3030–3039. [Google Scholar] [CrossRef]

  196. Xu, Y.; Wu, L.; Xie, Z.; Chen, Z. Building Extraction in Very High Resolution Remote Sensing Imagery Using Deep Learning and Guided Filters. Remote Sens. 2018, 10, 144. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  197. Kuwata, K.; Shibasaki, R. Estimating crop yields with deep learning and remotely sensed data. In Proceedings of the 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milan, Italy, 26–31 July 2015; pp. 858–861. [Google Scholar]

  198. Mohanty, S.P.; Hughes, D.P.; Salathé, M. Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection. Front. Plant Sci. 2016, 7, 1419. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] [Green Version]

  199. Ji, S.; Zhang, C.; Xu, A.; Shi, Y.; Duan, Y. 3D Convolutional Neural Networks for Crop Classification with Multi-Temporal Remote Sensing Images. Remote Sens. 2018, 10, 75. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  200. Ndikumana, E.; Ho Tong Minh, D.; Baghdadi, N.; Courault, D.; Hossard, L. Deep Recurrent Neural Network for Agricultural Classification using multitemporal SAR Sentinel-1 for Camargue, France. Remote Sens. 2018, 10, 1217. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  201. Singh, A.K.; Ganapathysubramanian, B.; Sarkar, S.; Singh, A. Deep Learning for Plant Stress Phenotyping: Trends and Future Perspectives. Trends Plant Sci. 2018, 23, 883–898. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  202. Chlingaryan, A.; Sukkarieh, S.; Whelan, B. Machine learning approaches for crop yield prediction and nitrogen status estimation in precision agriculture: A review. Comput. Electron. Agric. 2018, 151, 61–69. [Google Scholar] [CrossRef]

  203. Song, X.; Zhang, G.; Liu, F.; Li, D.; Zhao, Y.; Yang, J. Modeling spatio-temporal distribution of soil moisture by deep learning-based cellular automata model. J. Arid Land 2016, 8, 734–748. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  204. Moharana, S.; Dutta, S. Estimation of water stress variability for a rice agriculture system from space-borne hyperion imagery. Agr. Water Manag. 2019, 213, 260–269. [Google Scholar] [CrossRef]

  205. Yang, C. Airborne Hyperspectral Imagery for Mapping Crop Yield Variability. Geogr. Compass 2009, 3, 1717–1731. [Google Scholar] [CrossRef]

  206. Zimdahl, R.L. Six Chemicals That Changed Agriculture; Academic Press: Cambridge, MA, USA, 2015. [Google Scholar]

  207. Goel, P.K.; Prasher, S.O.; Landry, J.A.; Patel, R.M.; Bonnell, R.B.; Viau, A.A.; Miller, J.R. Potential of airborne hyperspectral remote sensing to detect nitrogen deficiency and weed infestation in corn. Comput. Electron. Agric. 2003, 38, 99–124. [Google Scholar] [CrossRef]

  208. Quemada, M.; Gabriel, J.; Zarco-Tejada, P. Airborne Hyperspectral Images and Ground-Level Optical Sensors As Assessment Tools for Maize Nitrogen Fertilization. Remote Sens. 2014, 6, 2940–2962. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  209. Koppe, W.; Laudien, R.; Gnyp, M.L.; Jia, L.; Li, F.; Chen, X.; Bareth, G. Deriving winter wheat characteristics from combined radar and hyperspectral data analysis. In Proceedings of the Geoinformatics, Wuhan, China, 28–29 October 2006; Remotely Sensed Data and Information. SPIE-INT SOC Optical Engineering: Bellingham, WA, USA, 2006. [Google Scholar]

  210. Castaldi, F.; Castrignano, A.; Casa, R. A data fusion and spatial data analysis approach for the estimation of wheat grain nitrogen uptake from satellite data. Int. J. Remote Sens. 2016, 37, 4317–4336. [Google Scholar] [CrossRef]

  211. Zheng, H.; Zhou, X.; Cheng, T.; Yao, X.; Tian, Y.; Cao, W.; Zhu, Y. Evaluation of a uav-based hyperspectral frame camera for monitoring the leaf nitrogen concentration in rice. In Proceedings of the IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing IGARSS, Beijing, China, 10–15 July 2016; pp. 7350–7353. [Google Scholar]

  212. Zhou, K.; Cheng, T.; Zhu, Y.; Cao, W.; Ustin, S.L.; Zheng, H.; Yao, X.; Tian, Y. Assessing the Impact of Spatial Resolution on the Estimation of Leaf Nitrogen Concentration Over the Full Season of Paddy Rice Using Near-Surface Imaging Spectroscopy Data. Front. Plant Sci. 2018, 9, 964. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] [Green Version]

  213. Nasi, R.; Viljanen, N.; Kaivosoja, J.; Alhonoja, K.; Hakala, T.; Markelin, L.; Honkavaara, E. Estimating Biomass and Nitrogen Amount of Barley and Grass Using UAV and Aircraft Based Spectral and Photogrammetric 3D Features. Remote Sens. 2018, 10, 1082. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  214. Nigon, T.J.; Mulla, D.J.; Rosen, C.J.; Cohen, Y.; Alchanatis, V.; Knight, J.; Rud, R. Hyperspectral aerial imagery for detecting nitrogen stress in two potato cultivars. Comput. Electron. Agric. 2015, 112, 36–46. [Google Scholar] [CrossRef]

  215. Chen, S.; Chen, C.; Wang, C.; Yang, I.; Hsiao, S. Evaluation of nitrogen content in cabbage seedlings using hyper-spectral images. In Proceedings of the Optics East, Boston, MA, USA, 9–12 September 2007; p. L7610. [Google Scholar]

  216. Miphokasap, P.; Wannasiri, W. Estimations of Nitrogen Concentration in Sugarcane Using Hyperspectral Imagery. Sustainability 2018, 10, 1266. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  217. Malmir, M.; Tahmasbian, I.; Xu, Z.; Farrar, M.B.; Bai, S.H. Prediction of macronutrients in plant leaves using chemometric analysis and wavelength selection. J. Soil. Sediment. 2020, 20, 249–259. [Google Scholar] [CrossRef]

  218. Lowe, A.; Harrison, N.; French, A.P. Hyperspectral image analysis techniques for the detection and classification of the early onset of plant disease and stress. Plant Methods 2017, 13, 80. [Google Scholar] [CrossRef]

  219. Kingra, P.K.; Majumder, D.; Singh, S.P. Application of Remote Sensing and Gis in Agriculture and Natural Resource Management Under Changing Climatic Conditions. Agric. Res. J. 2016, 53, 295. [Google Scholar] [CrossRef]

  220. Karimi, Y.; Prasher, S.O.; McNairn, H.; Bonnell, R.B.; Dutilleul, P.; Goel, R.K. Classification accuracy of discriminant analysis, artificial neural networks, and decision trees for weed and nitrogen stress detection in corn. Trans. ASAE 2005, 48, 1261–1268. [Google Scholar] [CrossRef]

  221. Zhang, Y.; Slaughter, D.C.; Staab, E.S. Robust hyperspectral vision-based classification for multi-season weed mapping. ISPRS J. Photogramm. 2012, 69, 65–73. [Google Scholar] [CrossRef]

  222. Eddy, P.R.; Smith, A.M.; Hill, B.D.; Peddle, D.R.; Coburn, C.A.; Blackshaw, R.E. Weed and crop discrimination using hyperspectral image data and reduced bandsets. Can. J. Remote Sens. 2014, 39, 481–490. [Google Scholar] [CrossRef]

  223. Liu, B.; Li, R.; Li, H.; You, G.; Yan, S.; Tong, Q. Crop/Weed Discrimination Using a Field Imaging Spectrometer System. Sensors 2019, 19, 5154. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] [Green Version]

  224. LÓPEZ-Granados, F. Weed detection for site-specific weed management: Mapping and real-time approaches. Weed Res. 2011, 51, 1–11. [Google Scholar] [CrossRef] [Green Version]

  225. Thomas, S.; Kuska, M.T.; Bohnenkamp, D.; Brugger, A.; Alisaac, E.; Wahabzada, M.; Behmann, J.; Mahlein, A. Benefits of hyperspectral imaging for plant disease detection and plant protection: A technical perspective. J. Plant Dis. Protect. 2018, 125, 5–20. [Google Scholar] [CrossRef]

  226. Bauriegel, E.; Giebel, A.; Geyer, M.; Schmidt, U.; Herppich, W.B. Early detection of Fusarium infection in wheat using hyper-spectral imaging. Comput. Electron. Agric. 2011, 75, 304–312. [Google Scholar] [CrossRef]

  227. Zhang, N.; Pan, Y.; Feng, H.; Zhao, X.; Yang, X.; Ding, C.; Yang, G. Development of Fusarium head blight classification index using hyperspectral microscopy images of winter wheat spikelets. Biosyst. Eng. 2019, 186, 83–99. [Google Scholar] [CrossRef]

  228. Mahlein, A.; Oerke, E.; Steiner, U.; Dehne, H. Recent advances in sensing plant diseases for precision crop protection. Eur. J. Plant Pathol. 2012, 133, 197–209. [Google Scholar] [CrossRef]

  229. Casa, R.; Castaldi, F.; Pascucci, S.; Basso, B.; Pignatti, S. Geophysical and Hyperspectral Data Fusion Techniques for In-Field Estimation of Soil Properties. Vadose Zone J. 2013, 12, vzj2012.0201. [Google Scholar] [CrossRef]

  230. Casa, R.; Castaldi, F.; Pascucci, S.; Pignatti, S. Potential of hyperspectral remote sensing for field scale soil mapping and precision agriculture applications. Ital. J. Agron. 2012, 7, 43. [Google Scholar] [CrossRef]

  231. Gedminas, L.; Martin, S. Soil Organic Matter Mapping Using Hyperspectral Imagery and Elevation Data. In IEEE Aerospace Conference Proceedings; IEEE: Big Sky, MT, USA, 2019. [Google Scholar]

  232. Song, X.; Yan, G.; Wan, J.; Liu, L.; Xue, X.; Li, C.; Huang, W. Use of airborne hyperspectral imagery to investigate the influence of soil nitrogen supplies and variable-rate fertilization to winter wheat growth. In Proceedings of the SPIE, Florence, Italy, 11 October 2007. [Google Scholar]

  233. Wang, W.; Li, Z.; Wang, C.; Zheng, D.; Du, H. Prediction of Available Potassium Content in Cinnamon Soil Using Hyperspectral Imaging Technology. Spectrosc. Spect. Anal. 2019, 39, 1579–1585. [Google Scholar]

  234. McCann, C.; Repasky, K.S.; Lawrence, R.; Powell, S. Multi–temporal mesoscale hyperspectral data of mixed agricultural and grassland regions for anomaly detection. ISPRS J. Photogramm. 2017, 131, 121–133. [Google Scholar] [CrossRef]


chia sẻ
WeChat
Sina weibo
QQ
không gian QQ
Douban
Thanh bài đăng của Baidu
Các camera siêu phổ
Trước Có phải máy ảnh siêu phổ rất đắt không? Giá của Camera siêu phổ
Kế tiếp Nguyên tắc và lợi thế áp dụng của các máy ảnh siêu phổ di động

Triển lãm quang điện quốc tế Trung Quốc lần thứ 23 ra mắt sản phẩm đo phổ cao FigSpec Series

2025-07-11
Là một triển lãm toàn diện của ngành công nghiệp quang điện có quy mô và ảnh hưởng lớn, triển lãm quang điện quốc tế Trung Quốc lần thứ 23 trong cùng thời gian bao gồm sáu triển lãm bao gồm thông t...
Các camera siêu phổ

Công nghệ Color Spectrum Đo màu Phân tích độ sâu dòng sản phẩm: Thông số cốt lõi và ứng dụng sáng tạo Full Exposure Vietnam

2025-07-08
Công nghệ phổ màu là một doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực đo màu trong nước, dòng sản phẩm của nó bao gồm máy đo màu cầm tay, máy đo màu quang phổ, hệ thống phát hiện trực tuyến và nhiều chiều ...
Các camera siêu phổ

Ưu điểm của hệ thống đo siêu phổ UAV trong phát hiện chất lượng nước

2025-01-15
Trong bối cảnh ngày càng quan trọng của bảo vệ môi trường và quản lý tài nguyên nước hiện nay, việc phát hiện chính xác và hiệu quả chất lượng nước đã trở thành một nhiệm vụ then chốt. Các phương p...
Các camera siêu phổ

Máy ảnh siêu quang phổ dùng cho thí nghiệm phát hiện rò rỉ dầu

2025-01-07
1. Mục đích của thí nghiệm1. Bảo vệ sức khỏe con ngườiDầu chứa nhiều loại chất độc hại, chẳng hạn như benzen và các dẫn xuất của nó, gây ra mối đe dọa nghiêm trọng đến sức khỏe con người. Khi dầu r...
Các camera siêu phổ

Ứng dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong phát hiện chất lượng trái cây và rau quả

2024-12-20
Trong những năm gần đây, vấn đề an toàn thực phẩm đã thu hút nhiều sự chú ý và yêu cầu của mọi người đối với tiêu chuẩn chất lượng và an toàn của trái cây và rau quả ngày càng cao, trở thành chủ đề...
Các camera siêu phổ

Ứng dụng công nghệ hình ảnh siêu phổ trong việc xác định sắc tố trong di tích văn hóa

2024-11-29
Đất nước tôi là một đất nước có nền văn minh cổ đại 5.000 năm. Trong lịch sử lâu dài, con người đã lưu giữ những nền văn minh văn hóa này trong một số lượng lớn thư pháp và tranh vẽ, và tranh tường...
Các camera siêu phổ

Những thông số nào của máy ảnh siêu quang phổ là quan trọng nhất?

2024-10-24
Máy ảnh siêu quang phổ có một số thông số rất quan trọng như sau:1. Phạm vi quang phổ:-Tầm quan trọng: Đây là một trong những thông số cơ bản và quan trọng nhất của camera siêu quang phổ. Các chất ...
Các camera siêu phổ

Ứng dụng hình ảnh siêu phổ trong thăm dò địa chất

2024-10-24
Tóm tắt: Bài báo này khám phá sâu sắc ứng dụng rộng rãi của công nghệ hình ảnh siêu phổ trong lĩnh vực thăm dò địa chất. Bài báo trình bày chi tiết về vai trò quan trọng của nó trong thăm dò khoáng...
Các camera siêu phổ

Ứng dụng hình ảnh siêu phổ trong giám sát môi trường

2024-10-24
Tóm tắt: Bài báo này trình bày chi tiết về các ứng dụng quan trọng của công nghệ hình ảnh siêu phổ trong lĩnh vực giám sát môi trường. Từ giám sát chất lượng nước, giám sát khí quyển đến giám sát m...
Các camera siêu phổ

Ứng dụng hình ảnh quang phổ cao trong nông nghiệp

2024-10-24
Tóm tắt: Bài viết này đi sâu vào việc sử dụng rộng rãi các kỹ thuật hình ảnh quang phổ cao trong lĩnh vực nông nghiệp. Vai trò quan trọng của công nghệ này trong giám sát cây trồng, phân tích đất v...
Các camera siêu phổ

Phát triển và ứng dụng công nghệ hình ảnh siêu quang phổ

2024-10-24
Tóm tắt: Công nghệ ảnh siêu phổ, là công nghệ viễn thám tiên tiến, đã đạt được sự phát triển đáng kể và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực trong những năm gần đây. Bài viết này giới thiệu chi t...
Các camera siêu phổ

Sự khác biệt giữa máy ảnh siêu quang phổ và máy ảnh thông thường?

2024-10-24
Sự khác biệt giữa máy ảnh siêu quang phổ và máy ảnh thông thường?Camera siêu phổ và camera thông thường là hai thiết bị chụp ảnh khác nhau, chúng có sự khác biệt đáng kể về nguyên lý chụp ảnh, thu ...
Các camera siêu phổ

Công nghệ hình ảnh đa phổ là gì

2024-10-24
Lời nói đầuChụp ảnh đa phổ là phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh từ các dải quang phổ khác nhau. Không giống như hình ảnh màu truyền thống, chụp ảnh đa phổ có thể thu thập thông tin...
Các camera siêu phổ

Tại sao không thể thu được hình ảnh siêu phổ hoặc đa phổ từ những bức ảnh chụp bằng máy ảnh quang học thông qua xử lý hình ảnh?

2024-10-23
Sự khác biệt chính giữa camera siêu phổ và camera đa phổ là số lượng băng tần mà chúng ghi lại và độ rộng của các băng tần (tức là độ phân giải quang phổ).Theo định nghĩa chuẩn, camera siêu phổ ghi...
Các camera siêu phổ

Phân tích hình ảnh và quang phổ khuôn mặt và lòng bàn tay của con người bằng công nghệ hình ảnh siêu quang phổ

2024-10-23
Công nghệ hình ảnh siêu phổ là một loại công nghệ dữ liệu hình ảnh mới xuất hiện trong thập kỷ qua. Ban đầu, công nghệ này chủ yếu được sử dụng trong quân sự và phát hiện cảm biến từ xa và các lĩnh...
Các camera siêu phổ

hình ảnh siêu phổ (HSI) là gì

2024-10-23
Phía trướcChụp ảnh siêu phổ (HSI) là một kỹ thuật phân tích dựa trên quang phổ thu thập hàng nghìn hình ảnh của cùng một vùng không gian ở các bước sóng khác nhau. Trong khi mắt người chỉ có ba thụ...
Các camera siêu phổ

Một camera siêu phổ là gì? Nguyên tắc và ứng dụng trong một bài

2024-08-26
Một camera siêu phổ là gì? Principles and Applications in one articleHyperspectral camera, also known as Hyperspectral Imaging Spectrometer, là một thiết bị phát hiện tích hợp quang phổ Acqui...
Các camera siêu phổ

Có phải máy ảnh siêu phổ rất đắt không? Giá của Camera siêu phổ

2024-08-26
Giá có tác động đáng kể đến hành vi của người tiêu dùng, và từ quan điểm tiết kiệm tiền, mọi người luôn luôn muốn mua sản phẩm có giá trị tốt cho tiền. Vì vậy, một camera siêu phổ giá rẻ...
Các camera siêu phổ

Những tiến bộ gần đây của công nghệ siêu phổ hình ảnh và ứng dụng trong nông nghiệp

2024-08-26
Cảm biến trừu tượng là một công cụ hữu ích để giám sát các biến thể không thời gian của hình thái và tình trạng sinh lý cây trồng và hỗ trợ thực hành trong canh tác chính xác. So với
Các camera siêu phổ

Nguyên tắc và lợi thế áp dụng của các máy ảnh siêu phổ di động

2024-08-26
Máy ảnh siêu phổ di động tích hợp công nghệ hình ảnh phổ và chức năng xử lý của hình ảnh siêu phổ, có thể thu được thông tin quang phổ và thông tin không gian của mục tiêu, và được đặc trưng bởi kí...
Các camera siêu phổ