主管单位:吉林省科技厅
主办单位:吉林省科学技术信息研究所
合作单位:吉林省科学技术情报学会

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (18): 34-38.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250930008

• 农业工程 • 上一篇    

基于无人机影像的茶树高度监测方法研究

陆红飞 李子烨 刘展硕 安洪立 周豪 王旻烨 郭泰 甄博   

  1. 1.江苏农林职业技术学院,江苏句容212400;2.淮阴师范学院,江苏淮安223300; 3.镇江市源创信息技术有限公司,江苏句容212499
  • 出版日期:2025-09-30 发布日期:2025-09-30
  • 作者简介:陆红飞(1989-),男,博士,助理研究员。研究方向:无人机遥感:通信作者甄博(1988-),女,硕士,助理研究员。研究 方向:农业物联网技术应用。
  • 基金资助:
    江苏农林职业技术学院“亚夫科技创新与服务”(项目编号:2023kj5,2024j05);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上 项目(项目编号:24KJB210011);江苏农林职业技术学院大学生创新创业培育计划项目(项目编号:202413103052X,202413103001Y)
  • Online:2025-09-30 Published:2025-09-30

摘要: 近年来,无人机遥感技术因高效灵活及高分辨率数据获取优势,在农业作物表型监测中作用凸显。茶树 群体高度精准监测对茶园管理及产量品质提升意义重大,传统人工测量耗时费力,难以满足现代需求。本研究通 过DJI Phantom4RTK无人机获取数据,结合POS与地面控制,点保障影像基准一致,经大疆智图处理生成亚厘米 级数字正射影像与,点云;通过DJI Phantom4多光谱无人机获取茶园多光谱影像,经大疆智图处理获取茶园NDVI 指数,并提取茶树区域。通过数字高程模型(DEM)与数字表面模型(DSM)相减提取茶树高度,发现30m低 空飞行时冠层高度模型(CHM)与实测值决定系数(R)达0.8以上,均方根误差(RMSE)6.8~7.8cm,反演 精度达90%以上。该方法为茶树生长评估捉供高效无损方策,精度满足规模化监测要求,有力推动粉准农业技术 在经济作物表型监测中的应用。

关键词: 无人机;数字高程模型;茶树高度;精准农业;表型监测

中图分类号: