干货来了！一篇文章让你用好大疆精灵 4 多光谱

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精灵 4 多光谱版无人机自 2019 年发布以来，已经在科研、农业、林业、环境生态监测等多个领域得到广泛应用。为了帮助用户更好地使用产品，我们今天针对 5 个精灵 4 多光谱最常见的问题进行解答：

1、如何提高精灵 4 多光谱的数据采集效率？

2、大疆智图处理精灵 4 多光谱数据时，能否得到单波段的反射率值？

3、为何大疆智图的指数图有条纹或斑块状？

4、如何解读和使用大疆智图计算的植被指数？

5、精灵 4 多光谱重建结果文件分别是什么？

如何提高精灵 4 多光谱的数据采集效率

精灵 4 多光谱的数据采集效率主要受飞机的飞行高度、测区距离、航线和相机设置影响。在飞行高度 180 米时，精灵 4 多光谱 1 架次的采集面积约为 0.47km²（700 亩）左右，如果采集效率落后于这个数据标准，可以使用以下方式来提高效率：

1、选择最佳飞行高度

飞行高度越低，地面采样距离（GSD）越小，地面物体分辨率越高，看得越清楚，但作业总时长会延长。因此需要根据拍摄的对象和目的来选择最优飞行高度。以农业作物长势监测为例子，应该根据不同作物、不同生长阶段来选择最优飞行高度。

如果不确定飞行高度对应的分辨率是否足够，可以把精灵 4 多光谱相机模式调至 Live NDVI 模式，然后手动起飞抬升飞机，观察在某高度下是否能清晰看到观测对象。

同时，需要注意测区内是否有障碍物，飞机飞行高度必须高于测区内所有障碍物高度。

2、设置合适的重叠率

提高重叠率可以一定程度上优化建模质量，但重叠率过高会增加航线延长作业时间。因此我们推荐使用航向 80%、旁向 70% 的重叠率设置。

3、设置等时间隔拍照模式⁽¹⁾

相机拍照模式有“等时间隔”和“航点悬停”两种拍照模式。“等时间隔”不需要停顿，飞行效率更高。在大多数场景下，建议使用“等时间隔”拍照设置等时间隔拍照模式。

但是，在起伏大的山区，“等时间隔”可能存在同一组照片多个波段之间拍摄场景差别过大的情况，造成重建失败。因此，如果在山区航测时，若使用“等时间隔”拍摄出现重建失败，建议切换到“航点悬停”模式。

4、选择靠近测区的起飞地点

飞机起飞降落地点应该尽量靠近测区，使得起降航程最短。如果测区覆盖范围较大，建议在测区中央区域起飞。

大疆智图处理精灵 4 多光谱数据时，能否得到单波段的反射率值

单波段的反射率值通常用于单波段分析、多种指数计算、基于多个波段的地物分类等用途。在不进行反射率辐射校正时，大疆智图可以输出单波段的 DN 值影像，和五个常用的植被指数---NDVI、NDRE、 OSAVI、 LCI、 GNDVI，但不输出单波段的反射率值影像。

如果需要得到单波段的反射率值影像，可以使用反射率辐射校正板和大疆智图的辐射校正功能进行转换。以下介绍如何使用反射率板和辐射校正功能得到单波段反射率：

1、首先准备 2-3 块已知反射率的反射率板（无品牌限制，业界通用的均可）。

2、拍摄反射率板照片，具体步骤如下：

•    将反射板平铺于测区附近的地面上。
•    将相机模式设置为 Auto，EV 值保持为 0，调整云台为 -90°。
•    精灵 4 多光谱起飞至反射率板 7 倍边长的高度。调整飞机位置使得反射率板在相机画面中央，注意反射率板上不要有阴影。手动拍摄一组照片。
•    AE 锁定。

3、精灵 4 多光谱进行正常航测作业。

4、作业结束后，在大疆智图新建航测重建任务，并按照正常重建步骤导入航测照片，但先不进行重建。

5、进入大疆智图“辐射校正”界面。

• 在“标定板 1”、“标定板 2”、“标定板 3”的各个波段内分别导入对应的手动拍摄的照片，并填写各标定板、各波段对应的反射率值。
• 为每一个标定板的波段在照片中框出约 2/3 位置。大疆智图将读取该 2/3 位置内的栅格数值进行反射率转换参数。

6、完成“辐射校正”设置后，返回主界面，开始重建重建结果的单波段影像，即result_Blue、 result_Green、 result_NIR、 result_Red、 result_RedEdge，其数值即是反射率值。

为何大疆智图的指数图有条纹或斑块状

精灵 4 多光谱影像处理结果的条纹或斑块，可以大致分成三种现象：航线角度和太阳方位角不垂直所造成的条纹、强光下农田的 hotspot 现象、曝光锁定造成的光斑，以下是形成的原因和解决方案：

1、航线角度和太阳方位角不垂直所造成的条纹

通常在可见光影像中看不到条纹，而 NDVI 等植被指数中能看到。明暗交替的条纹正好和航线重合，一条明条和一条暗条纹分别对应一条航线。如下图 NDVI 所示：

NDVI中的条纹

这是由于飞机向前飞行时候，机身有一定倾角。如果航线方向和太阳光线入射方向（太阳方位角）不垂直，那么飞机来回飞行时，飞机顶上的光强传感器平面和太阳方位角的夹角发生了变化，导致光强传感器接收到的太阳辐射在来回变化。而因为光强传感器的辐射数值用于植被指数计算，因此造成植被指数出现了明暗条纹。当太阳高度角越低，这个现象越明显。

太阳方位角和太阳高度角示意图

要避免此问题，采集时候请注意以下两点：

• 设置主航线角度垂直于太阳方位角

GS Pro 规划航线时，会自动计算当时当地的太阳方位角。连上飞机后，点击任务高级设置，主航线角度选择自动，将根据太阳方位角，自动规划出一条垂直太阳方位角的航线。建议在任何时刻都将自动主航线角度选上。

• 在太阳高度角高于 30°时进行采集

在作业前，可以事先看下测区作业时间的太阳高度角。GS Pro 任务页面左滑，点击 sun 图标，可以查询太阳高度角。

• 强光下农田的 hotspot 现象

强光之下，由于土地或作物冠层比较平滑，会产生类似镜面反射的现象，导致照片一边较亮一边较暗。重建之后出现了“渐变”条纹，称之为“hotspot”现象。这个现象在可见光和植被指数中都可以观察得到。

农田重建后的 hotspot 条纹

当前业界针对这个问题未有完善的解决方案，因此我们建议避免在强光之下，例如正午太阳猛烈时进行采集，以规避这个问题。

• 曝光锁定造成的光斑

如果在拍摄过程光照变化较大，例如云层遮挡太阳等，而相机的曝光设置了锁定 （AE 锁定），那么可能出现明显光斑。

建议在作业时将 AE 解锁，可见光模式设置为中央测光，多光谱模式设置为全局测光以保持测光一致。

如何解读使用大疆智图计算的植被指数

大疆智图会基于精灵 4 多光谱的 5 个光谱波段（蓝，绿，红，红边，近红外），计算 5 个常用的植被指数---NDVI，NDRE，OSAVI，LCI、GNDVI。植被指数是利用植被在光谱上的吸收反射特征，通过组合计算不同的光谱波段，得到的无量纲指数。植被指数通常是盖度、叶绿色含量、生物量等多个因素的综合体现。

植被光谱反射曲线⁽²⁾

5 个植被指数的计算公式如下：

1、NDVI 归一化植被指数

NDVI 是最常用的植被指数。由上图得知，绿色植被在近红外波段反射率较强，在红光波段发射率较弱，且越是密集、叶绿素含量越高的植被，这个规律越是强烈。

因此通过归一化差值的方式计算的 NDVI，可以用来表征地面植被密集程度和植物的叶绿素含量。NDVI 数值为 -1 到 1，通常正值表示有植被覆盖，数值越高，植被越密集或叶绿素含量越高。0 和负值表示岩石、裸土、水体等非植被覆盖。

在农业应用上，NDVI 可以用于诊断作物的叶绿素、氮素含量，从而指导合理施用氮肥。在林业应用上，NDVI 可以用于计算森林覆盖面积或城市绿化率。在环境监测上，NDVI 可以用于监测水体藻类发生程度。

2、NDRE⁽³⁾

虽然 NDVI 在大多数场景中，可以有效用于诊断植被叶绿素含量，但 NDVI 有其局限性，因为用非线性方式计算近红外和红光的差值，在高植被区 NDVI 灵敏度较低，也就是 NDVI 的“饱和”现象。

为了应对 NDVI 的这个缺陷，就引入了 NDRE。NDRE 在计算公式上，用红边波段取代了 NDVI 中的红色波段。红边是红光和近红外波段中间的一个过度波段，是叶绿素在红光区域的吸收和在近红外区域的反射之间的界限。因此，NDRE 在高植被区，例如农田作物封行之后，可以更灵敏地反映植被的叶绿素含量。

3、OSAVI 优化土壤调整植被指数

OSAVI 主要在 NDVI 的基础上将土壤因素纳入考量，在植被生长初期、密度不高的时候，可以更好地排除土壤影响、反映植被的叶绿素含量。因此 OSAVI 比较适用于植被稀疏或者农田作物出苗初期的植被健康度诊断。

4、LCI 叶面叶绿素指数

LCI 对于判断植物的叶子的叶绿素和含氮量有较好的效果，而相比之下 NDVI 通常用于判断整个冠层的叶绿素和含氮量。

5、GNDVI

有部分研究表明，GNDVI 相比 NDVI 能更稳定地探测植被，因此 GDNVI 也经常用于植被覆盖监测、植被和作物健康度调查中。

综上所述，在看出苗状况、作物长势、杂草分布密度等日常巡田环节，使用 NDVI 可以满足大多数需求。而作物生长模型等研发过程，也会涉及到其他几个植被指数的使用。

精灵 4 多光谱重建结果文件分别是什么

精灵 4 多光谱的数据重建结束后，除了可以直接在大疆智图和大疆智慧农业平台上看到高清影像和 5 个植被指数图，还可以得到单波段图、数字表面模型、语义图，此外大疆智图还提供经过渲染的植被指数图。

如果是使用大疆智图重建，在任务下的“打开任务文件夹”选项打开项目文件夹。以上文件均存放在“map”文件夹内：

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