测量一个作物曝露在空气中的部分在其生物周期所面临的变化，其替代方法之一为测量植被下的土壤质量，原因在于它跟叶面积有密切的关联。认识叶面积的状态机它随着时间的演变发展是一个重要的信息，因为这对定义评估作物的发展及成长以用来研究生产，效率及用水需求等，派得上很大的用场。他还有助于评估植被的密度计有机碳，以及植物对于环境条件或不同的作物管理策略所呈现的反应。

定义植被下的土壤质量做常见的方法是人工手动测量：先从不同方向测量不同树冠的直径
，取出中间值并假设树冠是圆的，然而，这并非完全正确。实际操作下这却是一个不准确的定义，原因在于极少量及代表性低的取样。也就是说，这对于严谨的科学或商业研究，都不是一个可被接受方法。


透过无人飞机拍摄的可见光通道的原始图像，在其中可对​​6,670m²的面积做评估。

在过去十年来，传统摄影已发展演变成数码摄影，也造成了广泛的电子光传感器的发展。虽然数位技术最初是昂贵的，现在价钱已非常实惠。数位相机里的传感器能够将光转换成数字信息，接着利用图像分析程式就可以从中获取更多的信息以加以分析评估。现今在市场上已存在非常小而轻便的高图像质量相机，可用来安装于无人机上（英文称drone)。在无人机的帮助下，我们可以取得宽广空间覆盖的图像，与其他方法比起，增加了代表性，其高分辨率甚至可达到2厘米像素。这种高分辨率允许我们能够直接地测量任何特定物或感兴趣的作物区域。


上一张影像中的其中两棵树的细节影像处理结果

2015年，L. Jordan （AKIS的工程师）和他的同事在美国园艺科学协会的研讨会中发表了一份研究，他们开发了新的果树图像分析方法，这个方法能让他们准确的定义树木的营养生长1。最近AKIS同其他机构参与了一项有关农业遥感的研究2，在其中新的诊断方法已被开发。作为该项目的一份子，并基于J. Lordan发表的工作，最近，他们开发了一种新方法，目的是同时确定许多树的土壤覆盖，并具有高分辨率和精确度，及使用无人机获得的可见颜色的图像。在取得的结果图像中，显示出这项技术能够成为定义，取得特性及植物构造的重要工具，不仅在个人使用上，在农场或土地都能派上用场。这能使得这个方法在日后能成为一个高能力工具，不只在科学研究上，也在专业农业上占一席重要地位。



¹本出版物最近被评为2015年由美国园艺科学协会的最佳出版物
²由F. Fonseca联合举办的项目，并与巴塞罗那大学，Agromapping大学和Mdrone合作开展。

 

 

 

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