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基于多光谱成像的氮素胁迫下玉米营养诊断的研究的开题报告一、背景及研究意义氮素是玉米生长发育所必需的营养元素之一，对玉米产量和品质有着重要影响。
然而，氮素的施用不当会导致玉米生长发育受到严重影响，甚至使其受到胁迫。
因此，如何准确判断玉米的营养状况，对于保证玉米的产量和品质至关重要。
传统的玉米营养诊断方法主要采用土壤检测和植株样品分析，但这些方法存在成本高、时间长、不便捷等缺点。
多光谱成像技术具有非接触式、远距离、快速、高效等优点，已在农业领域得到广泛应用。
多光谱成像技术能够以高空间分辨率、高光谱分辨率的方式获取植物反射光谱数据，以此识别植物的营养状况。
本研究旨在基于多光谱成像技术，以玉米为研究对象，通过分析不同氮素施肥条件下玉米的反射光谱，建立玉米氮素胁迫下的营养诊断模型，为合理施肥提供科学依据。
二、研究内容及方法（一）研究内容1. 玉米的生长实验设计：分别以不同氮素质量浓度作为处理组，设置5个不同施肥量下的玉米生长实验，以观察不同氮素质量浓度对玉米生长发育的影响。
2. 多光谱成像系统的搭建：选择现有的多光谱成像系统，通过搭建与测试、校正等步骤，获得高质量的高空间分辨率、高光谱分辨率的图像数据，并提取出植物反射光谱数据。
3. 反射光谱数据分析方法的建立：基于反射光谱数据，采用数学统计方法进行分析，确定有效波段和特征波长，并建立针对玉米的氮素胁迫下营养诊断模型。
4. 模型测试与验证：将模型应用于实验数据，分析模型的精度和准确性，并与传统的玉米营养诊断方法进行对比分析。
（二）研究方法1. 玉米生长实验：采用完全随机设计，设置不同氮素浓度和施肥量的处理组，测量各组玉米的生长指标和产量，获得实验数据。
2. 多光谱成像数据采集：在实验过程中，采用自行搭建的多光谱成像系统，获取各处理组玉米的反射光谱数据，数据处理采用ENVI软件。
3. 反射光谱数据分析：采用多元统计分析方法，选择合适的指标建立玉米氮素胁迫下的营养诊断模型，并确定玉米的营养状况。
不同生育期小麦冠层SPAD值无人机多光谱遥感估算一、引言在农业领域，小麦作为全球重要的粮食作物，其生长状况直接关系到粮食产量和品质。
而冠层SPAD值，即叶绿素相对含量，是评估小麦生长状况的重要指标之一。
传统的SPAD值测量方法主要依赖人工采样和实验室分析，不仅耗时耗力，而且难以实现大面积、快速的监测。
因此，寻求一种高效、准确的小麦冠层SPAD值监测方法具有重要意义。
近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机多光谱遥感技术在农业领域的应用日益广泛。
该技术能够获取作物冠层的光谱信息，通过解析这些光谱信息，可以实现对作物生长状况的实时监测和评估。
因此，本文旨在利用无人机多光谱遥感技术，估算不同生育期小麦冠层SPAD值，以期为农业生产提供科学依据，推动精准农业的发展。
二、文献综述在国内外研究现状方面，无人机遥感技术在农业领域的应用已经取得了显著进展。
许多学者利用无人机搭载多光谱相机，获取作物冠层的光谱信息，进而构建生长监测模型，实现对作物生长状况的评估。
这些研究不仅证明了无人机多光谱遥感技术在作物生长监测中的可行性，而且为本文的研究提供了重要的理论和方法基础。
在相关理论基础方面，叶绿素相对含量（SPAD值）是反映植物叶绿素含量和光合能力的重要指标。
传统的SPAD值测量方法主要依赖叶绿素计进行点测量，难以实现大面积、快速的监测。
而无人机多光谱遥感技术可以通过获取作物冠层的光谱信息，实现对SPAD值的快速、大面积估算。
在无人机多光谱遥感技术方面，其原理是利用无人机搭载的多光谱相机，获取作物冠层在不同光谱波段下的反射率信息。
通过分析这些反射率信息，可以提取出与作物生长状况密切相关的光谱特征。
然后，利用统计学习或机器学习等方法，构建基于这些光谱特征的作物生长监测模型。
最终，通过模型估算出作物冠层的SPAD值等生长指标。
三、研究内容与方法在研究区域与数据获取方面，本文选择了具有代表性的小麦种植区作为研究区域。
考虑到不同生育期小麦冠层的光谱特性可能存在差异，因此在小麦生长的不同阶段进行了多次无人机飞行实验，以获取充足的多光谱遥感数据。
摘要颜色在日常生活中随处可见，与我们生活息息相关。
随着科学技术的不断发展，人们对彩色图像的颜色复制的要求也随着提高，颜色复制技术现已成为颜色工作者研究的热点。
目前，颜色复制技术主要有两种，色貌模型的颜色复制和光谱的颜色复制。
前者复制后的色彩在视觉上具有相同的颜色，光谱可能并不一致，无法避免由同色异谱现象带来的困扰。
光谱颜色复制是通过使用光谱反射率作为颜色信息传递和再现的媒介，能确保颜色的一致性，现已被广泛使用。
传统获取光谱反射率的方法主要有分光光度计和高光谱分析仪，但由于两者自身存在的局限性，常在实际应用中造成不必要的麻烦。
为此，颜色科技工作者们提出用多光谱成像技术来获取光谱反射率，利用多光谱成像系统相机输出的多通道图像信息对目标样本的光谱反射率进行估算，估算的过程被称之光谱重建。
彩色数码相机能够在多种条件下，对目标样本采取非接触式成像，且数码相机具有灵活方便性、性价比高等优势，因此本文采取彩色数码相机搭载一套滤光片组成多光谱成像系，统获RGB信号重建出物体表面反射率。
当前光谱重建得到物体表面光谱反射率估值的常用方法有伪逆法、主成分分析法和BP神经网络算法。
基于BP神经网络重建算法的不足，引入多项式模型和贝叶斯正则化修正项，改进传统的BP神经网络光谱重建算法，以此来优化算法提高精度。
为了便于验证重建算法的可行性，实验中训练样本使用标准色卡Digital ColorChecker SG，检验样本使用标准色卡Color Checker Rendition Chart。
实验结果表明本文所提出的算法重建的光谱反射率，无论在色度精度还是光谱精度上都优于传统神经网络算法，且精度远远大于伪逆法，主成分分析法，说明本文所提出的方法对物体表面颜色的真实再现具有一定的价值。
最后利用本文提出的贝叶斯正则化神经网络光谱重建算法，得到重建后的光谱反射，再结合色度学和计算机图形图像学知识重现蜡染画芯真实色彩。
对画芯中的同一色块，在光源不同角度下，对其重现后的颜色色块采用HSI和L*a*b*颜色空间分析。
多光谱图像人脸识别方法的性能评估的开题报告一、选题背景及意义人脸识别技术是一种应用广泛的生物认证技术，其应用领域涉及安全、金融、医疗等多个方面。
但是，传统的人脸识别方法存在一些缺陷，比如光照、遮挡等因素会影响识别精度。
为了提高人脸识别的性能和鲁棒性，多光谱图像人脸识别方法逐渐被广泛研究。
多光谱图像人脸识别方法不仅可以获取更多的信息，还可以对不同波段的图像进行处理和融合，提高人脸识别的精度。
二、主要内容及实施方案本文将重点研究多光谱图像人脸识别方法的性能评估。
具体内容包括以下几个方面：1.收集多光谱人脸图像数据集。
为了对多光谱图像人脸识别方法的性能进行评估，需要建立一个包含多种不同肤色、性别、年龄等因素的人脸图像数据集。
2.研究多光谱图像人脸识别算法及其性能评估方法。
目前多光谱图像人脸识别算法包括基于特征提取的方法、基于神经网络的方法等。
研究这些算法及其性能评估方法对于评估多光谱图像人脸识别方法的性能具有重要意义。
3.实现多光谱图像人脸识别算法，并进行实验评估。
使用收集的多光谱人脸图像数据集进行实验评估，比较不同算法的性能。
4.对实验结果进行分析，总结多光谱图像人脸识别方法的优缺点，并提出改进的建议。
实施方案如下：1.收集人脸图像数据集：在公共静态场所，如电影院、超市、图书馆、餐厅、机场等，使用多光谱图像采集设备采集人脸图像数据，采集范围至少涵盖不同肤色、性别和年龄的500人左右。
2.研究多光谱图像人脸识别算法及其性能评估方法：分析多光谱图像人脸识别算法的特点、优缺点和适用范围，重点研究算法的性能评估方法。
3.实现多光谱图像人脸识别算法，并进行实验评估：实现基于特征提取、基于神经网络等多种多光谱图像人脸识别算法，并使用收集的数据集进行实验评估。
4.对实验结果进行分析总结：比较不同算法的性能，分析其优缺点，提出改进的建议。
三、研究计划及进度安排1.前期准备（2019.9-2019.12）1）收集多光谱人脸图像数据集2）阅读文献，熟悉多光谱图像人脸识别算法及其性能评估方法2.算法实现及实验评估（2020.1-2020.11）1）实现多光谱图像人脸识别算法2）使用收集的数据集进行实验评估3.结果分析与总结（2020.12-2021.2）1）统计实验结果数据，比较不同算法的性能2）分析算法的优缺点3）提出改进的建议四、可行性分析1.数据采集：多光谱图像人脸识别方法需要大量的数据集进行实验评估，但在现有的数据集中很难获取大量的多光谱人脸图像数据，因此我们需要自己搜集数据。
多标记免疫荧光染色及多光谱成像技术在组织学研究中的应用钱帮国;焦磊【摘要】免疫组织化学染色及成像分析是研究组织形态和组织原位抗原表达不可或缺的检测技术,广泛应用于临床病理诊断和医学及生物学研究的各个领域.组织切片样本中蕴含着丰富的信息,但是受制于传统单标记免疫组织化学染色方法的限制,通常只能对组织中的一到两种抗原进行染色分析,而且定量结果的判读往往依赖于肉眼观测,缺乏客观标准.随着蛋白组学的发展,对现代组织学分析提出了更高的要求,例如不同的蛋白共表达和共定位分析、低丰度分子的检测、异质性分析、细胞表型统计乃至复杂组织微环境的描绘等,都需要在同一张组织切片样本上同时检测多种靶标分子.这对于理解组织微环境中各种细胞间的关系,推演信号通路上下游蛋白表达的关系,制定临床诊断和治疗方案都有着非常重要的意义.本文介绍一种基于酪胺信号放大(TSA)技术衍生而来的多标记免疫荧光染色方法,能够在同一组织切片样本上复染7种以上抗原并进行区别标记,配合光谱成像技术和定量分析软件,能够将组织中蕴含的丰富信息准确的呈现出来.这套流程化的分析方案为临床诊断和基础科研提供了更高精度和更可靠的组织学数据,将免疫组织化学分析的技术水平提升到一个新的高度.%Immunohistochemical staining and imaging analysis technology is indispensable for the study of tissue morphology and in situ antigen expression.It is widely used in various fields of clinical pathology diagnosis and biological research.The tissue slice sample contains a lot of information,but due to the restriction of traditional single-labeled immunohistochemical staining method,only one or two target antigens can be detected at same time.The quantitative interpretation of the results is often dependent on naked eye observation and lacks objectivecriteria.With the development of proteomics,there are increasing demands on more sophisticated modem histological analysis,such as different protein co-expression and co-localization analysis,low abundance molecular detection,heterogeneity analysis,cell phenotype statistics,and complex tissue microenvironment description.These features are essential in detecting a variety of target molecules in the same tissue slice simultaneously so that researchers can understand the relationship among various cells in tissue microenvironment,predict the relationship between upstream and downstream protein expression,and develop clinical diagnosis and treatment regimen.This review presents a multi-labeled immunofluorescence staining method based on tyramine signal amplification (TSA) technology.It allows more than seven different markers on the same tissue slice using different colored dyes combined with spectral imaging and quantitative analysis software,therefore the abundant in situ tissue information can be accurately presented.This set of process-oriented analysis can provide more accurate and reliable histological data for clinical diagnosis and scientific research,and bring the immunohistochemical analysis to a higher level.【期刊名称】《中国组织化学与细胞化学杂志》【年(卷),期】2017(026)004【总页数】10页(P373-382)【关键词】多色标记免疫组织化学;多光谱成像;酪胺信号放大;定量病理学【作者】钱帮国;焦磊【作者单位】珀金埃尔默企业管理(上海)有限公司,上海201203;珀金埃尔默企业管理(上海)有限公司,上海201203【正文语种】中文【中图分类】R329-3随着新型测序、基因和蛋白芯片以及流式分析技术的发展，已经可以从正常或疾病组织中获取越来越多的基因或细胞表型信息。
多光谱成像仪和视频成像光谱仪技术培训方案在软硬件部署实施培训中，培训人员需要对多光谱成像仪和视频成像光谱仪的软硬件进行详细的介绍和讲解。
首先，硬件方面，培训人员应向用户介绍多光谱成像仪和视频成像光谱仪的组成部分、外部连接和内部机构。
这些包括摄像头、镜头、滤光片、光源等部件。
在介绍这些部件的同时，应向用户介绍它们各自的作用和工作原理。
例如，摄像头的感光元件可以将光信号转化为电信号，镜头可以改变光的传输路径和焦距，滤光片可以对不同波长的光进行筛选和分离，光源可以为拍摄提供足够的光源和照明。
其次，软件方面，培训人员应向用户介绍多光谱成像仪和视频成像光谱仪的软件系统的安装和配置。
包括仪器驱动程序的安装、相应软件的安装、系统配置和网络连接等。
同时，应向用户介绍软件系统的基本功能和操作界面，以便用户能够熟悉和掌握软件的使用方法。
此外，为了提高软硬件部署实施培训的效果，培训人员还应针对不同用户的需求和使用情况，提供定制化的培训方案。
例如，对于研究领域较为特定的用户，可以向其介绍如何进行仪器的定制化配置和优化，以提高仪器的性能和应用效果。
对于需要进行数据分析和处理的用户，可以向其介绍如何使用相关的数据处理软件和算法，以便更好地利用实验数据进行研究和应用。
总之，在软硬件部署实施培训中，培训人员需要详细介绍多光谱成像仪和视频成像光谱仪的硬件和软件系统，以帮助用户熟悉和掌握仪器的基本配置和操作方法。
这对于用户的实验研究和应用具有重要的意义和价值。
工作流程和操作培训中，培训人员应向用户详细介绍多光谱成像仪和视频成像光谱仪的工作流程和操作步骤。
首先，针对多光谱成像仪，培训人员应介绍如何进行光谱数据采集、存储、处理和分析等操作，以及如何进行实时监控和调整仪器设置等。
具体来说，培训人员可以向用户介绍如何对仪器进行设置，包括选择合适的光源和滤光片、调整曝光时间和感光度、调整观测距离和角度等。
同时，应向用户展示如何采集和存储数据，并使用相关的软件进行数据处理和分析。
基于无人机多光谱数据的天然草地生物量估算方法研究基于无人机多光谱数据的天然草地生物量估算方法研究摘要：天然草地是重要的生物多样性保护区和生态系统服务提供者。
精确估算天然草地的生物量对于了解其生态系统功能和草地管理具有重要意义。
本研究基于无人机多光谱数据，探索了一种估算天然草地生物量的方法，并对其应用效果进行分析。
研究结果显示，基于无人机多光谱数据的生物量估算方法具有较高的准确性和可行性，可作为天然草地管理和保护的重要工具。
1. 引言天然草地是具有重要生态功能的自然生态系统资源之一。
其特点是物种多样性高、生态平衡稳定、景观美观等。
天然草地不仅为动物提供了充足的食物和栖息地，还对土壤保水保肥起到了重要作用。
因此，准确估算天然草地的生物量对于合理利用草地资源、草地管理和保护具有重要意义。
2. 研究方法（1）数据采集本研究选取某地天然草地作为研究对象，使用无人机搭载的多光谱相机进行数据采集。
在采集过程中，需确保无人机的高度和航速稳定，并选择适当的时间和天气条件。
（2）数据处理将采集到的无人机多光谱数据输入计算机进行处理。
首先，对数据进行去除噪声和图像配准处理，以提高数据的质量和准确性。
然后，根据多光谱数据的特点，提取出与草地生物量相关的光谱指数，如归一化植被指数（NDVI）等。
最后，通过与实地调查的生物量数据对比，建立草地生物量估算模型。
3. 结果与分析本研究将所建立的模型应用于实际的天然草地样地，获得了较为精确的生物量估算结果。
通过与实地调查数据对比发现，无人机多光谱数据的生物量估算方法相对于传统的样方调查具有较高的准确性和效率。
同时，通过对生物量估算结果进行空间分析，可对草地的空间分布和生态功能进行评估，为草地管理和保护提供科学依据。
4. 应用前景与局限基于无人机多光谱数据的草地生物量估算方法具有较高的准确性和可行性，具备极大的应用前景。
一方面，该方法可以实时获取草地生物量信息，提供决策支持和精细化管理；另一方面，该方法还可结合生态遥感技术，对天然草地生态系统的健康状况和变化进行长期监测。
图片简介:本技术提供一种多光谱数据采集系统及方法，涉及农业信息技术领域。
该系统包括：多光谱相机、搭载设备、光照检测设备、终端；其中：所述多光谱相机与所述搭载设备可拆卸连接，并与所述搭载设备通信连接；所述光照检测设备固定装置在所述搭载设备上，并与所述多光谱相机通信连接；所述终端与所述多光谱相机无线通信连接。
相对于现有技术，可以同时满足精准定位、图像识别和实施校准拍摄参数。
可以提供一款多光谱数据采集系统，可以同时满足精准定位、图像识别和实施校准拍摄参数。
技术要求1.一种多光谱数据采集系统，其特征在于，包括：多光谱相机、搭载设备、光照检测设备、终端，其中：所述多光谱相机与所述搭载设备可拆卸连接，并与所述搭载设备通信连接；所述光照检测设备固定在所述搭载设备上，并与所述多光谱相机通信连接；所述终端与所述多光谱相机无线通信连接。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述光照检测设备包括多个光照传感器、定位装置和陀螺仪。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述搭载设备包括下述任一项：飞行设备、云台、可拆卸连接有所述云台的所述飞行设备；其中，所述云台用于固定所述多光谱相机；所述云台上设有与所述多光谱相机通信连接的接口。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通信连接包括有线连接或无线连接；其中，无线连接包括：无线宽带wi-fi连接或蓝牙连接。
5.一种多光谱数据采集方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-4任一项所述的系统，所述方法包括：多光谱相机接收终端生成的航行路径，并将所述航行路径传输至搭载设备；所述搭载设备根据航行路线搭载所述多光谱相机航行，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像；所述多光谱相机将拍摄的所述图像发送至所述终端，所述终端对接收到的所述图像进行图像处理。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像之前，还包括：拍摄校准照片，其中，校准照片为所述多光谱相机平行对准反射板拍摄的照片；根据所述校准照片的亮度值对所述多光谱相机的拍摄参数进行初始校准。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像，包括：光照传感器实时采集当前的光照强度并向所述多光谱相机发送所述当前的光照强度；所述多光谱相机根据所述当前的光照强度调整拍摄参数，获取调整后的拍摄参数；所述多光谱相机在航行过程中采用所述调整后的拍摄参数拍摄图像。
8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述拍摄参数包括下述一项或多项：感光度、曝光时间、光圈参数。
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图像处理包括下述一项或多项：光谱图像拆分、图像拼接、指数图、针对指数图生成的相应区域进行处理。
技术说明书多光谱数据采集系统及方法技术领域本技术涉及农业信息技术领域，具体而言，涉及一种多光谱数据采集系统及方法。
背景技术随着农业信息的发展，现代农业越来越追求高产、优质和高效，农业设备作为农业生产的关键性载物，其作用更加重要，利用农业设备作为农作物相关数据的获取平台，是农业信息化发展的必由之路。
其中，依靠多光谱相机成像是实现精准农业的有效途径之一，通过多光谱相机成像，可以有效地识别作物上是否存在有害生物、疾病或杂草；计算并确定作物数量或种植间距，预估作物产量。
但是目前还没有一款依靠多光谱相机成像的设备，可以同时满足精准定位、图像识别和实施校准拍摄参数等功能。
技术内容本技术的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种多光谱数据采集系统及方法，以提供一款依靠多光谱相机成像的设备，可以同时满足精准定位、图像识别和实施校准拍摄参数等功能。
为实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本技术实施例提供了一种多光谱数据采集系统，包括：多光谱相机、搭载设备、光照检测设备、终端，其中：所述多光谱相机与所述搭载设备可拆卸连接，并与所述搭载设备通信连接；所述光照检测设备固定在所述搭载设备上，并与所述多光谱相机通信连接；所述终端与所述多光谱相机无线通信连接。
进一步地，所述光照检测设备包括多个光照传感器、定位装置和陀螺仪。
进一步地，所述搭载设备包括下述任一项：飞行设备、云台、可拆卸连接有所述云台的所述飞行设备；其中，所述云台用于固定所述多光谱相机；所述云台上设有与所述多光谱相机通信连接的接口。
进一步地，所述通信连接包括有线连接或无线连接；其中，无线连接包括：无线宽带wi-fi连接或蓝牙连接。
第二方面，本技术另一实施例提供了一种多光谱数据采集方法，所述方法应用于上述第一方面的系统，所述方法包括：多光谱相机接收终端生成的航行路径，并将所述航行路径传输至搭载设备；所述搭载设备根据航行路线搭载所述多光谱相机航行，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像；所述多光谱相机将拍摄的所述图像发送至终端，所述终端对接收到的所述图像进行图像处理。
进一步地，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像之前，还包括：拍摄校准照片，其中，校准照片为所述多光谱相机平行对准反射板拍摄的照片；根据所述校准照片的亮度值对所述多光谱相机的拍摄参数进行初始校准。
进一步地，所述多光谱相机在航行过程中拍摄图像，包括：光照传感器实时采集当前的光照强度并向所述多光谱相机发送所述当前的光照强度；所述多光谱相机根据所述当前的光照强度调整拍摄参数，获取调整后的拍摄参数；所述多光谱相机在航行过程中采用所述调整后的拍摄参数拍摄图像。
进一步地，所述拍摄参数包括下述一项或多项：感光度、曝光时间、光圈参数。
进一步地，所述图像处理包括下述一项或多项：光谱图像拆分、图像拼接、指数图、针对指数图生成的相应区域进行处理。
本技术的有益效果是：可以提供一款依靠多光谱相机成像设备，同时满足精准定位、图像识别和实施校准拍摄参数。
附图说明为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请一实施例提供的多光谱数据采集系统的结构示意图；图2为本申请另一实施例提供的多光谱数据采集系统的结构示意图；图3为本申请一实施例提供的多光谱数据采集方法的流程示意图；图4为本申请另一实施例提供的多光谱数据采集方法的流程示意图；图5为本申请一实施例提供的多光谱数据采集装置的结构示意图。
图标：100-多光谱数据采集系统；110-多光谱相机；120-搭载设备；121-飞行设备；122-云台；130-光照检测设备；131-光照传感器；132-定位装置；133-陀螺仪；140-终端。
具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
本申请实施例提供一种多光谱数据采集系统和方法，应用于精准农业、林业，通过使用多光谱相机等光谱成像设备对测量区域进行照片拍摄，得到该区域的多光谱图像(红光、绿光、蓝光、红边光以及近红外光等)，再将拍摄的图像经过专业软件分析处理，制作得到NDVI、NDRE等能够反应植被生长状况的信息图，根据信息图便可得知不同区域块的土壤参数，从而制定施肥、除虫、浇水等计划。
图1为本申请一实施例提供的一种多光谱数据采集系统的流程示意图，如图1所示，该多光谱数据采集系统100包括：多光谱相机110、搭载设备120、光照检测设备130、终端140，其中：多光谱相机110与搭载设备120可拆卸连接，并与搭载设备120通信连接。
需要说明的是，多光谱相机110可以是单目的多光谱相机、双目的多光谱相机甚至是多目的多光谱相机。
多光谱相机110的采集原理是镜头搭载含有不同光学滤通属性的滤光片，根据不同的光谱的在不同的波段具有不同通过性的原理，由cmos采集到含有特殊光学信息的图片信息后，通过相机的处理器进行光谱图像信息的收集。
其中，滤光片的光学滤通属性不同是由于：滤光片涂上不同的染料以后，滤光片的分子结构就发生了变化，从而对不同光段的折射率也发生了变化，因此涂有不同燃料的滤光片只能通过对应的固定波段的光。
可选地，终端140可以为手机、平板电脑、智能手表、笔记本电脑等，具体根据用户需要设置，在此不做任何限制。
光照检测设备130固定在搭载设备120上，并与多光谱相机110通信连接；终端140与多光谱相机110无线通信连接。
需要说明的是，光照检测设备130固定装置在搭载设备120正上方(安装位置需要保证光照检测设备130接收光源不被遮挡)，用于实时采集当前的光照强度，与多光谱相机110通信连接，用于根据实时采集的当前光照强度，对多光谱相机110的拍摄参摄进行调整，保证多光谱相机110拍摄的照片质量。
光照检测设备130在物理上相对独立于多光谱相机110，但在工作过程中，光照检测设备130与多光谱相机110实时进行数据传输。
举例说明：当光照检测设备130与多光谱相机110的连接方式为蓝牙连接时，光照检测设备130从休眠状态开始，按下电源键后唤醒光照检测设备130，作为从设备，对外发送可连接广播，如果在预设之间内没有被连接，则在此进入休眠状态；如果在预设时间内连接成功，则进入运行状态，直到断开连接后，再次进入广播状态。
对于主设备(多光谱相机110)连接新的从设备时，通过广播名进行过滤连接，连接成功后，保存该从设备的唯一序列码，下次连接时，可直接使用唯一序列码进行过滤。
进一步地，光照检测设备130包括多个光照传感器131、定位装置132和陀螺仪133。
需要说明的是，光照传感器131的数量与多光谱相机110的光谱采集数目相对应，并且每个光照传感器131均装有对应光谱的滤光片，为多光谱相机110提供图像校准的信息；定位装置132负责为多光谱相机110采集的图像信息提供相应的位置信息；陀螺仪133用于检测光照检测设备130是否和多光谱相机110保持相对平行的位置，因为光照传感器131是用来给多光谱相机110校准的，所以对于光源的入射角度有一定的要求，若是由于姿态的偏移导致光照传感器131反馈的数据存在误差，则会导致校准结果不正确。
图2为本申请另一实施例提供的多光谱数据采集系统的结构示意图，如图2所示，搭载设备120包括下述任一项：飞行设备121、云台122、可拆卸连接有云台122的飞行设备121。
举例说明：搭载设备120为可拆卸连接有云台的飞行设备121时，云台122与飞行设备121可拆卸连接，云台122用于固定多光谱相机110；并且云台122上设有与多光谱相机110通信连接的接口，工作过程中，飞行设备121按照预设航线飞行，通过多光谱相机110对植被进行拍照和数据分析，得出植被的生长情况等，此时的多光谱相机110采集的照片相对于未安装云台122的飞行设备121，提高了图像采集的稳定性，降低了采集过程中由于机械设备问题产生的抖动而导致图像模糊等影像图像质量的问题。
