白菜是韩国腌制泡菜的重要原料。准确管理和监测白菜等作物的技术对稳定物价起着至关重要的作用。无人机(UAV)有望在全球和地方农业中得到更广泛的应用。农业基地受各种气候、地形和土壤条件的影响，迫切需要能够准确、快速地获取此类信息的技术。而无人机和传感器能够提供此类数据。本研究通过建立一种白菜栽培环境，研究无人机多光谱传感器与田间便携式光谱仪之间的相关性。

研究区位置图及栽培状况

使用无人机观测、光谱仪和全球定位系统实时动态(GPS–RTK)测量的精确归一化分布植被指数(p-NDVI)地图计算流程图

在梅邦山试验台上，利用光谱仪对99株白菜进行反射率测量，旨在寻找一种结合无人机高时空分辨率光谱信息与光谱仪光谱信息获取更精确植被信息的方法。首先，利用光谱分析法，对健康和生长不良的白菜进行光谱分析，找出对生长影响最大的波长。结果发现，光谱仪高光谱能准确反映植被特征，对植被指数的识别有重要意义。接着，通过相关分析，提出了一种校正地面和无人机监测发生的误差以及应用无人机的宽带波长和光谱仪的单波长引起差异的方法。将定标方程法应用于无人机空间信息处理，建立精确的归一化植被指数(p-NDVI)图。p-NDVI图分为四类，用于选择生长良好的白菜。结果表明：(1)与常规方法相比，合并光谱分析方法更准确、更清晰;(2)白菜生长状况估计方法比基于无人机的NDVI具有更高的显著相关性。在成熟期，NDVI具有较高的准确度(R²=0.7816，RMSE=0.06)。尽管p-NDVI图是在成熟期对无人机图像进行有限植被监测的结果，但它对管理白菜的质量和产量可能有很大帮助。最后，本文还指出白菜的有效管理需要在各种条件下进行持续的研究，如此才能够使用无人机和传感器进行定期和系统的监测。

基于波长的健康与不健康白菜光谱反射率一阶导数的比较。

健康与不健康白菜高光谱反射特性与无人机成像传感器数据波长范围的比较

来源：

Lee D-H, Shin H-S and Park J-H. Developing a p-NDVI Map for Highland Kimchi Cabbage Using Spectral Information from UAVs and a Field Spectral Radiometer. Agronomy 2020, 10(11), 1798; https://doi.org/10.3390/agronomy10111798.