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使用冠层的反射率和激光雷达传感器预测作物产量和品质

技术#20170017

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图库
UAVCrop AssessmentAlfalfa
类别
研究人员
斯科特·韦尔斯博士
助理教授,农学和植物遗传学
外部链接 (agronomy.cfans.umn.edu)
克雷格·谢弗,博士
教授,农学和植物遗传学
外部链接 (agronomy.cfans.umn.edu)
里根诺兰德博士
助理教授,作物和土壤科学,佐治亚大学
由...管理
凯文镍
技术授权官 612-625-7289
专利保护

我们正在申请专利

远程作物评估

一个新的作物评估工具利用冠层的反射率和光检测和测距(LIDAR)传感器,用于远程地估计作物高度和预测产量和品质。附连到无人驾驶飞行器(UAV)或地面车辆分光光度计周期性地扫描苜蓿在该领域,并且测量光谱反射率值来预测苜蓿的产量和质量的同时,激光雷达 远程测量作物高度,有利于产量的预测。多重线性回归方程预测饲草质量参数,如粗蛋白和纤维消化率(干草值的主要指标)。配备有这些传感器的无人机或地面车辆行进通过关联于整个作物的当前状态的字段采集和映射数据。该 测量和预测可以帮助农户苜蓿:

  • 预测预期收益率和市场价格,
  • 战略性调整施肥,浇水,以产生更高的优质牧草,并
  • 确定理想的时间收获最大化的价格。

结合激光雷达,光谱反射率和当前气候数据

而物理,破坏性取样目前提供质量最准确和一致的指标,这些方法费时,劳动强度大,而且往往不能代表全部领域。新的精准农业应用中使用配备GPS技术和传感器/摄像机无人机评估作物健康,进步,疾病/昆虫压力和营养缺乏。然而,这些都不目前的方法整合来自激光雷达和光谱反射率在了一起一个预测模型测量。这种新方法还通过遥感数据与当前的气候数据,诸如累计成长度单位(gdus),每日高温和低温下的功能结合起来,改善模型的预测。这种新技术的另一个独特之处在于它仅使用几个波段引入了一个简单的指标,而最近关于利用冠层反射率来预测饲草出版物的质量依赖于从非常昂贵的传感器不可能获得高分辨率光谱数据的整个范围经济上可行的工具。

好处和特点:

  • 光检测和测距(LIDAR)传感器
  • 远程评估作物,测量光谱反射率和作物高度
  • 分光光度计和传感器附连到无人驾驶飞行器(UAV)或地面车辆
  • 措施冠层反射值来预测紫花苜蓿的产量和质量
  • 多重线性回归方程预测饲草质量参数
  • 整个作物的收集和地图数据
  • 决定了预期收益和预期市场价格
  • 帮助农民调整战略性施肥和浇水,以产生更高的优质牧草
  • 确定理想的时间收获最大化的价格

应用:

  • 苜蓿作物,作物干草
  • 精准农业
  • 裁剪遥感
  • 测量冠层反射
  • 预测紫花苜蓿的产量和质量


我们正在申请专利 us20180039600

发展阶段 - 原型开发


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