奥谱天成无人机搭载高光谱遥感系统助力烟草产量评估
烟叶产量评估
在中国，烟草不仅是一种经济作物，更是国家财政的重要组成部分。烟叶的质量与产量，直接决定着烟草产业的稳定与发展。然而，如何准确预测烟叶的产量，却一直是摆在行业面前的一道难题。
传统的人工调查，需要下田测量、逐株记录，不仅耗时耗力，而且难以覆盖大范围烟田，误差在所难免；而卫星遥感虽能“从天而降"获取信息，但受制于空间分辨率低、重访周期长、受天气影响大，往往难以满足烟草这样“小尺度作物"的精细化监测需求。
有没有一种方式，既能快速获取烟草生长数据，又能在亩级甚至株级尺度上实现精准预测？
答案：无人机搭载高光谱遥感系统。
奥谱天成无人机实时反演系统ATH9030
简单来说，高光谱成像就是“照相机+分光仪"的结合。
普通相机看到的是红绿蓝三色，而高光谱相机则能捕捉数百个波段的信息，每一个波段都记录着植物在不同光照下的反射特征，就像给作物做了一次“光谱体检"。
烟叶的氮素、水分、叶绿素含量，甚至生长状态和产量潜力，都能在这些光谱特征中被“读出来"。这意味着，高光谱成像就像农业的“CT机"，能在无损、不接触的情况下，提前揭示作物的生长秘密。
计算产量和植被指数的相关性
高分辨率：可以达到厘米级，清晰捕捉到每片叶子的细微变化。
灵活机动：想飞就飞，随时监测，不受卫星重访周期限制。
低成本：一次飞行即可覆盖大田，效率远高于人工调查。
实时性强：当天飞行，当天建模，快速给出产量预测结果。
任务规划：确定飞行高度、航线重叠度、采集时间。
数据采集：无人机搭载高光谱相机低空飞行，获取烟草冠层影像。
地面校正：通过采集标准白板、黑板影像，确保数据真实可靠。
产量建模：利用植被指数（如 NDVI、GNDVI、MSR 等）与实测产量的关系，构建估产模型。
结果可视化：生成烟田产量分布图，让管理者一眼看出哪里丰产、哪里欠产。
技术路线
1D-CNN：快速处理光谱曲线，适合实时监测；
2D/3D-CNN：同时利用空间纹理与光谱特征，提升精度；
Transformer：善于建模全局关系，捕捉叶片之间的长程依赖；
CNN + Transformer 混合架构：兼顾光谱与空间信息，被认为是未来的发展方向。
这些算法的加入，让模型能够在复杂环境下保持稳定预测，精度更高，泛化性更强。对烟草生产部门而言，这意味着不仅能“看懂一片田"，还能“放眼整个产区"。
结果
成熟期植被指数 MSR 构建的估产模型表现出较高的拟合度，由它建立的基于多时相的植被指数组合 yield-MSR-GNDVI 估产模型的拟合度均达到最高，并根据最&优估产模型函数表达式对整个研究区进行了烟草产量反演，反演结果与研究区烟草实际收获产量分布一致，故该估产模型在粤北地区进行烟草估产是可行的。
虽然本次方案聚焦于烟草产量预测，但无人机高光谱技术的潜力远不止于此。小麦、水稻、玉米、大豆等大宗粮食作物，以及茶叶、果蔬等经济作物，都能从中受益。
未来，这项技术完&全有望成为智慧农业的“标配"，帮助农民提高产量、保障品质，推动农业向数字化、精准化转型。
