用于林業(yè)管理，無(wú)人機多光譜成像對林業(yè)的好處

覆蓋范圍和效率：

1、基于無(wú)人機的方法增加了調查的范圍和準確性

2、地面巡查和勘測為航空測繪提供了驗證

可進(jìn)入偏遠地區

1、無(wú)人機可以對乘車(chē)或步行難以進(jìn)入的區域進(jìn)行調查（如陡峭的山坡，山谷，多山的地形）

2、增加調查區域可以提供產(chǎn)量估計等預測的準確性。

分辨率

1、衛星是獲得大比例尺航空測量的傳統方法，但米級分辨率可能受到限制。

2、無(wú)人機航拍提供了厘米級分辨率，提供興趣區域的詳細視圖。

**度

1、無(wú)人機航拍的好處是測量的**度提高

2、使用多光譜數據的分析工具可以分析整個(gè)林分的健康狀況?？蛻?hù)還可以看到從地面上看不到的樹(shù)冠的特征。

3、樹(shù)木計算算法可得到高度**的林分計數，這是基于整個(gè)森林地圖，而不是只限于通過(guò)伐木道路可到達的某些局部地區。

Exampls 案例

一：病蟲(chóng)害監控：

1、無(wú)人機航拍提供蟲(chóng)害級別的詳細概述。然后可以使用這些地圖來(lái)指導管理實(shí)踐。

2、在本例中，Delair 與法國林業(yè)部合作，使用RedEdge-mx 數據生成樹(shù)皮甲蟲(chóng)感染地圖。地圖用來(lái)指導局部的切割。結果，只有35%的林分防需要清除。

二：林分計數：

1、樹(shù)木計數算法使用基于無(wú)人機的圖像能夠識別和分離樹(shù)莖，并產(chǎn)生一個(gè)林分計數輸出

2、在一些區域的林分計數，如果僅通過(guò)標準RGB相機進(jìn)行計數，競爭性植被可能影響計數的準確性，多光譜圖像這時(shí)非常有用。

三：物種分類(lèi)：

1、分類(lèi)算法的準確率在95%左右，為創(chuàng )建更準確的森林資源預測提供了機會(huì )

2、當高光譜不可行且僅靠衛星無(wú)法提供所需的時(shí)間或空間分辨率時(shí)，基于無(wú)人機的多光譜解決方案（5-10頻段）是一種經(jīng)濟高效的選擇.

四：監測野火后的恢復

1、基于無(wú)人機的影像有助于監測幼樹(shù)的健康狀況和成功重新植樹(shù)以及原生植被的恢復

2、還有助于確定在發(fā)生另一場(chǎng)火災時(shí)，植被應移除何處以作為阻火線(xiàn)。