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采用无人机拍摄测量的过程主要包括以下几个步骤，以及对应的计算公式和源代码示例：
无人机飞行规划与数据采集：
飞行规划：根据待测区域的大小、形状、地形特征等因素，使用无人机飞控软件（如DJI GS Pro、Pix4Dcapture等）规划飞行航线、飞行高度、重叠率等参数。
数据采集：执行飞行任务，无人机搭载多光谱相机或高光谱相机拍摄农田图像，同时记录GPS定位信息和飞行参数。
影像预处理：
影像校正：对原始影像进行辐射校正（如大气校正、镜头校正）、几何校正（如RPC校正、DEM辅助校正），使其具有地理参考并消除畸变。
影像镶嵌：将同一区域的多幅影像拼接成无缝大图，确保空间连续性。
特征提取：
植被指数计算：基于校正后的多光谱影像，计算与叶面积相关的植被指数（如NDVI、EVI、GNDVI等）。
高光谱分析：对于高光谱数据，可能需要进一步提取特定波段组合、光谱特征（如光谱斜率、形状、吸收特征等）。
叶面积指数估算：
经验模型：基于植被指数与已知LAI数据建立经验关系模型（如线性回归、非线性函数拟合），用以估算无人机影像对应的叶面积指数。
物理模型：利用辐射传输模型（如PROSAIL）反演LAI，通过迭代优化算法求解模型参数。
深度学习方法：利用预先训练好的深度学习模型（如卷积神经网络、U-Net等）直接从影像中预测LAI。
以下是一个简化的Python源代码示例，使用rasterio、numpy、sklearn等库进行数据处理和模型训练：
import rasterio
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 1. 读取无人机影像数据
with rasterio.open('orthoimage.tif') as src:
red_band = src.read(3) # 假设红波段在第3通道
nir_band = src.read(4) # 假设近红外波段在第4通道
# 2. 计算NDVI
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)
# 3. 读取地面实测LAI数据（假设为CSV文件）
ground_lai = pd.read_csv('ground_lai.csv')
# 4. 训练线性回归模型
X = ndvi.reshape(-1, 1)
y = ground_lai['LAI'].values.reshape(-1, 1)
model = LinearRegression().fit(X, y)
# 5. 估算无人机影像的LAI
estimated_lai = model.predict(ndvi.reshape(-1, 1))
# 6. 保存结果为栅格文件
profile = src.profile.copy()
profile.update(count=1, dtype=np.float32, nodata=-9999)
with rasterio.open('lai_estimated.tif', 'w', **profile) as dst:
dst.write(estimated_lai.astype(np.float32), 1)
请注意，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据无人机影像的具体格式、数据质量、研究目的等因素进行详细设计和调整。此外，源代码中未包含飞行规划、影像镶嵌、高光谱分析等步骤，这些通常需要借助专业的无人机飞控软件、GIS软件或专门的遥感处理软件（如ERDAS Imagine、Envi、QGIS等）完成。
