T/SDTS 001-2025 茶园多尺度多源数据采集系统建设规范

　　T/SDTS 001-2025

　　茶园多尺度多源数据采集系统建设规范

　　2025-06-05 发布 2025-07-05 实施

　　山 东 省茶 叶 学会 发布

　　T/SDTS 001-2025

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由山东省茶叶学会提出并归口。

　　本文件起草单位： 山东省农业科学院茶叶研究所、青岛农业大学。

　　本文件主要起草人 ：丁兆堂、王玉 、孙立涛 、申加枝 、范凯、钱文俊。

　　T/SDTS 001-2025

　　茶园多尺度多源数据采集系统建设规范

　　1 范围

　　本文件规定了茶园多尺度多源数据采集系统的建设要求 ，包括无人机平台、传感器配置、数据采集流程 、数据融合方法及质量控制。

　　本文件适用于山东省范围内的茶园智能化管理与监测。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中 ，注日期的引用文件 ，仅该日期对应的版本适用于本文件 ;不注日期的引用文件 ，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　CH/T3014 数字表面模型 机载激光雷达测量技术规程

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本标准。

　　3.1

　　多尺度多源数据采集

　　基于无人机、高光谱 、多光谱 、激光雷达(LiDAR)、热红外等多种传感器，从不同尺度和角度获取茶园信息。

　　3.2

　　数据融合

　　通过数据级、特征级和决策级融合 ，提高多源数据的协同性和信息利用率。 3.3

　　时间同步与空间配准

　　确保多种传感器在同一时间和空间参考下采集数据 ， 以保证数据一致性。

　　4 无人机系统与传感器配置

　　4.1 无人机系统要求

　　采用多旋翼或固定翼无人机 ，确保具备稳定飞行、 自动规划航线及任务执行能力 。载荷能力≥5 kg ，抗风能力≥6 级。

　　4.2 传感器配置

　　4.2.1 高光谱传感器 ：波段数≥100 ，波长范围400 nm-1000 nm及以上 ，用于精细识别茶树健康状态。

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　　4.2.2 多光谱传感器 ：至少包含红 、绿 、蓝 、近红外等通道 ，用于茶树冠层表型监测。

　　4.2.3 激光雷达(LiDAR)：平面精度 10cm 以上 ， 高程精度宜大于 5cm ，用于测量茶树冠层高度及结构 。机载激光雷达的测量按照 CH/T3014 的规定执行。

　　4.2.4 热红外传感器 ：热分辨率≤0.05 ℃ , 用于监测茶树水分胁迫状态。

　　4.2.5 GPS 与 IMU ：定位精度≤2cm ，确保数据空间对齐。

　　5 数据采集流程

　　5.1 任务规划

　　5.1.1 根据茶园地形 、作物生长阶段 ，制定飞行高度 、速度、重叠度等参数。

　　5.1.2 确保无人机航线覆盖整个目标区域 ，避免数据盲区。

　　5.2 数据采集

　　5.2.1 各传感器在时间同步状态下开始数据采集。

　　5.2.2 采集过程中 ，记录环境参数 ，如光照 、温湿度 、风速等。

　　5.2.3 采用实时数据回传技术 ，确保数据质量可监测。

　　6 数据融合方法

　　6.1 时间同步与空间配准

　　6.1.1 采用GNSS-IMU 系统进行时间同步 ，确保多传感器数据在同一时间基准下采集。

　　6.1.2 利用特征点匹配、ICP 算法进行空间配准 ，实现多源数据统一坐标系统。

　　6.2 多层次数据融合

　　6.2.1 数据级融合 ：对高光谱 、多光谱 、LiDAR 、热红外等原始数据进行联合校准和预处理。

　　6.2.2 特征级融合 ：提取茶树冠层形态 、光谱特征、温度信息 ，构建多特征数据集。

　　6.2.3 决策级融合 ：结合机器学习 、深度学习模型 ，提高茶树生长状态监测的精度。

　　7 质量控制与评估

　　7.1 采用标准白板校正光谱数据 ，确保高光谱 、多光谱数据的准确性。

　　7.2 对比无人机 LiDAR 与地面实测数据 ，评估冠层高度测量误差。

　　7.3 采用田间试验验证热红外数据的水分胁迫监测效果。

　　7.4 利用样本点验证数据融合后的监测精度 ，误差控制在 ±5%。