自动辅助目标识别技术

这是一种从图像场景中提取有用信息的像增强新技术，简称ATR技术。如“”及无人机，能在6 min之内搜索60km2的地带，探测到目标，并用ATR算法识别这些目标，探测概率高，能实现识别坦克大小的战术目标，探测距离可达7km。

多光谱、超光谱摄像技术

多光谱摄像技术是指从可见光到红外波段有几十个频带，空间分辨力从几厘米到几米。超光谱摄像机是对目标反射的光线响应，而不是对目标发射的辐射响应，它是以大型焦平面阵列为基础的。

毫米波被动辐射探测技术

以某些频率工作的毫米波被动辐射探测仪，可在低能见度条件下，提供隐蔽目标的图像，可探测温差典型值为1K。

无人机光电设备技术要求分几方面吧

功能、性能、六性、接口

1. 功能：可见光、红外、测距、照射，跟踪、存储、伺服模式

2. 性能：对每个传感器和功能提具体指标要求，波段、分辨率、视场角，识别距离，传感器指标，伺服范围、速率、加速度，测距范围、精度，照射范围、能量、编码，存储格式、容量，跟踪能力等

3. 六性（环境适应性、安全性、测试性、可靠性、维修性、保障性等）

4. 接口：机械（重量、尺寸、安装方式等）、电气（供电、功耗、通信接口、视频输出接口、通信协议等）

多光谱一词经常被误解或曲解。这完全是因为物理教科书中对“多光谱”没有固定的定义。字面意思是用多个光谱带成像。根据这个定义，即使是 RGB 相机也属于多光谱成像类别。双波段 RGB-NIR 相机也可以称为多光谱相机，因为它涵盖了可见光和 NIR 光谱波段。

视觉成像界有一个默契的约定，即普遍认为具有 2 到 100 个波段的成像可以称为“多光谱”。如下图所示，多光谱往往只利用连续谱带中有限个不连续区域

在农业战略和智能农业方法的指导下，规模化农场已经开始趋向于使用多光谱相机来帮助实现率、低成本、高精度的农作物监测。多光谱图像是评估土壤的非常有效的工具，比如评估土壤生产力。

除了估算作物产量外，多光谱成像还可以帮助农民查看受损作物并对作物生长管理进行必要的介入。使用多光谱成像识别杂草、疾病和害虫正变得越来越流行，因为早期检测有助于实现良好的植物生长。多光谱成像还可以帮助计算植物和确定农场人口密度。它不仅有助于提供土壤肥力数据，而且在与作物生产相关的土地管理方面也具有巨大潜力。

除了与植物生长相关的帮助之外，多光谱成像结合深度学习和人工智能还有助于控制和测量作物灌溉效果。

对于水果和蔬菜产品的检测，多光谱成像可以提供可见光和不可见光波长的组合来测量和分析外在特征（如颜色、质地、表面损伤、形状和大小）和内在特征（如矿物质含量、成熟度、水分含量、糖和脂肪含量）。