यूएवी + एरियल हाइपरस्पेक्ट्रल अनुसंधान और अनुप्रयोग संभावनाएं

यह लेख मुख्य रूप से फॉक्सटेक रोबोट V10 और D20 ड्रोनों पर लगे हेडवॉल को-अलाइन्ड 400 ~ 2500nm हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर के अनुप्रयोग का परिचय देता है। फॉक्सटेक रोबोट V10 और D20 मॉडल ने भारी भार और लंबी उड़ान क्षमता वाले प्लेटफॉर्मों की अनुप्रयोग संबंधी समस्याओं का सफलतापूर्वक समाधान किया है। इससे बड़े क्षेत्र में उच्च गुणवत्ता वाले हाइपरस्पेक्ट्रल अनुप्रयोगों का प्रचलन संभव हुआ है। हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा का उपयोग कृषि, वानिकी, सैन्य, भूविज्ञान और खनन, आपातकालीन प्रतिक्रिया और भूमि योजना जैसे कई क्षेत्रों में व्यापक रूप से किया जाता है, क्योंकि इसमें लचीलापन, उच्च रिज़ॉल्यूशन और क्लाउड में संचालन की क्षमता होती है। फॉक्सटेक रोबोट V10 और D20 UAV + हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर के साथ, कार्यक्षेत्र में इमेजिंग और स्कैनिंग करके जमीनी वस्तुओं का परावर्तन डेटा शीघ्रता से प्राप्त किया जा सकता है। इमेजर में अंतर्निहित उच्च परिशुद्धता जड़त्वीय नेविगेशन (IMU/GPS) का उपयोग करके इमेजिंग विकृति को ठीक किया जा सकता है, जिससे बिना किसी नुकसान के मूल जमीनी वस्तुओं की पहचान कुशलतापूर्वक और सटीकता से की जा सकती है।

फॉक्सटेक रोबोट द्वारा विकसित V10/D20 एक नवविकसित भारी भार वहन क्षमता, दीर्घकालिक उड़ान क्षमता, बहुकार्यात्मकता, उच्च परिशुद्धता और उच्च दक्षता वाली यूएवी प्रणाली है। V10 एक भारी भार वहन क्षमता वाली ऊर्ध्वाधर उड़ान भरने और उतरने वाली यूएवी प्रणाली है, जबकि D20 एक भारी भार वहन क्षमता वाली घूर्णन-पंख वाली यूएवी प्रणाली है। ये दोनों यूएवी प्रणालियाँ "भारी भार वहन क्षमता और दीर्घकालिक उड़ान क्षमता" पर केंद्रित हैं और फॉक्सटेक रोबोट उत्पादों के औद्योगिक और मॉड्यूलर डिजाइन को आगे बढ़ाती हैं। ये यूनिवर्सल इंटेलिजेंट पावर बैटरी और हाई-एंड पेलोड उपकरण का उपयोग करते हैं, और इन्हें विजिबल लाइट एरियल सर्वे मॉड्यूल, विजिबल लाइट टिल्ट मॉड्यूल, विजिबल लाइट वीडियो मॉड्यूल, थर्मल इन्फ्रारेड कैमरा मॉड्यूल, थर्मल इन्फ्रारेड वीडियो मॉड्यूल, मल्टीस्पेक्ट्रल मॉड्यूल, हाइपरस्पेक्ट्रल मॉड्यूल, लिडार मॉड्यूल, सिंथेटिक एपर्चर रडार मॉड्यूल और कुछ कॉम्बिनेशन मॉड्यूल से लैस किया जा सकता है। ये सभी हाई-प्रिसिजन डिफरेंशियल GNSS बोर्ड और स्टैंडर्ड नेटवर्क RTK/PPK से लैस हैं। इसकी इंटीग्रेटेड सॉल्यूशन सर्विस हाई-प्रिसिजन POS-असिस्टेड एरियल ट्रायंगुलेशन को सपोर्ट करती है, और इसमें कंट्रोल पॉइंट्स के बिना 1:500 बड़े पैमाने पर मैपिंग की क्षमता है, जिससे इमेज कंट्रोल-फ्री एप्लिकेशन सक्षम होते हैं; दोनों "ड्रोन मैनेजर प्रोफेशनल एडिशन (मेजरमेंट एडिशन)" सॉफ्टवेयर से लैस हैं, जो विभिन्न एप्लिकेशन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सटीक त्रि-आयामी भूभाग के आधार पर इंटेलिजेंट रूट और संयुक्त रूट प्लानिंग को सपोर्ट करता है, और इसमें सटीक भूभाग का अनुसरण करने और त्रि-आयामी रीयल-टाइम उड़ान निगरानी की क्षमता है। यह जीपीएस फ्यूजन गणना, नियंत्रण बिंदु माप, हवाई त्रिकोणीकरण गणना और एक-क्लिक मैपिंग, स्टीरियोस्कोपिक मैपिंग का एक-क्लिक निर्यात, उच्च-सटीकता एकीकृत नेविगेशन प्रक्षेपवक्र गणना, पॉइंट क्लाउड प्रसंस्करण और वर्गीकरण आदि कार्यों का समर्थन करता है, और डीओएम, डीईएम, डीएसएम, टीडीओएम, एलएएस पॉइंट क्लाउड आदि जैसे विभिन्न डेटा परिणामों के प्रसंस्करण और ब्राउज़िंग की सुविधा प्रदान करता है।

हेडवॉल को-अलाइन्ड 400-2500nm हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर अमेरिकी कंपनी हेडवॉल द्वारा निर्मित एक पूर्ण-स्पेक्ट्रम इमेजर है। यह वर्तमान में चीन में उपलब्ध एकमात्र यूएवी एयरबोर्न 400-2500nm इमेजर है। हेडवॉल कंपनी मुख्य रूप से ग्रेटिंग्स, स्पेक्ट्रोमीटर और अन्य उत्पाद बनाती है, जिनका व्यापक रूप से रिमोट सेंसिंग, सैन्य एवं राष्ट्रीय रक्षा, मशीन विज़न, बायोमेडिसिन और अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। हेडवॉल को-अलाइन्ड 400-2500nm इमेजिंग विधि क्लासिक लाइन स्वीप इमेजिंग है, और प्रत्येक पिक्सेल वास्तव में एकत्रित किए गए सटीक स्पेक्ट्रम को दर्शाता है। पूर्ण परावर्तन संकेंद्रित ऑप्टिकल डिज़ाइन को अपनाते हुए, इसकी संरचना कॉम्पैक्ट है, इसमें कम आवारा प्रकाश है और सिग्नल-टू-शोर अनुपात उच्च है। इसमें यांत्रिक शटर जैसे कोई चल भाग नहीं हैं, यह मजबूत प्रभाव प्रतिरोधक क्षमता रखता है और इसमें एकीकृत मानचित्र हैं। प्रत्येक पिक्सेल एक वास्तविक एकत्रित स्पेक्ट्रम है, जिसमें स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन है। इसकी दक्षता उच्च है, स्पेक्ट्रल विशेषता संबंधी जानकारी अधिक समृद्ध और विश्वसनीय है, चरण अंतर सुधार छवि के स्माइल और कीस्टोन विरूपण को न्यूनतम किया गया है, और शोर को कम करने के लिए मूल स्क्रैच्ड ग्रेटिंग का उपयोग किया गया है। संपूर्ण स्पेक्ट्रोमीटर प्रणाली आकार में छोटी, अत्यधिक एकीकृत है और लेजर लिडार सिंक्रोनाइज़ेशन के लिए अनुकूलित की जा सकती है। हाइपरस्पेक्ट्रल और पॉइंट क्लाउड डेटा प्राप्त करने के लिए, दो डेटा फ्यूजन प्रक्रियाएं भी की जा सकती हैं। सामान्य हाइपरस्पेक्ट्रल उपकरणों की तुलना में, हेडवॉल को-अलाइन्ड के निम्नलिखित लाभ हैं: (1) विस्तृत बैंड रेंज, 400-2500nm; (2) हल्का उपकरण, जिसका वजन केवल 2.8kg है; (3) उच्च एकीकरण, उपकरण में उच्च-सटीकता जड़त्वीय नेविगेशन, 400-2500nm इमेजर और लेजर लिडार का एकीकरण है; (4) जमीनी वस्तुओं के स्पेक्ट्रा को वास्तव में एकत्रित करना।

विभिन्न पदार्थों में अणुओं, परमाणुओं और आयनों की संरचना भिन्न-भिन्न होती है, और एक ही स्पेक्ट्रल रेंज में परावर्तित या अवशोषित प्रकाश ऊर्जा का वितरण भी अलग-अलग होता है। स्पेक्ट्रल वक्र की विशेषताओं से यह स्पष्ट होता है कि किसी वस्तु का परावर्तन या अवशोषण स्पेक्ट्रल वक्र तरंगदैर्ध्य में परिवर्तन के साथ नियमित रूप से बदलता है, अर्थात् स्पेक्ट्रल वक्र पर विशिष्ट शिखर और गर्त दिखाई देते हैं। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर मानव उंगलियों के निशान की तरह इन ऊर्जाओं में अंतर को पहचान सकते हैं। विभिन्न पदार्थों के "स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट" के आधार पर, स्पेक्ट्रल डेटा के स्पेक्ट्रल विशेषताओं का विश्लेषण करके स्पेक्ट्रल विशेषताओं को निकाला जाता है। इस प्रकार, शोध वस्तुओं की पहचान और विभेदन संभव हो पाता है।

हेडवॉल को-अलाइन्ड, जमीन पर मौजूद वस्तुओं के 400-2500 एनएम के दृश्य-लघु-तरंग अवरक्त स्पेक्ट्रम सिग्नल को प्राप्त करता है। जमीन पर मौजूद वस्तुओं के स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट के आधार पर, यह परिवर्तित खनिजों, प्रदूषकों, छलावरण, वनस्पति और अन्य प्रकार की जमीन पर मौजूद वस्तुओं की जानकारी को तेजी से निकाल और विश्लेषण कर सकता है।

यूएवी हाइपरस्पेक्ट्रल ऑपरेशन प्रक्रिया कार्य के उद्देश्य और कार्य से शुरू होती है, लक्ष्य क्षेत्र का चयन किया जाता है, लक्ष्य क्षेत्र के आकार और मॉडल के अनुसार मल्टी-रोटर या फिक्स्ड-विंग यूएवी का चयन किया जाता है, और यूएवी के मार्ग की योजना बनाई जाती है। इमेजर द्वारा डेटा अधिग्रहण विधि में कैमरे को लगातार घुमाकर जमीनी वस्तुओं के स्पेक्ट्रम को प्राप्त किया जाता है। उड़ान मिशन पूरा होने के बाद, वीएनआईआर, एसडब्ल्यूआईआर और जड़त्वीय नेविगेशन डेटा डाउनलोड किया जाता है, और फिर परावर्तन स्पेक्ट्रम डेटा को तकनीकी माध्यमों से छवियों में परिवर्तित करके प्रदर्शित किया जाता है, और फिर हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा को संसाधित किया जाता है। पूर्व-प्रसंस्करण में, स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट विशेषता स्पेक्ट्रम और जमीनी वस्तु स्पेक्ट्रल डेटा के आधार पर एक जमीनी वस्तु स्पेक्ट्रल विशेषता पहचान मॉडल स्थापित किया जाता है, और फिर अज्ञात क्षेत्र का अनुमान लगाया जाता है। विशिष्ट प्रवाह चार्ट चित्र 2 में दिखाया गया है।

यूएवी हाइपरस्पेक्ट्रल प्रोसेसिंग प्रक्रिया

दीप्ति और परावर्तन

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर में कम फेज़ अंतर के साथ पूर्ण परावर्तन संकेंद्रित ऑप्टिकल डिज़ाइन का उपयोग किया गया है और इसमें विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए ऑप्टिकल तत्व लगे हैं। अधिग्रहण त्रुटि एक पिक्सेल से अधिक नहीं होती, जिससे स्माइल और कीस्टोन विरूपण लगभग समाप्त हो जाता है। प्रकाश स्लिट से होकर गुजरता है, ग्रेटिंग द्वारा विभाजित होता है और सेंसर पर पड़ता है, जिससे दो-आयामी डेटा उत्पन्न होता है: स्थानिक आयाम और स्पेक्ट्रल आयाम। स्लिट जमीन पर एक रेखा के अनुरूप है। ड्रोन की गति पथ के अनुसार, रेखा एक सतह में स्थानांतरित होती है, जिससे दो-आयामी स्थानिक आयाम और एक-आयामी स्पेक्ट्रल आयाम प्राप्त होते हैं, और अंत में एक हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा क्यूब प्राप्त होता है।

जमीन पर मौजूद वस्तुओं से परावर्तित प्रकाश हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर के सेंसर में प्रवेश करता है, और ऑप्टिकल सिग्नल को इलेक्ट्रिकल सिग्नल में परिवर्तित करके सेंसर का मूल DN मान प्राप्त किया जाता है। DN मान को रेडियंस में परिवर्तित करने के लिए SpectralView सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जाता है। चूंकि सेंसर के प्रत्येक पिक्सेल की प्रतिक्रिया असमान होती है, इसलिए निर्माता कारखाने से निकलने से पहले प्रत्येक पिक्सेल की एकरूपता सुनिश्चित करने के लिए रेडियंस को कैलिब्रेट करने के लिए एक समान इंटीग्रेटिंग स्फीयर का उपयोग करता है, और इकाई रहित मूल DN मान को इकाई सहित रेडियंस मान में परिवर्तित करता है, जिससे अन्य उपकरणों के साथ DN मान की तुलना की जा सकती है।

जमीन पर मौजूद वस्तुओं के स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट को निर्धारित करने के लिए, रेडियंस मान को रिफ्लेक्टेंस में परिवर्तित करना आवश्यक है। इस प्रक्रिया में तुलना के लिए लक्ष्यों का उपयोग करना पड़ता है। आमतौर पर, अलग-अलग रिफ्लेक्टिविटी वाले तीन लक्ष्यों (जैसे सफेद कपड़ा, धूसर कपड़ा और काला कपड़ा) का उपयोग किया जाता है। प्रत्येक वस्तु की ज्ञात रिफ्लेक्टिविटी होती है। जमीन पर मौजूद वस्तु और लक्ष्य के स्पेक्ट्रम को एक साथ एकत्रित करके, स्पेक्ट्रलव्यू सॉफ्टवेयर का उपयोग करके जमीन पर मौजूद वस्तु का रिफ्लेक्टेंस प्राप्त किया जा सकता है।

मौसम से प्रभावित होकर, ड्रोन शुरू से अंत तक स्थिर स्थिति बनाए नहीं रख पाता है, और उड़ान के दौरान रोल, पिच और यॉ जैसे कई बदलाव होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप प्राप्त छवियों में विभिन्न विकृतियाँ और विरूपण आ जाते हैं। हेडवॉल में उच्च परिशुद्धता वाला इनर्टियल नेविगेशन GPS/IMU लगा है जो छवि सुधार के लिए स्थिति और अभिविन्यास की जानकारी रिकॉर्ड करता है। साथ ही, हेडवॉल में एक साथ उड़ान भरने के लिए 16-लाइन लेजर लिडार भी एकीकृत है, जो 100 मीटर से कम ऊंचाई पर त्रि-आयामी बिंदु क्लाउड डेटा और ऊर्ध्वाधर संरचना की जानकारी रिकॉर्ड करता है, जिससे अंततः उच्च परिशुद्धता वाला छवि सुधार प्राप्त होता है। उच्च परिशुद्धता वाले इनर्टियल नेविगेशन को ग्राउंड बेस स्टेशनों के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि POSPac UAV सॉफ़्टवेयर के माध्यम से पोस्ट-PPK अंतर प्राप्त किया जा सके और स्थिति और अभिविन्यास की सटीकता में सुधार किया जा सके। SpectralView सॉफ़्टवेयर का उपयोग सेंसर के दृश्य क्षेत्र और तात्कालिक दृश्य क्षेत्र को संयोजित करने के लिए किया जाता है, और उस समय की उड़ान की स्थिति और अभिविन्यास की जानकारी के माध्यम से प्रत्येक फ्रेम की वास्तविक स्थिति को पुनर्स्थापित किया जाता है, जिससे ऑर्थोरेक्टिफिकेशन पूरा होता है।

डेटा फ़्यूज़न लेज़र लिडार और हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा से प्राप्त भू-भाग डेटा को आपस में मिला सकता है। फ़ॉल्स कलर इमेज में, लाल चैनल खड़ी ढलानों (चट्टानों, पेड़ों) को उजागर करता है, जबकि हरे और नीले चैनल वनस्पति और भूमि में अंतर को बढ़ाते हैं। इसके अतिरिक्त, डीईएम डेटा को एक चैनल के रूप में डेटा क्यूब में जोड़ा जाता है।

भूभाग और हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा का संलयन

यूएवी हाइपरस्पेक्ट्रल का व्यापक रूप से निगरानी और प्रारंभिक चेतावनी, भूवैज्ञानिक अन्वेषण, सैन्य छलावरण पहचान, विशेषता वर्गीकरण, पर्यावरणीय प्रदूषक सूचना निष्कर्षण, कृषि उपज अनुमान, विकास स्थिति निगरानी, ​​वानिकी वृक्ष प्रजातियों की पहचान, निर्माण योजना, परियोजना स्थल चयन आदि जैसे विभिन्न पहलुओं में उपयोग किया जाता है। नीचे विश्लेषण के लिए कुछ उदाहरण दिए गए हैं।

वन स्वास्थ्य निगरानी

चीड़ के जंगलों के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए, रोगग्रस्त चीड़ के पेड़ों और स्वस्थ चीड़ के पेड़ों की हरी और सामान्य दृश्य प्रकाश छवियों में अंतर करना असंभव है। इसके बजाय, एक हवाई इमेजर का उपयोग स्वस्थ चीड़ के पत्तों के आवरण के परावर्तन स्पेक्ट्रम का परीक्षण करने के लिए किया जाता है, और रोगग्रस्त चीड़ के पेड़ों के आवरण के परावर्तन स्पेक्ट्रम का भी परीक्षण किया गया (चित्र 9 मध्य)। स्वस्थ चीड़ के पेड़ तेजी से बढ़ते हैं, उनकी पत्तियों में पर्याप्त पानी होता है, सक्रिय क्लोरोफिल कोशिकाएं होती हैं, और हरे और निकट-अवरक्त बैंड में अपेक्षाकृत मजबूत परावर्तन होता है। रोगग्रस्त चीड़ के पेड़ों में हरे और निकट-अवरक्त बैंड में अपेक्षाकृत मजबूत परावर्तन होता है। कीटों द्वारा क्षरण के कारण, चीड़ के पेड़ों की जीवन शक्ति कमजोर हो जाती है, पत्तियों में नमी कम हो जाती है, क्लोरोफिल कोशिकाएं निष्क्रिय हो जाती हैं, रंग पीला हो जाता है, और हरे और निकट-अवरक्त बैंड में परावर्तन कम हो जाता है। इन दो अलग-अलग विशेषताओं के आधार पर, जमीन से प्राप्त स्पेक्ट्रल विशेषताओं के साथ, हम रोगग्रस्त चीड़ के पेड़ों की पहचान कर सकते हैं। स्वस्थ चीड़ के पत्तों की छतरी की वर्णक्रमीय पहचान विशेषताओं का अध्ययन करते हुए, एक प्रासंगिक वर्णक्रमीय मॉडल स्थापित करना, यूएवी हाइपरस्पेक्ट्रल के माध्यम से बड़े क्षेत्र का वर्णक्रमीय छवि डेटा प्राप्त करना और मॉडल के आधार पर व्युत्क्रमण करके एक बड़े लक्षित क्षेत्र में चीड़ के पेड़ों की स्वास्थ्य स्थिति की जांच करना।

भेष बदलकर पहचान करना

गोला-बारूद के ढेरों की छलावरण पहचान। यह गोला-बारूद के ढेर के ऊपर लगा साब बैराकुडा छलावरण जाल है। पारंपरिक RGB शूटिंग के बाद, छलावरण लक्ष्य जमीन की पृष्ठभूमि में घुलमिल गया और दृष्टिगत रूप से पृष्ठभूमि में "गायब" हो गया, जिससे छलावरण लक्ष्य की पहचान करना असंभव हो गया। चूंकि छलावरण जाल 400-2500nm के पूर्ण स्पेक्ट्रम रेंज में है, जो जमीन की पृष्ठभूमि से भिन्न है, इसलिए प्रसंस्करण के लिए UAV हाइपरस्पेक्ट्रल का उपयोग करके छवियां प्राप्त की गईं, जिससे पृष्ठभूमि की जानकारी को दबा दिया गया और साथ ही स्पेक्ट्रल विसंगतियों को अलग और प्रवर्धित किया गया, जिससे छलावरण लक्ष्य पृष्ठभूमि से अलग हो गया, और छलावरण लक्ष्य दृश्यमान हो गया।

विशेषता वर्गीकरण

फसलों के वर्गीकरण के संबंध में। जमीनी प्रयोगों के आधार पर, जौ, आलू, जई, अल्फाल्फा, रेपसीड और पालक जैसी विभिन्न फसलों के स्पेक्ट्रा को मापने के लिए ग्राउंड स्पेक्ट्रोमीटर का उपयोग किया गया ताकि स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट विशेषताओं को प्राप्त किया जा सके, और फिर ड्रोन हाइपरस्पेक्ट्रल सिस्टम का उपयोग करके फसलों की "एकीकृत स्पेक्ट्रा" स्पेक्ट्रल छवियां प्राप्त की जा सकें। स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट विशेषताओं के आधार पर, एसएएम स्पेक्ट्रल कोण गणना के माध्यम से विभिन्न फसलों को वर्गीकृत किया जा सकता है।

खनिजों और खजाने की खोज

विभिन्न खनिजों की परमाणु संरचना में भारी अंतर के कारण, 1000-2500nm के दायरे में स्पष्ट भिन्नताएँ दिखाई देती हैं। खनिज पहचान के क्षेत्र में हाइपरस्पेक्ट्रल तकनीक ने सबसे पहले अपनी क्षमता प्रदर्शित की है। वर्तमान में, अंतरराष्ट्रीय स्तर पर स्वीकृत स्पेक्ट्रल लाइब्रेरी भी खनिज स्पेक्ट्रा पर आधारित है। इस स्पेक्ट्रल लाइब्रेरी के आधार पर, स्पेक्ट्रोमीटर का उपयोग करके, लौह अयस्क, तांबा अयस्क और सोना जैसी धातुओं की पहचान बिना किसी क्षति के मौके पर ही की जा सकती है।

खनिज अन्वेषण में परिवर्तन एक महत्वपूर्ण संकेत है। विभिन्न परिवर्तित खनिजों के स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट अलग-अलग होते हैं। जलतापीय निक्षेप सभी परिवर्तन से संबंधित हैं। यूएवी हाइपरस्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके भू-वस्तुओं के साथ-साथ परिवर्तित खनिजों और उनके गुणों के स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट प्राप्त किए जा सकते हैं। व्यापक क्षेत्र अन्वेषण के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए संयुक्त स्पेक्ट्रल विशेषताओं का उपयोग किया जा सकता है।

मृदा नमी की मात्रा का अनुमान

मृदा नमी की मात्रा (SMC) मृदा का एक महत्वपूर्ण भौतिक मापदंड है और मृदा की संरचना एवं पोषक तत्वों की स्थिति पर इसका प्रमुख प्रभाव पड़ता है। SMC मृदा की भौतिक एवं रासायनिक प्रक्रियाओं को प्रभावित करती है। कृषि भूमि की मृदा नमी की सटीक स्थिति को समझने से सिंचाई प्रणाली का बेहतर प्रबंधन संभव हो पाता है। फसल वृद्धि के महत्वपूर्ण चरणों में मृदा नमी की स्थिति में लक्षित सुधार से फसल की उपज और गुणवत्ता में सुधार हो सकता है। कृषि भूमि से एक समान रूप से नमूने एकत्र किए जाते हैं, जिन्हें प्रयोगशाला में संसाधित और सुखाया जाता है। कुछ नमूने मॉडल सेट को बनाए रखने के लिए लिए जाते हैं, और कुछ नमूनों का उपयोग सत्यापन सेट के रूप में किया जाता है। फ़िल्टरिंग और डीनोइज़िंग के बाद, प्रत्येक नमूना क्षेत्र के लिए औसत स्पेक्ट्रम लिया जाता है, और मृदा नमी का चयन और अनुमान लगाने के लिए विभिन्न स्पेक्ट्रल इंडेक्स का उपयोग किया जाता है। मृदा नमी की मात्रा का सर्वोत्तम बैंड निर्धारित किया जाता है, और इसके आधार पर, मृदा नमी की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए एक मात्रात्मक मॉडल स्थापित किया जाता है।

V10 और D20 यूएवी ने भारी भार और लंबी अवधि तक उड़ान भरने वाले प्लेटफार्मों की अनुप्रयोग और स्थापना संबंधी समस्याओं का भली-भांति समाधान कर दिया है। हेडवॉल को-अलाइन्ड 400-2500nm हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग उपकरण 400-1000nm उपकरण की तुलना में व्यापक स्पेक्ट्रल डेटा प्रदान करता है। यह समान ग्राउंड रिज़ॉल्यूशन के साथ एक साथ 400-1000nm और 1000-2500nm हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा प्राप्त कर सकता है, और स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट जानकारी की पहचान करने में उच्च सटीकता रखता है। यूएवी + हेडवॉल को-अलाइन्ड 400-2500nm हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर बड़े क्षेत्र का उच्च-गुणवत्ता वाला हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा प्रदान कर सकता है और इसका व्यापक रूप से कृषि, वानिकी, भूवैज्ञानिक अन्वेषण, पुरातत्व, शहरी नियोजन, पर्यावरण निगरानी और प्रारंभिक चेतावनी तथा अन्य क्षेत्रों में उपयोग किया जा सकता है।