AIRPHEN多光譜相機搭配的無人機系統能夠*自主飛行，安全的進行起飛和降落?？捎糜诤脚模貏e是大面積區域，人比較難到達的區域。另外在惡劣的環境下也能飛行記錄相關數據資料。該無人飛行時間可達2個小時（2節電池）。為精確農業提供了一種有效鑒別作物狀態多樣性的方法，具有高空間分辨率和高訪問頻率。
多光譜相機成像儀?綠地指數
是一個主要的農業過程變量，用于決策系統。AIRPHE多光譜相機平臺配備有6個波段相機系統，基于數學算法GAI估算法。 通過圖像疊加，在不同測量通道內提供多角度圖像。利用6個波段的的反射以及對每個獨立成像特殊向陽角度取景，生成瀏覽表，將PROSAIL輻射傳輸模型反轉。
1.與單個圖像對應的平均整體方案容許對錯誤反轉問題進行調節。要獲得穩定GAI估值，需要大約6幀圖像。相對應的均方根誤差（RMSE)值用作相關不定性的一個指標。
2.與基于地面的測量相比，UAS GAI在小麥和油菜上方的精度大約是0.2（RMSE)。歸一化反射率與反射率相比， GAI 估值性能大為改善（0.17：0.26 GAI,RMSE）。實驗觀察到UAS無人機不同獲取時期的估算值的高重復性。利用紅波邊緣波歸一化（）反射率，帶來從低到中GAI估值的30%（10%）的精度提升。
多光譜相機成像儀植被指數：
主要反映植被在可見光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標，各個植被指數在一定條件下能用來定量說明植被的生長狀況。在學習和使用植被指數時必須由一些基本的認識：
歸一化差值植被指數：
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，或兩個波段反射率的計算。
1．NDVI的應用：檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；
2．-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為云、雪等，對可見光高反射；0表示有巖石或裸土等，NIR 和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大
3．NDVI的局限性表現在，用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時會發現，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度；
4．NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等，且與植被覆蓋有關
光反射指數：
光化學植被指數PRI定義為531am和570nm處反射率的歸一化植被指數,這一指數能夠成功的估算葉片尺度、冠層尺度和景觀尺度的光能利用率LUE,進而可以提高凈初級生產力NPP的估算精度,因而PRI有著廣闊的應用前景。
