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易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone^?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括VNIR/NIR波段高光譜成像儀和激光雷達(dá)掃描儀，一次飛行可同時(shí)獲取目標(biāo)圖譜信息及三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，應(yīng)用于大范圍、多維度的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究、大田高通量表型分析、森林植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境研究、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查、考古研究、電力巡線(xiàn)、航空測(cè)繪等領(lǐng)域。

基于Ecodrone^?無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載的一體式高光譜-激光雷達(dá)傳感器，在獲取葉片或冠層水平光譜反射的高分辨率成像的同時(shí)，激光雷達(dá)傳感器通過(guò)主動(dòng)發(fā)射高頻脈沖能夠直接穿透植被冠層、獲取高精度的植被三維結(jié)構(gòu)信息和生境結(jié)構(gòu)信息，對(duì)冠層及結(jié)構(gòu)層面進(jìn)行快速無(wú)損高通量原位監(jiān)測(cè)、森林物種多樣性研究、植物生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等具有重要意義。

性能特點(diǎn)：

1)       8旋翼專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，搭載AFX高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10公頃

2)       采用芬蘭Specim AFX系列高光譜成像傳感器和法國(guó)YellowScan激光雷達(dá)系統(tǒng)

3)       厘米級(jí)地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm，30m高度（用于田間高通量作物表型分析）地面分辨率可達(dá)2cm

4)       50m高單樣線(xiàn)飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)

5)       高密度三維點(diǎn)云，精確度2.5cm，最高可達(dá)3次回波，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/平方米；可選配高精確度LiDAR系統(tǒng)，精確度可達(dá)0.5cm、回波達(dá)15次

6)       建議選配易科泰匹配提供的手持式葉綠素?zé)晒鈨x、手持葉夾式高光譜儀、便攜式LCpro T光合儀（附參考文獻(xiàn)），以測(cè)量穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒釬t、植物光譜反射指數(shù)VIs、光合作用及氣孔導(dǎo)度等參數(shù)

7)       可選配OTC-Auto自動(dòng)開(kāi)啟式光合呼吸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，測(cè)量監(jiān)測(cè)CO2通量及H2O通量，并測(cè)量分析GEP（Gross Ecosystem Productivity）

8)       可基于弗朗霍夫譜線(xiàn)FLD模型提取SIF（太陽(yáng)光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?，Solar-Induced-Fluorescence）（易科泰提供技術(shù)方法和分析軟件、參考文獻(xiàn)），無(wú)人機(jī)遙感Mapping Photosynthesis

9)       可選配高分辨率、高靈敏度Thermo-RGB傳感器，組成功能強(qiáng)大的高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)（EcoDrone-LiHT，LiDAR, Hyperspectral and Thermal remote sensing），大范圍（景觀水平）、高空間分辨率（厘米級(jí)）同步觀測(cè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能，包括結(jié)構(gòu)信息、光譜信息、表面溫度信息等

上圖引自Bruce D. Cook等，NASA Goddard’s LiDAR, Hyperspectral and Thermal (G-LiHT) Airborne Imager, Remote Sensing, 2013

7)       專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植物光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類(lèi)點(diǎn)云、DTM等

主要技術(shù)指標(biāo)：

n  應(yīng)用案例一：旱地植被分類(lèi)調(diào)查

半干旱生態(tài)系統(tǒng)（即旱地）中的植被在調(diào)節(jié)全球碳平衡方面發(fā)揮著重要作用。然而，復(fù)雜環(huán)境下不同生物群落相互交錯(cuò)，對(duì)旱地區(qū)域繪制、量化植被物種和結(jié)構(gòu)造成很大的困難。要完全解決旱地植物的分類(lèi)問(wèn)題，需要綜合考慮冠層生物化學(xué)、結(jié)構(gòu)和環(huán)境變量。高光譜遙感已被用于對(duì)全球不同生物群落內(nèi)的植被物種分類(lèi)，但大面積旱地植被的光學(xué)分類(lèi)仍面對(duì)著光譜混合像元及光譜異質(zhì)性的挑戰(zhàn)。激光雷達(dá)指標(biāo)（如冠層高度）表征三維冠層結(jié)構(gòu)的能力為光學(xué)分類(lèi)提供了補(bǔ)充信息，此外，激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可導(dǎo)出高分辨率數(shù)據(jù)高程模型DEM，為植被分類(lèi)提供坡度、坡向和高程等地形信息，可提高植被分類(lèi)覆蓋的精度。

美國(guó)的研究學(xué)者將植被光學(xué)（高光譜）和結(jié)構(gòu)（激光雷達(dá)）信息結(jié)合，對(duì)位于美國(guó)愛(ài)達(dá)荷州奧懷希山脈的雷諾茲溪實(shí)驗(yàn)流域的干旱地區(qū)（xeric）及半干旱地區(qū)（mesic）進(jìn)行了植被分類(lèi)研究。這項(xiàng)研究整合了高光譜光譜分類(lèi)技術(shù)與激光雷達(dá)衍生數(shù)據(jù)，利用植被光譜信息、冠層高度及地形信息，提高了半干旱生態(tài)系統(tǒng)的分類(lèi)精度，成功繪制包含土壤、草和灌木的干旱區(qū)域豐度圖及包含白楊、花旗松、杜松和其他河岸植被的分類(lèi)地圖。經(jīng)驗(yàn)證，將激光雷達(dá)信息納入高光譜分類(lèi)方案后，整體分類(lèi)準(zhǔn)確率從 60% 提高到 89%。

基于高光譜分類(lèi)和激光雷達(dá)衍生產(chǎn)品的最終植被覆蓋圖；（左）mesic分類(lèi)和（右）xeric分類(lèi)

n  應(yīng)用案例二：小面積水體識(shí)別與提取

水除了是必不可少的自然資源外，也是生物多樣性的重要環(huán)境基礎(chǔ)。露天采礦是對(duì)環(huán)境有強(qiáng)烈影響的人類(lèi)活動(dòng)之一，對(duì)淡水生物群產(chǎn)生很大負(fù)面影響，但采礦活動(dòng)產(chǎn)生的棄土棄渣堆經(jīng)技術(shù)開(kāi)墾或自然演替形成了許多充滿(mǎn)水的洼地，這些小面積水體對(duì)無(wú)尾目和蜻蜓等水生物種尤其有價(jià)值。為了更好地管理水資源，保護(hù)這些受威脅的生態(tài)系統(tǒng)和防止生物多樣性喪失，需要對(duì)開(kāi)放的地表水體進(jìn)行精確提取和重復(fù)監(jiān)測(cè)。

遙感已被廣泛用于識(shí)別水體，然而光學(xué)圖像難以將水體特征與具有低反射率的其他物體（例如樹(shù)影）區(qū)分開(kāi)來(lái)。為了解決這些問(wèn)題，捷克生命科學(xué)大學(xué)的研究學(xué)者對(duì)高光譜與LiDAR數(shù)據(jù)融合方法用于小面積水體精準(zhǔn)識(shí)別的能力進(jìn)行了評(píng)估。

研究區(qū)域位于捷克波西米亞北部的褐煤盆地，主要由四個(gè)棄土棄渣堆組成，其中包含了形狀、高度、大小各異的水體區(qū)塊。在這項(xiàng)研究中，使用基于對(duì)象的分類(lèi)方法在集成的高光譜數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中以非常高的準(zhǔn)確度（漏分誤差2%，錯(cuò)分誤差0.4%）提取了棄土棄渣堆上的開(kāi)放地表水體，與單獨(dú)使用高光譜或LiDAR數(shù)據(jù)相比，準(zhǔn)確度最高。

左圖：（A）真彩色航拍照片，(B) 假彩色合成和（C）LiDAR變量組合；右圖：僅基于高光譜數(shù)據(jù)（深藍(lán)色）與綜合LiDAR變量（淺藍(lán)色）的分類(lèi)差異

研究結(jié)果表明，高光譜和 LiDAR 數(shù)據(jù)的整合可以成功消除了陰影等影響，大大提高小面積水體的識(shí)別能力，這對(duì)于棲息地的水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及生態(tài)恢復(fù)與保護(hù)至關(guān)重要。

易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究、森林植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查、環(huán)境研究、航空測(cè)繪等應(yīng)用領(lǐng)域提供無(wú)人機(jī)及近地遙感全面技術(shù)方案。

參考文獻(xiàn)：

[1] Hamid Dashti,Andrew Poley,Nancy F. Glenn,Nayani Ilangakoon,Lucas Spaete,Dar Roberts,Josh Enterkine,Alejandro N. Flores,Susan L. Ustin,Jessica J. Mitchell. Regional Scale Dryland Vegetation Classification with an Integrated Lidar-Hyperspectral Approach[J]. Remote Sensing,2019,11(18):

[2] Science - Applied Geoscience; Findings on Applied Geoscience Discussed by Investigators at Czech University of Life Sciences Prague (Integration of Hyperspectral and Lidar Data for Mapping Small Water Bodies)[J]. Science Letter,2020