在“3060雙碳目標”時代背景下，易科泰生態技術公司推出EcoTech?多傳感器碳源匯立體遙感監測方案，為我國早日實現雙碳目標貢獻力量。該方案由Ecodrone?空基無人機遙感成像系統和PhenoPlot?地面光譜成像監測系統組成，專為森林碳吸收量、植被碳氮損失與凈匯、凈光合作用、生物量、生態退化因子、生物多樣性等碳源匯及生態系統監測研究領域提供全方位的空陸雙基監測方案。

Ecodrone?空基無人機遙感成像系統（左）、PhenoPlot?地面光譜成像監測系統（右）

一、優勢特點：

50. 多傳感器：高光譜成像、機載LiDAR、紅外熱成像、葉綠素熒光測量、環境因子監測等
50. 同時相測量、多源信息融合
50. 立體監測：陸空雙基監測，點面結合、優勢互補
50. 兼顧“三高”：高現勢性、高分辨率、高通量
50. 建模反演：無人機遙感大數據+地面采樣觀測數據，既擴大了監測范圍、又保證了監測精度

二、方案配置：

（1）Ecodrone? UAS-8 Pro一體式高光譜-LiDAR-紅外熱成像遙感系統

1. 自主研發共軸八旋翼高負載無人機遙感平臺，有效負載≥20kg
2. 同時搭載高光譜成像（VNIR或NIR）、激光雷達、紅外熱成像（或CWSI）三種成像單元
3. 同步采集HSI、3D LiDAR、IRT、RGB四類遙感大數據
4. 可飛行作業30分鐘以上，有效覆蓋面積超20公頃
5. 高密度三維點云，精度2.5cm，3次回波，穿透性更強，充分保證了下位層植物的有效觀測
6. 可成像測量近百種植被光譜指數、冠層溫度，獲取分類點云、三維測量數據、DTM等專題數據

（2）PhenoPlot?輕便型近地遙感成像分析系統

1. 專利產品：輕便可拆卸，單兵作業，適用于野外原位監測
2. 雙重控制：嵌入式操作系統+PC端GUI軟件，無線控制，空曠環境下可達5km
3. 組合命令：支持自定義Protocols，可設置10條以上，實現系統自動運行
4. 傳感器：400-1000nm/900-1700nm高光譜成像，224光譜通道；Thermo-RGB成像，溫度靈敏度0.03℃；葉綠素熒光測量； Envis環境因子監測，高達150余種傳感器可選
5. 測量參數：NDVI、EVI、 PRI等反射光譜指數；植物多光譜熒光、穩態葉綠素熒光Fs等熒光參數； CO2、CH4等溫室氣體、其他環境參數等上百種指標

（3）選配手持式或便攜式地面測量儀器，在葉片水平或冠層水平測量穩態葉綠素熒光、植物光譜反射指數、光合作用等

三、應用案例：

案例一：草地碳氮損失及凈匯量化

USGS研究人員，使用無人機HSI-LiDAR技術，結合地面調查和實驗室土壤分析，對新墨西哥州Sevilleta保護區一片被灌木入侵的荒漠草地的植物物種和土壤肥力微點位類型（SFMT）進行分類，并估算大火焚燒過后草地的碳、氮損失和凈匯。

圖3.1.1：研究區被燒毀和未被燒毀草地中普遍存在的與小“肥力島”相關的灌木、草地和土壤的空間格局

研究發現，在過火后第一年，由于土壤侵蝕過程，草地損失約1474kg/ha的C和113kg/ha的N。而第二年，新生草及植物間隙SFMT作為沉積物和養分的凈匯，使得草地增加了約175kg/ha的C和14kg/ha的N，該結果也為評估全球每年被焚燒的草地和灌木地面積提供參考依據。

圖3.1.2：結合無人機遙感和地基遙感監測草地土壤肥力微址類型(SFMT)獲得的結果，以非常高的分辨率和空間精度表征沉積物和吸附養分的源匯動態

圖3.1.3：過火后第一和第二年，通過SFMT估算的被焚毀草地上由于土壤侵蝕或沉積而增加(+)和損失(?)的土壤、土壤C和土壤N

案例二：植被凈光合作用研究

西班牙Zarco—Tejada等學者，使用無人機遙感結合地面FluorPen葉綠素熒光儀和LCpro光合儀，對一片常綠植被區的凈光合作用進行評估。研究表明，日光誘導葉綠素熒光SIF和穩態葉綠素熒光Fs對指示植物凈光合作用具有較高的能力和良好的季節穩定性，因此對研究不同季節的植被碳匯量具有參考意義。

圖3.2.1 左圖分別為基于航空遙感獲取的研究區高光譜偽彩色合成圖、溫度灰度圖及溫度偽彩圖；右圖分別為基于手持式葉綠素熒光儀和便攜式光合作用測量儀得到的葉片尺度的氣孔導度Gs、光合作用、葉綠素含量、和葉綠素熒光隨時間的變化情況，箭頭處表示水分脅迫實驗的開始

圖3.2.2 a)、b)分別為葉片尺度的同化A（光合作用）、氣孔導度Gs、葉綠素熒光測量結果之間的關系，c)為航空尺度的SIF成像測量與光合作用之間的關系

案例三：藻類生物量估測

中國海洋大學和易科泰光譜成像與無人機遙感技術研究中心合作，首次將立體遙感技術引入海洋藻類監測領域，通過Ecodrone無人機遙感成像監測和IQ高光譜地面采樣實測，歷經兩年實驗及研究分析，建立了一套可靠的紫菜生物量快速評估方法。

圖3.3.1 分別為Ecodrone多傳感器無人機遙感系統、研究區無人機光譜影像及采樣點位置圖、研究區地面RGB圖，不同含水量下的藻類反射光譜、實測生物量和預測模型之間的相關關系（R2=0.918）

易科泰生態技術公司致力于生態-農業-健康研究發展與創新應用，為碳源匯監測評估、生態系統演變監測、生物固碳研究、環境污染及防治、溫室氣體研究等領域提供全方位立體監測方案。

參考文獻：

[1] Joel B. Sankey, Temuulen T. Sankey, Junran Li, Sujith Ravi, Guan Wang, Joshua Caster, Alan Kasprak, Quantifying plant-soil-nutrient dynamics in rangelands: Fusion of UAV hyperspectral-LiDAR, UAV multispectral-photogrammetry, and ground-based LiDAR-digital photography in a shrub-encroached desert grassland, Remote Sensing of Environment, Volume 253, 2021, 112223, ISSN 0034-4257.

[2] A Z T , M.V. González-Dugo a,  B E F A . Seasonal stability of chlorophyll fluorescence quantified from airborne hyperspectral imagery as an indicator of net photosynthesis in the context of precision agriculture[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 179:89-103.

[3] Che, S., Du, G., Wang, N. et al. Biomass estimation of cultivated red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging. Plant Methods 17, 12 (2021).