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    Ecodrone?高光譜-激光雷達無人機遙感技術

    2022-05-05 17:06:14.0 / 1534人瀏覽 / 0人評論

    Ecodrone?高光譜-激光雷達無人機遙感技術,基于自主研發專業無人機遙感平臺和國際先進遙感成像傳感器技術、專業設計云臺及掛載板、無人機遙感專業技術服務團隊,為我國農業、林業、生態環境觀測、海洋地球觀測、地質勘測等提供全面無人機遙感解決方案和技術服務:

    無人機遙感成像傳感器

      1. 高光譜成像:與Specim(芬蘭)國際知名高光譜成像技術公司合作,400-1000nm VNIR高光譜成像、900-1700nm SWIR高光譜成像
      2. LiDAR(激光雷達):與法國YellowScan公司合作,專業無人機激光雷達遙感技術,精確度最高可達1cm、回波最高達5
      3. Thermo-RGB:與歐洲紅外熱成像技術公司WorksWell合作,高分辨率、高靈敏度紅外熱成像與RGB成像無人機遙感傳感器,溫度靈敏度達30mK(0.03攝氏度)
      4. 5+1(5波段與高清全色成像)多光譜成像、一體式多光譜成像與紅外熱成像

    專業無人機遙感平臺

      1. UAS-4輕便型無人機遙感平臺,可搭載5+1多光譜成像、一體式多光譜與紅外熱成像、Thermo-RGB成像等
      2. UAS-4 Pro 4旋翼無人機遙感平臺,為UAS-4升級版,可搭載LiDAR及LiDAR-RGB(激光雷達與高分辨率RGB成像)等
      3. UAS-8無人機遙感平臺,可搭載高光譜成像、一體式高光譜-紅外熱成像(Thermo-RGB)、一體式激光雷達(LiDAR或LiDAR-RGB)與多光譜成像等
      4. UAS-8 Pro無人機遙感平臺,高負載、高續航,可同時搭載400-1000nm和900-1700nm雙鏡頭高光譜成像、一體式高光譜-紅外熱成像(續航時間達40min)、一體式高光譜-激光雷達(LiDAR或LiDAR-RGB)成像

    便攜式無人機遙感適配地面測量儀器

    1. 超便攜光合作用測量儀
    2. 手持式穩態葉綠素熒光測量儀
    3. 手持式植物高光譜測量儀(葉夾式)
    4. 手持式高光譜成像儀(400-1000nm)
    5. 空陸雙基Thermo-RGB成像儀
    6. 冠層植被指數測量監測系統
    7. SpectraScan輕便型近地遙感系統

     

    應用案例1:

        易科泰光譜成像與無人機遙感研究中心利用自主研發的Ecodrone?高光譜-激光雷達無人機遙感系統(系統配置與主要技術指標參見下表),在某農田-人工林地帶進行了遙感作業測試(地塊分布及激光雷達數字高度模型(DHM)參見下面圖示):

    無人機平臺

    Ecodrone? 8旋翼無人機遙感平臺

    LiDAR+RGB

    YellowScan Mapper+無人機遙感激光雷達,精確度2.5cm,回波次數3,FOV 70.4度;RGB成像為Sony APS-C Exmor CMOS傳感器,20MP,FOV 83度

    高光譜成像

    Specim 專業無人機遙感高光譜成像,400-1000nm,F值為1.7,空間分辨率1024x像素,幀頻330fps

        通過LiDAR點云剖面高度測量并結合剔除了地表高程的DHM模型,隨機選取A地塊人工松林15個點,提取其高度值,求取平均值為161cm,和地面人工采樣實測結果基本吻合。

    上左圖:激光雷達與RGB圖像融合側視圖;上右圖:人工松樹林高度渲染;下圖:人工松林剖面高度

     

        通過2021年4月12日和6月3日兩個時間段高光譜成像數據初步分析,歸一化植被指數NDVI和光化學反射指數PRI分別由4月份的0.417、-0.082,增大至6月初的0.572、0.022,伴隨著光利用效率的提升,松樹的冠幅、高度等均有了明顯變化,從NDVI圖上可以看出該地塊松樹的郁閉度有大幅提升。

    上圖依次為:4月12日與6月3日松樹反射光譜對比,4月12日松樹林NDVI、6月3日NDVI,4月12日PRI、6月3日PRI

     

    應用案例2:

    美國普渡大學Ali Masjedi等(Multi-Temporal Predictive Modelling of Sorghum Biomass Using UAV-Based Hyperspectral and LiDAR Data[J]. Remote Sensing, 2020)在其農業研究與教育中心(ACRE)實驗基地,利用高光譜-激光雷達-RGB無人機遙感技術,對高粱生長期獲取多時相可見光、近紅外(VNIR)和短波紅外(SWIR)高光譜數據以及LiDAR數據,使用經典的基于回歸的機器學習方法開發了生物量預測模型,并研究了回歸方法、數據來源、遙感和田間生物量參考數據采集時機、樣本數量等因素對預測結果的影響。研究結果表明,通過從LiDAR點云提取的基于幾何的特征和從高光譜數據提取的基于化學的特征,可以準確、可靠地預測高粱生物量。高時空分辨率、高光譜分辨率(高光譜成像技術)無人機遙感技術可以實現大田高通量作物表型分析,這對遺傳育種、快速篩選優良品種和優良性狀具有非常重要的意義。

    7月18日HyCal-18區塊內18個高粱品種的光譜變化。這些品種在光譜的可見光范圍內非常相似,但在光譜的近紅外部分觀察到了很大的變化

    兩個地塊的第2行和第3行不同生長期的點云數據;“341×10”和“Trudan Headless”樣本的最大高度分別為1.4米和3.2米

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