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    Ecodrone®高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)

    發(fā)布時(shí)間: 2022-05-05  點(diǎn)擊次數(shù): 2593次

        Ecodrone®高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù),基于自主研發(fā)專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)和遙感成像傳感器技術(shù)、專業(yè)設(shè)計(jì)云臺(tái)及掛載板、無(wú)人機(jī)遙感專業(yè)技術(shù)服務(wù)團(tuán)隊(duì),為我國(guó)農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)環(huán)境觀測(cè)、海洋地球觀測(cè)、地質(zhì)勘測(cè)等提供全面無(wú)人機(jī)遙感解決方案和技術(shù)服務(wù):

    無(wú)人機(jī)遙感成像傳感器

    1.高光譜成像:與Specim(芬蘭)國(guó)際高光譜成像技術(shù)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(dá)):與法國(guó)YellowScan公司合作,專業(yè)無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)遙感技術(shù),精確度最高可達(dá)1cm、回波最高達(dá)5

    3.Thermo-RGB:與歐洲紅外熱成像技術(shù)公司W(wǎng)orksWell合作,高分辨率、高靈敏度紅外熱成像與RGB成像無(wú)人機(jī)遙感傳感器,溫度靈敏度達(dá)30mK(0.03攝氏度)

    4.5+15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

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    專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)

    1.UAS-4輕便型無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),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(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),為UAS-4升級(jí)版,可搭載LiDAR及LiDAR-RGB(激光雷達(dá)與高分辨率RGB成像)等

    3.UAS-8無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),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(dá)(LiDAR或LiDAR-RGB)與多光譜成像等

    4.UAS-8 Pro無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),高負(fù)載、高續(xù)航,可同時(shí)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(xù)航時(shí)間達(dá)40min)、一體式高光譜-激光雷達(dá)(LiDAR或LiDAR-RGB)成像

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    便攜式無(wú)人機(jī)遙感適配地面測(cè)量?jī)x器

    1.超便攜光合作用測(cè)量?jī)x

    2.手持式穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量?jī)x

    3.手持式植物高光譜測(cè)量?jī)x(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(shù)測(cè)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

    7.SpectraScan輕便型近地遙感系統(tǒng)

     

    應(yīng)用案例1:

        易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感研究中心利用自主研發(fā)的Ecodrone®高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)(系統(tǒng)配置與主要技術(shù)指標(biāo)參見下表),在某農(nóng)田-人工林地帶進(jìn)行了遙感作業(yè)測(cè)試(地塊分布及激光雷達(dá)數(shù)字高度模型(DHM)參見下面圖示):

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        通過(guò)LiDAR點(diǎn)云剖面高度測(cè)量并結(jié)合剔除了地表高程的DHM模型,隨機(jī)選取A地塊人工松林15個(gè)點(diǎn),提取其高度值,求取平均值為161cm,和地面人工采樣實(shí)測(cè)結(jié)果基本吻合。

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        通過(guò)20214月12日和6月3日兩個(gè)時(shí)間段高光譜成像數(shù)據(jù)初步分析,歸一化植被指數(shù)NDVI和光化學(xué)反射指數(shù)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。

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    應(yīng)用案例2:

    美國(guó)普渡大學(xué)Ali Masjedi等(Multi-Temporal Predictive Modelling of Sorghum Biomass Using UAV-Based Hyperspectral and LiDAR Data[J]. Remote Sensing, 2020)在其農(nóng)業(yè)研究與教育中心(ACRE)實(shí)驗(yàn)基地,利用高光譜-激光雷達(dá)-RGB無(wú)人機(jī)遙感技術(shù),對(duì)高粱生長(zhǎng)期獲取多時(shí)相可見光、近紅外(VNIR)和短波紅外(SWIR)高光譜數(shù)據(jù)以及LiDAR數(shù)據(jù),使用經(jīng)典的基于回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了生物量預(yù)測(cè)模型,并研究了回歸方法、數(shù)據(jù)來(lái)源、遙感和田間生物量參考數(shù)據(jù)采集時(shí)機(jī)、樣本數(shù)量等因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。研究結(jié)果表明,通過(guò)從LiDAR點(diǎn)云提取的基于幾何的特征和從高光譜數(shù)據(jù)提取的基于化學(xué)的特征,可以準(zhǔn)確、可靠地預(yù)測(cè)高粱生物量。高時(shí)空分辨率、高光譜分辨率(高光譜成像技術(shù))無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)大田高通量作物表型分析,這對(duì)遺傳育種、快速篩選優(yōu)良品種和優(yōu)良性狀具有非常重要的意義。

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