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      Ecodrone®高光譜-激光雷達(dá)無人機遙感技術(shù)

      發(fā)布時間: 2022-05-05  點擊次數(shù): 2627次

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

      無人機遙感成像傳感器

      1.高光譜成像:與Specim(芬蘭)國際高光譜成像技術(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YellowScan公司合作,專業(yè)無人機激光雷達(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成像無人機遙感傳感器,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(dá)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(dá)(LiDAR或LiDAR-RGB)與多光譜成像等

      4.UAS-8 Pro無人機遙感平臺,高負(fù)載、高續(xù)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(xù)航時間達(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(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒鉁y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(shù)測量監(jiān)測系統(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人機遙感研究中心利用自主研發(fā)的Ecodrone®高光譜-激光雷達(dá)無人機遙感系統(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LiDAR點云剖面高度測量并結(jié)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(jié)果基本吻合。

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          通過20214月12日和6月3日兩個時間段高光譜成像數(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)實驗基地,利用高光譜-激光雷達(dá)-RGB無人機遙感技術(shù),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(shù)據(jù)以及LiDAR數(shù)據(jù),使用經(jīng)典的基于回歸的機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了生物量預(yù)測模型,并研究了回歸方法、數(shù)據(jù)來源、遙感和田間生物量參考數(shù)據(jù)采集時機、樣本數(shù)量等因素對預(yù)測結(jié)果的影響。研究結(jié)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(shù)據(jù)提取的基于化學(xué)的特征,可以準(zhǔn)確、可靠地預(yù)測高粱生物量。高時空分辨率、高光譜分辨率(高光譜成像技術(shù))無人機遙感技術(shù)可以實現(xiàn)大田高通量作物表型分析,這對遺傳育種、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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