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Ecodrone®高光谱-激光雷达无人机遥感技术

2022-05-05 17:06:14.0 / 2280人浏览 / 0人评论

Ecodrone®高光谱-激光雷达无人机遥感技术,基于自主研发专业无人机遥感平台和国际先进遥感成像传感器技术、专业设计云台及挂载板、无人机遥感专业技术服务团队,为我国农业、林业、生态环境观测、海洋地球观测、地质勘测等提供全面无人机遥感解决方案和技术服务:

无人机遥感成像传感器

    1. 高光谱成像:与Specim(芬兰)国际知名高光谱成像技术公司合作,400-1000nm VNIR高光谱成像、900-1700nm SWIR高光谱成像
    2. LiDAR(激光雷达):与法国YellowScan公司合作,专业无人机激光雷达遥感技术,精确度最高可达1cm、回波最高达5
    3. Thermo-RGB:与欧洲红外热成像技术公司WorksWell合作,高分辨率、高灵敏度红外热成像与RGB成像无人机遥感传感器,温度灵敏度达30mK(0.03摄氏度)
    4. 5+1(5波段与高清全色成像)多光谱成像、一体式多光谱成像与红外热成像

专业无人机遥感平台

    1. UAS-4轻便型无人机遥感平台,可搭载5+1多光谱成像、一体式多光谱与红外热成像、Thermo-RGB成像等
    2. UAS-4 Pro 4旋翼无人机遥感平台,为UAS-4升级版,可搭载LiDAR及LiDAR-RGB(激光雷达与高分辨率RGB成像)等
    3. UAS-8无人机遥感平台,可搭载高光谱成像、一体式高光谱-红外热成像(Thermo-RGB)、一体式激光雷达(LiDAR或LiDAR-RGB)与多光谱成像等
    4. UAS-8 Pro无人机遥感平台,高负载、高续航,可同时搭载400-1000nm和900-1700nm双镜头高光谱成像、一体式高光谱-红外热成像(续航时间达40min)、一体式高光谱-激光雷达(LiDAR或LiDAR-RGB)成像

便携式无人机遥感适配地面测量仪器

  1. 超便携光合作用测量仪
  2. 手持式稳态叶绿素荧光测量仪
  3. 手持式植物高光谱测量仪(叶夹式)
  4. 手持式高光谱成像仪(400-1000nm)
  5. 空陆双基Thermo-RGB成像仪
  6. 冠层植被指数测量监测系统
  7. SpectraScan轻便型近地遥感系统

 

应用案例1:

    易科泰光谱成像与无人机遥感研究中心利用自主研发的Ecodrone®高光谱-激光雷达无人机遥感系统(系统配置与主要技术指标参见下表),在某农田-人工林地带进行了遥感作业测试(地块分布及激光雷达数字高度模型(DHM)参见下面图示):

无人机平台

Ecodrone® 8旋翼无人机遥感平台

LiDAR+RGB

YellowScan Mapper+无人机遥感激光雷达,精确度2.5cm,回波次数3,FOV 70.4度;RGB成像为Sony APS-C Exmor CMOS传感器,20MP,FOV 83度

高光谱成像

Specim 专业无人机遥感高光谱成像,400-1000nm,F值为1.7,空间分辨率1024x像素,帧频330fps

    通过LiDAR点云剖面高度测量并结合剔除了地表高程的DHM模型,随机选取A地块人工松林15个点,提取其高度值,求取平均值为161cm,和地面人工采样实测结果基本吻合。

上左图:激光雷达与RGB图像融合侧视图;上右图:人工松树林高度渲染;下图:人工松林剖面高度

 

    通过2021年4月12日和6月3日两个时间段高光谱成像数据初步分析,归一化植被指数NDVI和光化学反射指数PRI分别由4月份的0.417、-0.082,增大至6月初的0.572、0.022,伴随着光利用效率的提升,松树的冠幅、高度等均有了明显变化,从NDVI图上可以看出该地块松树的郁闭度有大幅提升。

上图依次为:4月12日与6月3日松树反射光谱对比,4月12日松树林NDVI、6月3日NDVI,4月12日PRI、6月3日PRI

 

应用案例2:

美国普渡大学Ali Masjedi等(Multi-Temporal Predictive Modelling of Sorghum Biomass Using UAV-Based Hyperspectral and LiDAR Data[J]. Remote Sensing, 2020)在其农业研究与教育中心(ACRE)实验基地,利用高光谱-激光雷达-RGB无人机遥感技术,对高粱生长期获取多时相可见光、近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)高光谱数据以及LiDAR数据,使用经典的基于回归的机器学习方法开发了生物量预测模型,并研究了回归方法、数据来源、遥感和田间生物量参考数据采集时机、样本数量等因素对预测结果的影响。研究结果表明,通过从LiDAR点云提取的基于几何的特征和从高光谱数据提取的基于化学的特征,可以准确、可靠地预测高粱生物量。高时空分辨率、高光谱分辨率(高光谱成像技术)无人机遥感技术可以实现大田高通量作物表型分析,这对遗传育种、快速筛选优良品种和优良性状具有非常重要的意义。

7月18日HyCal-18区块内18个高粱品种的光谱变化。这些品种在光谱的可见光范围内非常相似,但在光谱的近红外部分观察到了很大的变化

两个地块的第2行和第3行不同生长期的点云数据;“341×10”和“Trudan Headless”样本的最大高度分别为1.4米和3.2米

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