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易科泰光譜成像與無人機遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone^?一體式高光譜-激光雷達無人機遙感系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括VNIR/NIR波段高光譜成像儀和激光雷達掃描儀，一次飛行可同時獲取目標(biāo)圖譜信息及三維點云數(shù)據(jù),，應(yīng)用于大范圍、多維度的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究,、大田高通量表型分析,、森林植被資源調(diào)查,、生態(tài)環(huán)境研究,、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查,、考古研究、電力巡線,、航空測繪等領(lǐng)域,。

基于Ecodrone^?無人機平臺搭載的一體式高光譜-激光雷達傳感器，在獲取葉片或冠層水平光譜反射的高分辨率成像的同時,，激光雷達傳感器通過主動發(fā)射高頻脈沖能夠直接穿透植被冠層,、獲取高精度的植被三維結(jié)構(gòu)信息和生境結(jié)構(gòu)信息,，對冠層及結(jié)構(gòu)層面進行快速無損高通量原位監(jiān)測,、森林物種多樣性研究,、植物生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)變化研究等具有重要意義,。

性能特點：

1)       8旋翼專業(yè)無人機遙感平臺,，搭載AFX高光譜成像、機載PC及激光雷達可飛行作業(yè)20分鐘以上,，有效覆蓋面積超10公頃

2)       采用芬蘭Specim AFX系列高光譜成像傳感器和法國YellowScan激光雷達系統(tǒng)

3)       厘米級地面分辨率,，50m高度高光譜成像地面分辨率達3.5cm，30m高度（用于田間高通量作物表型分析）地面分辨率可達2cm

4)       50m高單樣線飛行作業(yè)可自動采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)

5)       高密度三維點云,，精確度2.5cm,，最高可達3次回波，50m飛行高度點云密度700pts/平方米,；可選配高精確度LiDAR系統(tǒng),，精確度可達0.5cm、回波達15次

6)       建議選配易科泰匹配提供的手持式葉綠素?zé)晒鈨x,、手持葉夾式高光譜儀,、便攜式LCpro T光合儀（附參考文獻），以測量穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒釬t,、植物光譜反射指數(shù)VIs,、光合作用及氣孔導(dǎo)度等參數(shù)

7)       可選配OTC-Auto自動開啟式光合呼吸監(jiān)測系統(tǒng)，測量監(jiān)測CO2通量及H2O通量,，并測量分析GEP（Gross Ecosystem Productivity）

8)       可基于弗朗霍夫譜線FLD模型提取SIF（太陽光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?，Solar-Induced-Fluorescence）（易科泰提供技術(shù)方法和分析軟件、參考文獻）,，無人機遙感Mapping Photosynthesis

9)       可選配高分辨率,、高靈敏度Thermo-RGB傳感器，組成功能強大的高光譜-紅外熱成像-激光雷達無人機遙感平臺（EcoDrone-LiHT,，LiDAR, Hyperspectral and Thermal remote sensing）,，大范圍（景觀水平）、高空間分辨率（厘米級）同步觀測生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能,，包括結(jié)構(gòu)信息,、光譜信息、表面溫度信息等

上圖引自Bruce D. Cook等,，NASA Goddard’s LiDAR, Hyperspectral and Thermal (G-LiHT) Airborne Imager, Remote Sensing, 2013

7)       專業(yè)無人機遙感技術(shù)方案,，同步獲取高光譜與激光雷達數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植物光譜反射指數(shù),、高密度三維點云,、三維測量數(shù)據(jù)、分類點云,、DTM等

主要技術(shù)指標(biāo)：

n  應(yīng)用案例一：旱地植被分類調(diào)查

半干旱生態(tài)系統(tǒng)（即旱地）中的植被在調(diào)節(jié)全球碳平衡方面發(fā)揮著重要作用,。然而,，復(fù)雜環(huán)境下不同生物群落相互交錯，對旱地區(qū)域繪制,、量化植被物種和結(jié)構(gòu)造成很大的困難,。要完全解決旱地植物的分類問題，需要綜合考慮冠層生物化學(xué),、結(jié)構(gòu)和環(huán)境變量,。高光譜遙感已被用于對全球不同生物群落內(nèi)的植被物種分類，但大面積旱地植被的光學(xué)分類仍面對著光譜混合像元及光譜異質(zhì)性的挑戰(zhàn),。激光雷達指標(biāo)（如冠層高度）表征三維冠層結(jié)構(gòu)的能力為光學(xué)分類提供了補充信息,，此外，激光雷達數(shù)據(jù)可導(dǎo)出高分辨率數(shù)據(jù)高程模型DEM,，為植被分類提供坡度,、坡向和高程等地形信息，可提高植被分類覆蓋的精度,。

美國的研究學(xué)者將植被光學(xué)（高光譜）和結(jié)構(gòu)（激光雷達）信息結(jié)合,，對位于美國愛達荷州奧懷希山脈的雷諾茲溪實驗流域的干旱地區(qū)（xeric）及半干旱地區(qū)（mesic）進行了植被分類研究。這項研究整合了高光譜光譜分類技術(shù)與激光雷達衍生數(shù)據(jù),，利用植被光譜信息,、冠層高度及地形信息，提高了半干旱生態(tài)系統(tǒng)的分類精度,，成功繪制包含土壤,、草和灌木的干旱區(qū)域豐度圖及包含白楊、花旗松,、杜松和其他河岸植被的分類地圖,。經(jīng)驗證，將激光雷達信息納入高光譜分類方案后,，整體分類準(zhǔn)確率從 60% 提高到 89%,。

基于高光譜分類和激光雷達衍生產(chǎn)品的最終植被覆蓋圖；（左）mesic分類和（右）xeric分類

n  應(yīng)用案例二：小面積水體識別與提取

水除了是必不可少的自然資源外,，也是生物多樣性的重要環(huán)境基礎(chǔ),。露天采礦是對環(huán)境有強烈影響的人類活動之一，對淡水生物群產(chǎn)生很大負(fù)面影響,，但采礦活動產(chǎn)生的棄土棄渣堆經(jīng)技術(shù)開墾或自然演替形成了許多充滿水的洼地,，這些小面積水體對無尾目和蜻蜓等水生物種尤其有價值。為了更好地管理水資源,，保護這些受威脅的生態(tài)系統(tǒng)和防止生物多樣性喪失,，需要對開放的地表水體進行精確提取和重復(fù)監(jiān)測。

遙感已被廣泛用于識別水體，然而光學(xué)圖像難以將水體特征與具有低反射率的其他物體（例如樹影）區(qū)分開來,。為了解決這些問題,，捷克生命科學(xué)大學(xué)的研究學(xué)者對高光譜與LiDAR數(shù)據(jù)融合方法用于小面積水體精準(zhǔn)識別的能力進行了評估。

研究區(qū)域位于捷克波西米亞北部的褐煤盆地,，主要由四個棄土棄渣堆組成，其中包含了形狀,、高度,、大小各異的水體區(qū)塊。在這項研究中,，使用基于對象的分類方法在集成的高光譜數(shù)據(jù)和激光雷達數(shù)據(jù)中以非常高的準(zhǔn)確度（漏分誤差2%,，錯分誤差0.4%）提取了棄土棄渣堆上的開放地表水體，與單獨使用高光譜或LiDAR數(shù)據(jù)相比,，準(zhǔn)確度最高,。

左圖：（A）真彩色航拍照片，(B) 假彩色合成和（C）LiDAR變量組合,；右圖：僅基于高光譜數(shù)據(jù)（深藍色）與綜合LiDAR變量（淺藍色）的分類差異

研究結(jié)果表明,，高光譜和 LiDAR 數(shù)據(jù)的整合可以成功消除了陰影等影響，大大提高小面積水體的識別能力,，這對于棲息地的水體動態(tài)監(jiān)測及生態(tài)恢復(fù)與保護至關(guān)重要,。

易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究,、森林植被資源調(diào)查,、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查,、環(huán)境研究,、航空測繪等應(yīng)用領(lǐng)域提供無人機及近地遙感全面技術(shù)方案。

參考文獻：

[1] Hamid Dashti,Andrew Poley,Nancy F. Glenn,Nayani Ilangakoon,Lucas Spaete,Dar Roberts,Josh Enterkine,Alejandro N. Flores,Susan L. Ustin,Jessica J. Mitchell. Regional Scale Dryland Vegetation Classification with an Integrated Lidar-Hyperspectral Approach[J]. Remote Sensing,2019,11(18):

[2] Science - Applied Geoscience; Findings on Applied Geoscience Discussed by Investigators at Czech University of Life Sciences Prague (Integration of Hyperspectral and Lidar Data for Mapping Small Water Bodies)[J]. Science Letter,2020