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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(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)和國(guó)際先進(jìn)遙感成像傳感器技術(shù)、專(zhuān)業(yè)設(shè)計(jì)云臺(tái)及掛載板、無(wú)人機(jī)遙感專(zhuān)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

a)   高光譜成像：與Specim（芬蘭）國(guó)際知名高光譜成像技術(shù)公司合作,，400-1000nm VNIR高光譜成像,、900-1700nm SWIR高光譜成像

b)   LiDAR（激光雷達(dá)）：與法國(guó)YellowScan公司合作，專(zhuān)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

c)   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）

d)   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(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)

a)   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

b)   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

c)   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

d)   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

便攜式無(wú)人機(jī)遙感適配地面測(cè)量?jī)x器

a)   超便攜光合作用測(cè)量?jī)x

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

c)   手持式植物高光譜測(cè)量?jī)x（葉夾式）

d)   手持式高光譜成像儀（400-1000nm）

e)   空陸雙基Thermo-RGB成像儀

f)   冠層植被指數(shù)測(cè)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

g)   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(jiàn)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(jiàn)下面圖示）：

    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,。

上左圖：激光雷達(dá)與RGB圖像融合側(cè)視圖,；上右圖：人工松樹(shù)林高度渲染；下圖：人工松林剖面高度

    通過(guò)2021年4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(shù)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(shù)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(shù)反射光譜對(duì)比,，4月12日松樹(shù)林NDVI、6月3日NDVI,，4月12日PRI,、6月3日PRI

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(jiàn)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(kāi)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。

7月18日HyCal-18區(qū)塊內(nèi)18個(gè)高粱品種的光譜變化,。這些品種在光譜的可見(jiàn)光范圍內(nèi)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(gè)地塊的第2行和第3行不同生長(zhǎng)期的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；“341×10”和“Trudan Headless”樣本的最大高度分別為1.4米和3.2米