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易科泰推出無(wú)人機(jī)遙感森林病蟲(chóng)害研究監(jiān)測(cè)技術(shù)方案——Ecodrone^? UAS-8高分辨率高光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)：

l  8旋翼專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),，搭載AFX高光譜成像、機(jī)載PC及紅外熱成像可飛行作業(yè)30分鐘以上,，有效覆蓋面積超10公頃

l  厘米級(jí)地面分辨率，50m高度地面分辨率達(dá)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(dá)2cm

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

l  科研級(jí)Thermo-RGB成像：640×512像素,，多點(diǎn)黑體校準(zhǔn)，靈敏度50或30mK,，測(cè)溫范圍-25℃-150℃/-40℃-550℃,，在線實(shí)時(shí)溫度測(cè)量分析，10倍光學(xué)變焦RGB鏡頭,，全高清畫(huà)質(zhì),，磁編碼自穩(wěn)云臺(tái)，實(shí)時(shí)姿態(tài)調(diào)整,，可選配CWSI成像,，實(shí)時(shí)測(cè)量作物水分脅迫指數(shù)

l  專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與紅外熱成像數(shù)據(jù),，應(yīng)用軟件可直接得出90多個(gè)VI（植物光譜反射指數(shù)）,、F（葉綠素?zé)晒猓?biāo)準(zhǔn)化冠層溫度,、CWSI（水分脅迫指數(shù)）等

l  榮獲2020年檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證認(rèn)可行業(yè)年度風(fēng)云榜“儀器設(shè)備十大新銳產(chǎn)品”

l  應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究,、林木表型遙感、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè),、森林資源調(diào)查評(píng)估,、生物多樣性監(jiān)測(cè)等

主要技術(shù)指標(biāo)：

研究案例1：大面積橄欖樹(shù)黃萎病的早期檢測(cè)和定量研究

橄欖樹(shù)黃萎病（VW）是一種由大麗輪枝菌引起的主要通過(guò)土壤進(jìn)行迅速傳播的疾病,，這種真菌通過(guò)感染植物根部,，阻塞水流并關(guān)閉氣孔降低蒸騰速率，從而造成水分蒸發(fā)減少,，使樹(shù)冠溫度升高,，最終導(dǎo)致葉片褪綠和落葉。因此,，盡早發(fā)現(xiàn)感染有助于避免病原體向新的區(qū)域傳播,，尤其是對(duì)于尚未感染病原體的區(qū)域，有助于進(jìn)行提前預(yù)防和實(shí)施優(yōu)化改良措施,。

西班牙研究人員利用無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)搭載高光譜相機(jī)和紅外熱成像相機(jī),，對(duì)西班牙南部塞維利亞省Ecija地區(qū)的3000公頃包含不同土壤和作物管理特點(diǎn)的商業(yè)化橄欖樹(shù)地塊進(jìn)行遙感成像,，獲得了該區(qū)域每棵樹(shù)的標(biāo)準(zhǔn)冠層溫度(Tc-Ta) 和260個(gè)通道的光譜數(shù)據(jù)，基于該數(shù)據(jù)并通過(guò)降維處理,，使用線性判別分析（LDA）和支持向量機(jī)（SVM）兩種方法對(duì)黃萎病的侵染程度進(jìn)行了大規(guī)模遙感評(píng)估分類(lèi),。

圖1-1：不同VW感染程度的橄欖樹(shù)，a-e依次遞增（左圖）,；中心圖中黃色區(qū)域代表不同程度黃萎病的橄欖樹(shù)地塊,，a-i圖顯示在不同土壤和作物管理差異下各地塊高分辨率細(xì)節(jié)（右圖）

結(jié)果顯示，對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)集,，LDA的總精度為59.0%,，SVM的總精度為79.2%，SVM 得到了更高的總體準(zhǔn)確率,。而LDA對(duì)初始感染VW和嚴(yán)重程度較低級(jí)別的樹(shù)木進(jìn)行了更好的分類(lèi),，準(zhǔn)確率分別達(dá)到71.4%和75.0%。研究還發(fā)現(xiàn)歸一化冠層溫度,、葉綠素?zé)晒?、結(jié)構(gòu)指數(shù)、葉黃素,、葉綠素,、類(lèi)胡蘿卜素和疾病指標(biāo)是判斷黃萎病感染早期和晚期的最佳指標(biāo)。結(jié)果表明,，這種在大范圍果園尺度研究重開(kāi)發(fā)的方法適用于對(duì)包含不同土壤類(lèi)型和作物管理特征的橄欖樹(shù)園的大面積監(jiān)測(cè),。

圖1-2：左：a）紅外熱成像DOM圖，b）a中紅框區(qū)域的橄欖樹(shù)冠層識(shí)別,，c）不同感染程度的 Tc-Ta

右：a）高光譜成像DOM圖,，b）a中紅框區(qū)域的橄欖樹(shù)冠層識(shí)別，c）不同感染程度的橄欖樹(shù)冠層反射率

研究案例2：杏樹(shù)紅葉斑病早期檢測(cè)和量化

杏樹(shù)是一種重要的經(jīng)濟(jì)作物,，其果仁具有良好的藥用價(jià)值，廣泛應(yīng)用于食品,、化妝品及醫(yī)藥等領(lǐng)域,。而紅葉斑病是影響杏樹(shù)的主要真菌性葉面病害之一，通過(guò)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)建立杏樹(shù)染病的田間地圖,，可準(zhǔn)確并盡早地發(fā)現(xiàn)疾病,，評(píng)估其染病嚴(yán)重程度，從而進(jìn)行合理噴藥,，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理,。

圖2-1：杏仁葉感染紅葉斑病（a-c：染病情況逐漸嚴(yán)重）,；(d)：嚴(yán)重感染的杏樹(shù)

西班牙國(guó)家研究委員會(huì)農(nóng)業(yè)研究所研究人員基于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù),，通過(guò)高分辨率紅外熱成像和高光成像獲取冠層溫度和植被指數(shù),，在葉片和冠層水平上評(píng)估了杏樹(shù)紅葉斑病的影響，采用LDA,、SVM等不同方法組合對(duì)紅葉斑嚴(yán)重程度進(jìn)行量化和判別,。研究發(fā)現(xiàn)，葉綠素,、類(lèi)胡蘿卜素指數(shù)和葉綠素?zé)晒鈱?duì)紅葉斑點(diǎn)病的早期診斷效果較好,。線性模型在區(qū)分無(wú)癥狀植株和紅葉斑病感染晚期植株方面表現(xiàn)出更好的效果，而非線性SVM方法在區(qū)分無(wú)癥狀植株和紅葉斑病感染早期植株方面表現(xiàn)較好,。另外,，葉片尺度上的氣孔導(dǎo)度、葉綠素含量,、葉綠素?zé)晒?、光化學(xué)反射指數(shù)和光譜反射率的測(cè)量結(jié)果表明，健康葉片與有癥狀葉片的綠色區(qū)域之間無(wú)顯著差異,。本研究表明,，使用高分辨率高光譜影像和紅外熱成像數(shù)據(jù)對(duì)紅葉斑病進(jìn)行早期檢測(cè)和量化具有可行性。

圖2-2：左：a）高光譜成像DOM圖,，b）a中紅框區(qū)域的橄欖樹(shù)冠層識(shí)別,，c）不同感染程度的橄欖樹(shù)冠層反射率

右：a）紅外熱成像DOM圖，b）a中紅框區(qū)域的橄欖樹(shù)冠層識(shí)別

參考文獻(xiàn)：

1. Calderón R, Navas-Cortés J A, Zarco-Tejada P J. Early detection and quantification of Verticillium wilt in olive using hyperspectral and thermal imagery over large areas[J]. Remote Sensing, 2015, 7(5): 5584-5610.

2.        López-López Manuel, Calderón Rocío, González-Dugo Victoria, et al. Early Detection and Quantification of Almond Red Leaf Blotch Using High-Resolution Hyperspectral and Thermal Imagery[J]. Remote Sensing, 2016, 8(4):276.