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易科泰推出輕便型、一體化,、多傳感器無人機遙感作物表型研究監(jiān)測技術方案——Ecodrone^? UAS-4 Pro輕便型一體式多光譜-激光雷達遙感系統(tǒng)：

• 基于自主專利UAS-4遙感平臺技術,，兼具輕便型和多功能特點

• 同時搭載多光譜成像、激光雷達及RGB成像,，作業(yè)時間大于20分鐘

• 一次飛行可同步獲取5/10個光譜波段,、高密度點云數(shù)據(jù)及RGB，作業(yè)效率事半功倍

• 厘米級多光譜地面分辨率,，50m高度地面分辨率達3.4cm,，30m高度（用于田間高通量作物表型分析）地面分辨率可達2cm

• LiDAR-RGB：標配精確度2.5cm，回波次數(shù)3,，F(xiàn)OV 70.4度,，可選配其他規(guī)格；RGB成像為Sony APS-C Exmor CMOS傳感器,，20MP像素,，F(xiàn)OV 83度

• 應用于精準農(nóng)業(yè)研究、作物表型遙感,、病蟲害監(jiān)測,、農(nóng)作物產(chǎn)量評估、森林遙感監(jiān)測,、碳源匯監(jiān)測評估,、生態(tài)環(huán)境調(diào)查監(jiān)測、生物多樣性監(jiān)測等,、生物固碳研究等領域

Ecodrone^? UAS-4 Pro輕便型一體式多光譜-激光雷達遙感系統(tǒng)

主要技術指標：

分析測量參數(shù)：

ü  冠層結構參數(shù)：NDVI,、NDRE、DVI,、VOG,、NDWI、GCI,、LCI等

ü  R/G/B指數(shù),，如綠度指數(shù)等

ü  可測量光利用效率、淺水環(huán)境（氣溶膠,、浮質(zhì)等）,、葉綠素效率或紅邊坡度等（10通道）

ü  激光雷達參數(shù)：高密度真彩色點云,、三維測量數(shù)據(jù)、分類點云,、DOM,、DSM、DTM,、DHM等

應用案例一：不同脅迫條件下水稻表型分析

易科泰光譜成像與無人機遙感技術研究中心使用Ecodrone^?無人機遙感系統(tǒng)對某水稻田進行表型分析,。基于NDVI和NDRE結果可以看出,，除水稻田邊緣部分外整體指數(shù)數(shù)值較高,，說明作物葉綠素含量和綠色部分生物量較高，幾乎使NDVI數(shù)值達到了飽和,。而從NDRE圖可以更為清晰的看出不同處理條件下水稻生理特性的差異,，通常NDRE數(shù)值越高反應著植株越健康,。

圖1：依次為飛行作業(yè)圖,；水稻田不同處理方式（品種、種植密度,、施肥濃度）標記圖,；NDVI圖；NDRE圖

基于無人機多光譜數(shù)據(jù)進一步研究驗證篩選出種植品種,、種植密度和施肥用量的最優(yōu)組合,，可以有效減少資源浪費，緩解氮肥流失造成的環(huán)境問題,，并可結合LiDAR結構信息及實際測量的理化數(shù)據(jù)建立擬合模型,，用以反演作物生化及生物量指標，實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究,。

應用案例二：人工松林生長監(jiān)測

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^?激光雷達無人機遙感系統(tǒng),，對某農(nóng)田-人工林地帶進行了LiDAR遙感作業(yè)。

圖2-1：基于高度渲染的作業(yè)區(qū)LiDAR點云

圖2-2：基于LiDAR點云的DOM和DHM模型

通過LiDAR點云剖面高度測量并結合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,，而地面人工采樣實測結果大部分高度落在1.6-1.7m區(qū)間,，吻合度較高。

圖2-3：基于LiDAR點云的人工松林高度剖面及測量值

實驗表明,，基于Ecodrone^?激光雷達無人機遙感技術,，測量獲取的LiDAR三維信息，結合地面采樣實測結果,，對植被精準分類,、監(jiān)測樹木/作物不同生長階段的特點,、評估生物量及指導施肥具有重要意義。

應用案例三：不同生長階段冬小麥冠層結構變化監(jiān)測

基于反射光譜計算的葉面積指數(shù)(LAI)等相關指標監(jiān)測冠層密度,，對于理解和預測土壤-植物-大氣系統(tǒng)中的循環(huán)過程以及指示作物健康和農(nóng)場管理中產(chǎn)量估計具有重要作用,。德國和比利時學者使用無人機Lidar和多光譜遙感成像系統(tǒng)對德國Selhausen的ICOS冬小麥大田區(qū)域進行了7次數(shù)據(jù)采集，時間跨度由2020年4月1日至7月21日,，評估了Lidar-多光譜技術在精準農(nóng)業(yè)冠層結構估計中的應用潛力,。

圖3-1：利用機載LiDAR測量估算基于冠層密度的植物面積指數(shù)(PAI)示意圖

圖3-2：左：不同時段的RGB圖像與分別用Lidar和多光譜方法獲得的PAI和GAI

右：ICOS大田冬小麥平均高度的時間和空間的變化

研究結果表明，在冬小麥成熟之前的生長階段中,，基于Lidar數(shù)據(jù)衍生的植物面積指數(shù)（PAI）與通過地面設備采集的綠色面積指數(shù)（GAI）值具有高度一致性,，與多光譜成像獲取的GAI估計值也密切相關，可準確反映冬小麥生長過程中在空間結構上的變化,。通過每個采集時段（12/05,、26/05、09/06,、23/06）點云數(shù)據(jù)創(chuàng)建的數(shù)字地表模型DSM減去數(shù)字地形模型DTM(01/04,，生長季節(jié)開始時)，也能對冬小麥高度進行有效估算,。同時,，使用多光譜數(shù)據(jù)補償Lidar PAI，可以區(qū)分綠色植被面積指數(shù)與非綠色植被面積指數(shù),，在整個作物生長周期互相補充,，進行作物建模，以實現(xiàn)精準施肥,、作物管理和碳儲存估算等,。

易科泰生態(tài)技術公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應用，為精準農(nóng)業(yè)研究,、作物表型遙感,、病蟲害監(jiān)測、農(nóng)作物產(chǎn)量評估,、森林遙感監(jiān)測,、碳源匯監(jiān)測評估、生態(tài)環(huán)境調(diào)查監(jiān)測,、生物多樣性監(jiān)測等,、生物固碳研究等領域提供無人機及近地遙感全面技術方案。

參考文獻：

[1] Bates J S ,  Montzka C ,  Schmidt M , et al. Estimating Canopy Density Parameters Time-Series for Winter Wheat Using UAS Mounted LiDAR[J]. Remote Sensing, 2021, 13(4):710.