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  Ecodrone?高光譜-激光雷達(dá)無人機遙感技術(shù),，基于自主研發(fā)專業(yè)無人機遙感平臺和國際先進遙感成像傳感器技術(shù),、專業(yè)設(shè)計云臺及掛載板,、無人機遙感專業(yè)技術(shù)服務(wù)團隊，為我國農(nóng)業(yè),、林業(yè),、生態(tài)環(huán)境觀測,、海洋地球觀測、地質(zhì)勘測等提供全面無人機遙感解決方案和技術(shù)服務(wù)：

無人機遙感成像傳感器

• 高光譜成像：與Specim（芬蘭）國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
• LiDAR（激光雷達(dá)）：與法國YellowScan公司合作,，專業(yè)無人機激光雷達(dá)遙感技術(shù),，精確度最高可達(dá)1cm,、回波最高達(dá)5
• 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成像無人機遙感傳感器,，溫度靈敏度達(dá)30mK（0.03攝氏度）
• 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

專業(yè)無人機遙感平臺

• UAS-4輕便型無人機遙感平臺，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
• UAS-4 Pro 4旋翼無人機遙感平臺,，為UAS-4升級版，可搭載LiDAR及LiDAR-RGB（激光雷達(dá)與高分辨率RGB成像）等
• UAS-8無人機遙感平臺,，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
• UAS-8 Pro無人機遙感平臺,，高負(fù)載,、高續(xù)航,，可同時搭載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

便攜式無人機遙感適配地面測量儀器

• 超便攜光合作用測量儀
• 手持式穩(wěn)態(tài)葉綠素?zé)晒鉁y量儀
• 手持式植物高光譜測量儀（葉夾式）
• 手持式高光譜成像儀（400-1000nm）
• 空陸雙基Thermo-RGB成像儀
• 冠層植被指數(shù)測量監(jiān)測系統(tǒng)
• 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人機遙感研究中心利用自主研發(fā)的Ecodrone?高光譜-激光雷達(dá)無人機遙感系統(tǒng)（系統(tǒng)配置與主要技術(shù)指標(biāo)參見下表）,，在某農(nóng)田-人工林地帶進行了遙感作業(yè)測試（地塊分布及激光雷達(dá)數(shù)字高度模型（DHM）參見下面圖示）：

  通過LiDAR點云剖面高度測量并結(jié)合剔除了地表高程的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，和地面人工采樣實測結(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：人工松樹林高度渲染；下圖：人工松林剖面高度

  通過2021年4月12日和6月3日兩個時間段高光譜成像數(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日松樹反射光譜對比,，4月12日松樹林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)實驗基地，利用高光譜-激光雷達(dá)-RGB無人機遙感技術(shù),，對高粱生長期獲取多時相可見光,、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)典的基于回歸的機器學(xué)習(xí)方法開發(fā)了生物量預(yù)測模型,，并研究了回歸方法,、數(shù)據(jù)來源、遙感和田間生物量參考數(shù)據(jù)采集時機,、樣本數(shù)量等因素對預(yù)測結(jié)果的影響,。研究結(jié)果表明，通過從LiDAR點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)測高粱生物量。高時空分辨率,、高光譜分辨率（高光譜成像技術(shù)）無人機遙感技術(shù)可以實現(xiàn)大田高通量作物表型分析,，這對遺傳育種、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個高粱品種的光譜變化,。這些品種在光譜的可見光范圍內(nèi)非常相似,，但在光譜的近紅外部分觀察到了很大的變化

兩個地塊的第2行和第3行不同生長期的點云數(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