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    Ecodrone® 多傳感器無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用于果樹(shù)表型研究

    發(fā)布時(shí)間: 2022-11-21  點(diǎn)擊次數(shù): 1362次

    易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心基于自主設(shè)計(jì)生產(chǎn)的專業(yè)多旋翼無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),引進(jìn)國(guó)際光譜成像傳感器技術(shù),包括芬蘭Specim高光譜成像、法國(guó)YellowScan激光雷達(dá)、多光譜成像、紅外熱成像、RGB成像、激光測(cè)距等多種傳感器技術(shù),推出系列多傳感器無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng),為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)觀測(cè)提供無(wú)人機(jī)遙感與近地遙感全面解決方案。

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    方案一:Ecodrone® UAS-4/4Pro輕便型無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)

    ? 可同時(shí)搭載多光譜成像、Thermo-RGB成像,或多光譜成像與激光雷達(dá)

    ?  多光譜成像地面分辨3.4cm@50mAGL

    ?  科研級(jí)Thermo-RGB成像:640512像素

    ?  可直接得出數(shù)十種VI(植物光譜反射指數(shù))、標(biāo)準(zhǔn)化冠層溫度、CWSI(水分脅迫指數(shù))等

    ? 自主UAS-4平臺(tái),榮獲第24屆中國(guó)楊凌農(nóng)業(yè)高新科技成果博覽會(huì)“后稷獎(jiǎng)"

    方案二: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)

    ?  搭載AFX高光譜成像及紅外熱成像

    ?  厘米級(jí)地面分辨率

    ?  單航帶寬36m @50m AGL;

    ?  科研級(jí)Thermo-RGB成像:640×512像素

    ?  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

    ?  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)備新銳產(chǎn)品"

    方案三:Ecodrone® UAS-8 Pro一體式高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)

    ?  Ecodrone®-LiHT ( LiDAR,Hyperspectral and Thermal remote sensing),集高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)于一體,或高光譜-激光雷達(dá)

    ? AFX高光譜成像傳感器,高分辨率、高信噪比、高幀頻、高分辨率、高靈敏度

    ?  Thermo-RGB傳感器,640×512像素,測(cè)溫靈敏度可達(dá)0.03

    ?  高密度三維點(diǎn)云,最高精確度0.5cm,最高回波15次,50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2

    ?  大范圍(景觀水平)、高空間分辨率(厘米級(jí))同步觀測(cè)植被結(jié)構(gòu)功能


    以下為多傳感器無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在果樹(shù)表型研究中的應(yīng)用案例:

    應(yīng)用案例一:基于多光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的葡萄園水分狀況評(píng)估

    在許多降雨稀少和蒸發(fā)量大的葡萄酒產(chǎn)區(qū),干旱脅迫可能對(duì)葡萄的營(yíng)養(yǎng)、產(chǎn)量、成分以及葡萄酒感官評(píng)價(jià)產(chǎn)生負(fù)面影響,因此,優(yōu)化灌溉是大多數(shù)葡萄酒產(chǎn)地的一項(xiàng)關(guān)鍵研究問(wèn)題。

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    無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)具有時(shí)間靈活,作業(yè)高效,以及高分辨率的特點(diǎn),利用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可開(kāi)展作物水分和營(yíng)養(yǎng)脅迫的相關(guān)研究工作。研究人員使用機(jī)載多光譜和紅外熱成像評(píng)估了一個(gè)位于西班牙里奧哈省洛格羅尼奧市的5公頃雨養(yǎng)葡萄園的水分狀況。

    在地面測(cè)得葉片氣孔導(dǎo)度(gs)和莖水勢(shì)(Ψstem)數(shù)據(jù),研究人員使用分水嶺算法,發(fā)現(xiàn)葉片溫度與冠層溫度數(shù)據(jù)顯著正相關(guān),莖水勢(shì)和氣孔導(dǎo)度與紅外熱成像數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān),如圖1.1所示。由多光譜數(shù)據(jù)得到的NDVI、MSRSRI植被指數(shù)與gs和Ψstem有明顯相關(guān)性,其中Ψstem與這三個(gè)指數(shù)的最佳決定系數(shù)R2分別為0.68,0.660.64,同時(shí)gs決定系數(shù)在0.75-0.84之間。這些結(jié)果表明,作物生理數(shù)據(jù)和由多光譜和熱成像得出的遙感數(shù)據(jù)之間的線性回歸得到的決定系數(shù),使多光譜和熱紅外方法應(yīng)用于葡萄生理評(píng)估具有可行性。

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    研究揭示了紅外熱成像和多光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)指數(shù)與葡萄園水分狀況之間存在高度相關(guān)性,表明無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可用于評(píng)估葡萄園的水分狀況,并繪制葡萄園內(nèi)的水分狀況的空間分布及變化圖,這對(duì)灌溉工作非常有用,有助于繪制地圖或優(yōu)化葡萄園灌溉站的數(shù)量和位置,并且能夠基于這一數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)新的水分調(diào)度模型。

    應(yīng)用案例二:基于高光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的橄欖樹(shù)苛養(yǎng)木桿菌監(jiān)測(cè)

    苛養(yǎng)木桿菌(Xylella fastidiosa,Xf)是一種有害的植物致病菌,可感染全球500多種植物,已被我國(guó)列入檢疫性有害生物名錄之中。因此,沒(méi)有表現(xiàn)出明顯癥狀前遏制和受感染植物至關(guān)重要,為了實(shí)現(xiàn)這一目的,航空遙感技術(shù)無(wú)疑是一種高效的方法。

    T.Poblete等研究人員選取意大利南部阿普利亞的Xf感染區(qū),分別在20162017年采集了三個(gè)面積共1200公頃的區(qū)域(1.1)的高光譜和熱成像數(shù)據(jù),同步采集了地面葉片數(shù)據(jù)。將從高光譜和熱成像相機(jī)獲取的VI、太陽(yáng)誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?/span>(SIF)和基于溫度數(shù)據(jù)的作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的貢獻(xiàn)進(jìn)行了評(píng)估,在不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果中,使用精細(xì)高斯(徑向基)函數(shù)的支持向量機(jī)能夠最準(zhǔn)確地區(qū)分感染和未感染樹(shù),并且在所有迭代中具有最小的標(biāo)準(zhǔn)差(s.d.=0.1),使用高斯函數(shù)(高斯核為0.56)的支持向量機(jī)結(jié)果(總體精度OA~ 80%,κ=0.42)

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    進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)400-450nm波段的反射數(shù)據(jù)和CWSI是對(duì)橄欖樹(shù)Xf癥狀敏感的最關(guān)鍵光譜數(shù)據(jù),將波段連續(xù)的高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為10nm半波寬的6個(gè)光譜帶集模擬多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),當(dāng)6個(gè)多光譜信息與熱成像數(shù)據(jù)組合時(shí),預(yù)測(cè)模型的OA高達(dá)74% (κ= 0.36),同時(shí),據(jù)研究感染Xf的植物需要10-12個(gè)月才能出現(xiàn)明顯癥狀,因此,更加說(shuō)明光譜成像和熱成像的結(jié)合對(duì)于苛養(yǎng)木桿菌疫區(qū)大規(guī)模先期監(jiān)測(cè)的可行性。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Baluja J , Diago M P , Balda P , et al. Assessment of vineyard water status variability by thermal and multispectral imagery using an unmanned aerial vehicle (UAV)[J]. Irrigation Science, 2012(6).

    [2] Poblete T ,  Camino C ,  Beck P , et al. Detection of Xylella fastidiosa infection symptoms with airborne multispectral and thermal imagery: Assessing bandset reduction performance from hyperspectral analysis[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020, 162:27-40.



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