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Ecodrone? UAS-4 Pro轻盈型一体式多光谱-激光雷达遥感系统

时间：2022-07-08

作者：Z6尊龙凯时

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简介：

Z6尊龙凯时

Z6尊龙凯时推出轻盈型、一体化、多传感器无人机遥感作物表型研究监测手艺计划——Ecodrone^? UAS-4 Pro轻盈型一体式多光谱-激光雷达遥感系统：

基于自主专利UAS-4遥感平台手艺，兼具轻盈型和多功效特点
同时搭载多光谱成像、激光雷达及RGB成像，作业时间大于20分钟
一次航行可同步获取5/10个光谱波段、高密度点云数据及RGB，作业效率事半功倍
厘米级多光谱地面区分率，50m高度地面区分率达3.4cm，30m高度（用于田间高通量作物表型剖析）地面区分率可达2cm
LiDAR-RGB：标配准确度2.5cm，回波次数3，FOV 70.4度，可选配其他规格；RGB成像为Sony APS-C Exmor CMOS传感器，20MP像素，FOV 83度
应用于精准农业研究、作物表型遥感、病虫害监测、农作物产量评估、森林遥感监测、碳源汇监测评估、生态情形视察监测、生物多样性监测等、生物固碳研究等领域

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Ecodrone^? UAS-4 Pro轻盈型一体式多光谱-激光雷达遥感系统

主要手艺指标：

	多光谱	LiDAR-RGB
型号	5+1 or 10通道	Mapper	Mapper+	Surveyor Ultra
空间像素	1280×960像素（单波段）	3632×5456像素（RGB）	3632×5456像素（RGB）	3632×5456像素（RGB）
地面区分率	3.4cm@50m AGL	2cm（点云精度）	2.5cm（点云精度）	3cm（点云精度）
探测器	CCD	Livox Horizon固态	Livox AVIA固态	Hesai XT32M2X
测程	不限	90m	120m	140m
拍摄速率/帧频	1秒/次全波段	240kHz 2次回波	240kHz 3次回波	640kHz 3次回波
视场角	42.7°	81.7°	70.4°	360°
数据接口	SD卡	USB3	USB3	USB3

剖析丈量参数：

冠层结构参数：NDVI、NDRE、DVI、VOG、NDWI、GCI、LCI等
R/G/B指数，如绿度指数等
可丈量光使用效率、浅水情形（气溶胶、浮质等）、叶绿素效率或红边坡度等（10通道）
激光雷达参数：高密度真彩色点云、三维丈量数据、分类点云、DOM、DSM、DTM、DHM等

应用案例一：差别胁迫条件下水稻表型剖析

Z6尊龙凯时光谱成像与无人机遥感手艺研究中心使用Ecodrone^?无人机遥感系统对某水稻田举行表型剖析�；贜DVI和NDRE效果可以看出，除水稻田边沿部分外整体指数数值较高，说明作物叶绿素含量和绿色部学生物量较高，险些使NDVI数值抵达了饱和。而从NDRE图可以更为清晰的看出差别处置惩罚条件下水稻心理特征的差别，通常NDRE数值越高反应着植株越康健。

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图1：依次为航行作业图；水稻田差别处置惩罚方法（品种、莳植密度、施肥浓度）标记图；NDVI图；NDRE图

基于无人机多光谱数据进一步研究验证筛选出莳植品种、莳植密度和施肥用量的最优组合，可以有用镌汰资源铺张，缓解氮肥流失造成的情形问题，并可团结LiDAR结构信息及现实丈量的理化数据建设拟合模子，用以反演作物生化及生物量指标，实现精准农业生产研究。

应用案例二：人工松林生长监测

Z6尊龙凯时光谱成像与无人机遥感研究中心使用自主研发的Ecodrone^?激光雷达无人机遥感系统，对某农田-人工林地带举行了LiDAR遥感作业。

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图2-1：基于高度渲染的作业区LiDAR点云

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图2-2：基于LiDAR点云的DOM和DHM模子

通过LiDAR点云剖面高度丈量并团结DHM模子，随机选取A地块人工松林15个点，提取其高度值，求取平均值为161cm，而地面人工采样实测效果大部分高度落在1.6-1.7m区间，吻合度较高。

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图2-3：基于LiDAR点云的人工松林高度剖面及丈量值

实验批注，基于Ecodrone^?激光雷达无人机遥感手艺，丈量获取的LiDAR三维信息，团结地面采样实测效果，对植被精准分类、监测树木/作物差别生长阶段的特点、评估生物量及指导施肥具有主要意义。

应用案例三：差别生长阶段冬小麦冠层结构转变监测

基于反射光谱盘算的叶面积指数(LAI)等相关指标监测冠层密度，关于明确和展望土壤-植物-大气系统中的循环历程以及指示作物康健和农场治理中产量预计具有主要作用。德国和比利时学者使用无人机Lidar和多光谱遥感成像系统对德国Selhausen的ICOS冬小麦大田区域举行了7次数据收罗，时间跨度由2020年4月1日至7月21日，评估了Lidar-多光谱手艺在精准农业冠层结构预计中的应用潜力。

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图3-1：使用机载LiDAR丈量估算基于冠层密度的植物面积指数(PAI)示意图

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图3-2：左：差别时段的RGB图像与划分用Lidar和多光谱要领获得的PAI和GAI

右：ICOS大田冬小麦平均高度的时间和空间的转变

研究效果批注，在冬小麦成熟之前的生长阶段中，基于Lidar数据衍生的植物面积指数（PAI）与通过地面装备收罗的绿色面积指数（GAI）值具有高度一致性，与多光谱成像获取的GAI预计值也亲近相关，可准确反应冬小麦生长历程中在空间结构上的转变。通过每个收罗时段（12/05、26/05、09/06、23/06）点云数据建设的数字地表模子DSM减去数字地形模子DTM(01/04，生长季节最先时)，也能对冬小麦高度举行有用估算。同时，使用多光谱数据赔偿Lidar PAI，可以区分绿色植被面积指数与非绿色植被面积指数，在整个作物生长周期相互增补，举行作物建模，以实现精准施肥、作物治理和碳贮存估算等。

Z6尊龙凯时生态手艺公司致力于生态-农业-康健研究生长与立异应用，为精准农业研究、作物表型遥感、病虫害监测、农作物产量评估、森林遥感监测、碳源汇监测评估、生态情形视察监测、生物多样性监测等、生物固碳研究等领域提供无人机及近地遥感周全手艺计划。

参考文献：

[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.

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