— 生态 · 农业 · 康健 —
时间：2021-05-24
作者：Z6尊龙凯时
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简介：
Ecodrone? 一体式高光谱-红外热成像无人机遥感系统，是由Z6尊龙凯时生态手艺公司与西安Z6尊龙凯时光谱成像与无人机遥感手艺研究中心推出的一款高区分率无人机遥感平台，接纳自主设计生产的UAS-8专业无人机遥感平台（曾荣获《质量与认证》杂志主理的“2020 磨练检测认证认可行业年度风云榜”“仪器装备十大新锐产品”），搭载国际先进的高光谱成像与Thermo-RGB传感器，可应用于精准农业、森林资源视察监测治理、大田高通量作物表型剖析、草原及湿地视察监测治理、生态情形监测、生态修复监测评估、自然�；で卫淼攘煊�。
左：Ecodrone? UAS-8 右：Ecodrone? UAS-8 Pro
主要手艺特点：
●基于Ecodrone? UAS-8 Pro无人机平台搭载的一体式高光谱-红外热成像遥感系统，高负载、长续航
●国际着名Specim AFX高光谱成像传感器，高区分率、高信噪比、高速推扫成像（高帧频）
●高区分率Thermo-RGB传感器，空间区分率640x512像素，IR高区分率模式可达1266x1010像素，测温迅速度可达0.03°C
●同步获取冠层及景观水平地物植被、土壤等反射光谱及温度等高区分率成像，团结匹配的叶片水平丈量监测（包括叶绿素荧光、光相助用、叶片水平高光谱等），可多标准、多维度周全反应土壤植被等信息
●普遍用于快速无损高通量作物表型剖析、生态遥感监测、植物生物及非生物胁迫监测、植物蒸腾及气孔导度研究、生产力监测评估、生物多样性监测等，可实现对植被叶片、冠层及景观标准周全视察研究。
●可选配LIDAR系统，组乐成能强盛的高光谱-红外热成像-激光雷达无人机遥感平台（EcoDrone-LiHT，LiDAR, Hyperspectral and Thermal remote sensing），大规模（景观水平）、高空间区分率（厘米级）同步视察生态系统结构功效，包括结构信息、光谱信息、外貌温度信息等
上图引自Bruce D. Cook等，NASA Goddard’s LiDAR, Hyperspectral and Thermal (G-LiHT) Airborne Imager, Remote Sensing 2013
主要手艺功效指标：
1. EcoDrone UAS-8 或UAS-8 Pro专业无人机遥感平台，高负载、长续航
2. Specim AFX10（400-1000nm）或AFX17（900-1700nm）高光谱成像传感器
3. WIRIS Thermo-RGB红外热成像传感器，可选配YellowScan Mapper+激光雷达组成EcoDrone-LiHT无人机遥感平台（需选配UAS-8 Pro）
4. 建议选配Z6尊龙凯时匹配提供的手持式叶绿素荧光仪、手持叶夹式高光谱仪、便携式LCpro T光合仪（附参考文献），以丈量稳态叶绿素荧光Ft、植物光谱反射指数VIs、光相助用及气孔导度等参数
5. 可选配OTC-Auto自动开启式光合呼吸监测系统，丈量监测CO2通量及H2O通量，并丈量剖析GEP（Gross Ecosystem Productivity）
6. 可基于弗朗霍夫谱线FLD模子提取SIF（太阳光诱导叶绿素荧光，Solar-Induced-Fluorescence）（Z6尊龙凯时提供手艺要领、参考文献等），无人机遥感Mapping Photosynthesis
7. 可丈量剖析如下参数（Z6尊龙凯时提供手艺要领和相关培训），周全剖析植物结构功效、心理状态、胁迫与抗性、生产力状态等：
a)基于热成像手艺的CWSI（水分胁迫指数）、Ts-Ta（冠层温度与空气温度差值）
b)植物水分指数WI、LWI、NDWI、水分胁迫指数MSI等，其中LWI、NDWI和MSI需选配900-1700nm波段高光谱
c)Vcmax（最大羧化速率）丈量剖析（需选配LCpro T便携式光合仪）
d)除基于FLD模子提取的SIF外，基于植物反射光谱的叶绿素荧光指数（4个）
e)PRI等光化学反射指数与胡萝卜素指数（7个）
f)反应叶绿素含量、N素含量的NDVI、TCARI（修正的叶绿素吸收反射指数）、CCCI（冠层叶绿素含量指数）、DCNI（N指数）等（8个）
g)植物窄带结构指数（structural indices）（13个）、色素指数（27个）
h)叶黄素（Xanthophyll）色素指数（8个）
i)绿度等RGB指数（13个）
j)植物康健指数等
差别时间草地冠层温度Ts和CWSI，及SIF、PRI、NDVI、LWI（引自Max Gerhards等，Analysis of Airborne Optical and Thermal Imagery for Detection of Water Stress Symptoms. Remote Sensing, 2018）
案例一：海南某水稻田幼苗表型成像剖析
上图依次为RGB通道合成、NDVI、热成像图，可以看出试验区刚插秧的水稻田整体NDVI远远低于周边农田，而热成像图也反应了水稻田水分含量较量富足，整体温度偏低 (由Z6尊龙凯时光谱成像与无人机遥感研究中心提供)
案例二：冬小麦氮素和水分胁迫监测
左：基于高光谱数据盘算的样地CCCI（冠层叶绿素含量指数）和基于红外热成盘算的WDI（水分亏缺指数）示意图
右：红外热成像盘算得出的WDI可以资助CCCI提高氮素营养指数（NNI）的拟合优度
（Pancorbo J L , Camino C , Alonso-Ayuso M , et al. Simultaneous assessment of nitrogen and water status in winter wheat using hyperspectral and thermal sensors[J]. European Journal of Agronomy, 2021, 127(3):126287.
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