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Ecodrone? UAS-4 Pro轻便型一体式多光谱-激光雷达遥感系统

时间：2022-07-08

作者：球速体育

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简介：

球速体育推出轻便型、一体化、多传感器无人机遥感作物表型研究监测技术计划——Ecodrone^? UAS-4 Pro轻便型一体式多光谱-激光雷达遥感系统：

基于自主专利UAS-4遥感平台技术，兼具轻便型和多功效特点
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：标配精确度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、生态情况视察监测、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轻便型一体式多光谱-激光雷达遥感系统

主要技术指标：

	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：

ü 冠层结构参数：NDVI、NDRE、DVI、VOG、NDWI、GCI、LCI等

ü R/G/B指数，如绿度指数等

ü 可丈量光利用效率、浅水情况（气溶胶、浮质等）、叶绿素效率或红边坡度等（10通道）

ü 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

球速体育光谱成像与无人机遥感技术研究中心使用Ecodrone^?无人机遥感系统对某水稻田进行表型剖析�；贜DVI和NDRE结果可以看出，除水稻田边沿部格外整体指数数值较高，说明作物叶绿素含量和绿色部分生物量较高，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理条件下水稻生理特性的差别，通常NDRE数值越高反应着植株越健康。

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图1：依次为航行作业图；水稻田差别处理方法（品种、种植密度、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种植品种、种植密度和施肥用量的最优组合，可以有效减少资源浪费，缓解氮肥流失造成的情况问题，并可结合LiDAR结构信息及实际丈量的理化数据建立拟合模型，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

球速体育光谱成像与无人机遥感研究中心利用自主研发的Ecodrone^?激光雷达无人机遥感系统，对某农田-人工林地带进行了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模型

通过LiDAR点云剖面高度丈量并结合DHM模型，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结果大部分高度落在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

实验标明，基于Ecodrone^?激光雷达无人机遥感技术，丈量获取的LiDAR三维信息，结合地面采样实测结果，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重要意义。

应用案例三：差别生长阶段冬小麦冠层结构变革监测

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，关于理解和预测土壤-植物-大气系统中的循环历程以及指示作物健康和农场治理中产量预计具有重要作用。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冬小麦大田区域进行了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-多光谱技术在精准农业冠层结构预计中的应用潜力。

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图3-1：利用机载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变革

研究结果标明，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）与通过地面设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预计值也密切相关，可准确反应冬小麦生长历程中在空间结构上的变革。通过每个收罗时段（12/05、26/05、09/06、23/06）点云数据创立的数字地表模型DSM减去数字地形模型DTM(01/04，生长季节开始时)，也能对冬小麦高度进行有效估算。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，进行作物建模，以实现精准施肥、作物治理和碳贮存估算等。

球速体育生态技术公司致力于生态-农业-健康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、生态情况视察监测、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全面技术计划。

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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