在陸地生態(tai)系統中，森林是(shi)最大(da)的(de)有(you)機(ji)碳庫，是陸地中重要的(de)碳(tan)匯(hui)和碳(tan)源，因(yin)此(ci)了解森林生(sheng)態(tai)系統在碳循環中的(de)作(zuo)用(yong)，對(dui)於研(yan)究(jiu)陸氣(qi)系統的(de)碳(tan)循環乃至全球(qiu)碳(tan)循環都是壹(yi)個基礎，具有(you)重(zhong)要的(de)意(yi)義(yi)。易(yi)科泰(tai)光(guang)譜成(cheng)像與無人(ren)機(ji)遙感(gan)技(ji)術(shu)研(yan)究(jiu)中(zhong)心最新推(tui)出Ecodrone^®壹體式(shi)高(gao)光(guang)譜-激(ji)光(guang)雷達無人(ren)機(ji)遙感(gan)系統，助力森(sen)林碳(tan)循環研(yan)究(jiu)及(ji)應用。

性能特點：

1.8旋翼(yi)專(zhuan)業無人(ren)機(ji)遙感(gan)平(ping)臺(tai)，搭(da)載VNIR/NIR高光(guang)譜成(cheng)像、機(ji)載PC及激(ji)光(guang)雷達可(ke)飛(fei)行(xing)作業20分鐘以上，有效(xiao)覆蓋面(mian)積(ji)超10ha

2.厘(li)米級(ji)地面(mian)分(fen)辨(bian)率(lv)，50m高度高光(guang)譜成(cheng)像地面(mian)分(fen)辨(bian)率(lv)達3.5cm，30m高度（用於(yu)高(gao)分(fen)辨率(lv)林木(mu)表型(xing)分(fen)析）地面(mian)分(fen)辨(bian)率(lv)可(ke)達2cm

3.50m高單樣線(xian)飛(fei)行(xing)作業可(ke)自(zi)動(dong)采集(ji)形(xing)成(cheng)寬度(du)36m的(de)樣帶高(gao)光(guang)譜成(cheng)像大(da)數(shu)據

4.高密度三(san)維(wei)點雲，精確度(du)2.5cm，最高可(ke)達3次回(hui)波(bo)，50m飛(fei)行(xing)高度(du)點雲密度700pts/m²

5.專業無人(ren)機(ji)遙感(gan)技(ji)術(shu)方案，同(tong)步獲(huo)取(qu)高(gao)光(guang)譜與激(ji)光(guang)雷達數(shu)據，應用軟件可(ke)直(zhi)接得出近(jin)百(bai)種(zhong)植(zhi)被光(guang)譜反(fan)射指(zhi)數(shu)、高密度三(san)維(wei)點雲、三(san)維(wei)測(ce)量(liang)數(shu)據、分(fen)類(lei)點雲、DTM等

6.應用於大(da)範(fan)圍、多維(wei)度(du)的(de)森(sen)林遙(yao)感(gan)研(yan)究(jiu)、碳(tan)循環研(yan)究(jiu)、林木(mu)三(san)維(wei)表型(xing)測(ce)量(liang)、植(zhi)被資源(yuan)調(tiao)查、森(sen)林物種(zhong)多樣性(xing)研(yan)究(jiu)、植(zhi)被生物及(ji)非(fei)生物脅(xie)迫(po)分析、環境及生(sheng)態(tai)系統動(dong)態(tai)變(bian)化(hua)研(yan)究(jiu)等

案例壹(yi)：森(sen)林碳(tan)庫分布(bu)研(yan)究(jiu)

森林地上生物量(liang)（AGB）的(de)估(gu)算對於碳(tan)循環建(jian)模和(he)氣(qi)候(hou)變(bian)化(hua)緩(huan)解(jie)方案的(de)制(zhi)定(ding)至關重(zhong)要。來自(zi)意(yi)大(da)利、美(mei)國和(he)英(ying)國的(de)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)將(jiang)主動(dong)和被(bei)動(dong)傳感(gan)器結合，其中(zhong)被動(dong)型高(gao)光(guang)譜數(shu)據記(ji)錄了(le)潛(qian)在(zai)與森林生(sheng)物量(liang)相關的(de)冠層光(guang)譜信息(xi)，並將(jiang)這(zhe)些(xie)信息(xi)與主動(dong)型小(xiao)型激(ji)光(guang)雷達獲取(qu)的(de)參(can)數(shu)相結合，實(shi)現了(le)在不(bu)同尺(chi)度上對森(sen)林生(sheng)態(tai)系統的(de)有(you)機(ji)碳分(fen)布(bu)進行(xing)遙感(gan)計(ji)算。

研(yan)究(jiu)區(qu)域位於(yu)塞(sai)拉(la)利(li)昂(ang)的(de)戈(ge)拉(la)雨(yu)林國家(jia)公園 (GRNP) 內，處(chu)於西非(fei)潮濕(shi)的(de)上幾內亞(ya)森(sen)林帶的(de)最西端，該(gai)地區的(de)森(sen)林主(zhu)要為(wei)濕(shi)潤低地常綠(lv)林，部(bu)分(fen)地區主要為(wei)幹(gan)燥(zao)低地常綠(lv)和(he)半落葉(ye)林類(lei)型。

研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)采用偏(pian)最小(xiao)二乘回(hui)歸（PLSR）處(chu)理(li)多輸入(ru)和多重共(gong)線(xian)性(xing)問題(ti)，計(ji)算投(tou)影(ying)中(zhong)的(de)重(zhong)要性(xing)變(bian)量(liang)（VIP），以評(ping)價(jia)各(ge)預(yu)測(ce)因(yin)子(zi)對生物量(liang)的(de)重(zhong)要性(xing)。結(jie)果(guo)表明，當(dang)單(dan)獨使用(yong)高光(guang)譜波(bo)段時，其預(yu)測(ce)能力有(you)限(R² =0.36)，用植(zhi)被指(zhi)數(shu)替(ti)代高光(guang)譜波(bo)段的(de)改(gai)善(shan)較(jiao)小(xiao)(R² =0.67)，僅基於(yu)激(ji)光(guang)雷達指(zhi)標(biao)，PLS預(yu)測(ce)AGB的(de)決(jue)定(ding)系數(shu)（R²）為(wei)0.64，當再(zai)將(jiang)高光(guang)譜波(bo)段添加到(dao)激(ji)光(guang)雷達度量(liang)中(zhong)，精(jing)度(du)得到(dao)了適度(du)的(de)提(ti)高(gao)（R² =0.70）。

森林是(shi)碳(tan)的(de)主(zhu)要吸(xi)收者(zhe)，它(ta)所固(gu)定(ding)的(de)碳(tan)相當於其他植(zhi)被類(lei)型的(de)2倍，本研(yan)究(jiu)中(zhong)提(ti)出的(de)高(gao)光(guang)譜和激(ji)光(guang)雷達數(shu)據融(rong)合相關的(de)發(fa)現非(fei)常具有(you)意(yi)義，有助於(yu)擴大(da)該(gai)系統數(shu)據融(rong)合適用(yong)性(xing)的(de)研(yan)究(jiu)，進(jin)而(er)對(dui)全球氣(qi)候(hou)變(bian)化(hua)研(yan)究(jiu)做出更重要的(de)貢(gong)獻(xian)。

案例二(er)：森(sen)林碳(tan)匯(hui)定量(liang)評(ping)估(gu)比(bi)較(jiao)

森林地上生物量(liang)生(sheng)物量(liang)是(shi)影(ying)響(xiang)氣(qi)候(hou)變(bian)化(hua)和(he)森(sen)林生(sheng)產(chan)力的(de)重(zhong)要因(yin)素，因(yin)此(ci)評(ping)估(gu)森(sen)林對(dui)碳(tan)匯(hui)和碳(tan)循環的(de)貢(gong)獻(xian)程(cheng)度具有(you)重(zhong)要的(de)意(yi)義(yi)。韓(han)國科研(yan)人(ren)員(yuan)借助高(gao)精度激(ji)光(guang)雷達數(shu)據、數(shu)字航空攝(she)影測(ce)量(liang)圖(tu)像(xiang)、高光(guang)譜圖(tu)像(xiang)等空間(jian)信息(xi)，對森林碳(tan)匯(hui)信息(xi)進行(xing)定量(liang)評(ping)估(gu)。

研(yan)究(jiu)區(qu)位於(yu)韓(han)國慶(qing)尚(shang)南道(dao)巨(ju)濟(ji)市，該(gai)區域森林密度相對較(jiao)低，樹(shu)種多樣，森(sen)林資源(yuan)豐(feng)富，選(xuan)取(qu)研(yan)究(jiu)區(qu)內(nei)2km*2km的(de)區(qu)域進行(xing)數(shu)據采集(ji)。基於高光(guang)譜數(shu)據中(zhong)每個樹種的(de)光(guang)譜信息(xi)，使用(yong)馬氏距離(li)法對樹(shu)種(zhong)進(jin)行(xing)精確分(fen)類(lei)，基於(yu)高密度的(de)LiDAR數(shu)據提(ti)取(qu)森(sen)林資源(yuan)。

 將(jiang)激(ji)光(guang)雷達與數(shu)字航拍圖(tu)像(xiang)、高光(guang)譜圖(tu)像(xiang)相結合計(ji)算了混交(jiao)林、針(zhen)葉(ye)林和(he)闊(kuo)葉(ye)林的(de)碳(tan)匯(hui)，同時(shi)通過對(dui)森林資源(yuan)的(de)樹(shu)種(zhong)和(he)年齡信息(xi)進行(xing)量(liang)化(hua)，借(jie)助激(ji)光(guang)雷達和數(shu)字圖(tu)像(xiang)信息(xi)對樹種(zhong)、年份(fen)、區(qu)域的(de)碳(tan)匯(hui)進行(xing)計(ji)算。利用激(ji)光(guang)雷達信息(xi)和圖(tu)像(xiang)分析的(de)基(ji)礎數(shu)據庫，對選(xuan)定(ding)的(de)區(qu)域、行(xing)政區、年份進(jin)行(xing)森林信息(xi)和碳匯(hui)評(ping)估(gu)分(fen)析，實(shi)現了(le)精確地碳匯(hui)信息(xi)提取(qu)，結(jie)果(guo)如(ru)2.3/2.4所示。

易(yi)科泰(tai)生態(tai)技(ji)術(shu)公司致力於(yu)生(sheng)態(tai)-農業-健康(kang)研(yan)究(jiu)發(fa)展(zhan)與創新應用，為(wei)碳源(yuan)碳匯(hui)定量(liang)評(ping)估(gu)、植(zhi)被資源(yuan)調(tiao)查、生(sheng)態(tai)環(huan)境監測(ce)、森林遙(yao)感(gan)研(yan)究(jiu)、林木(mu)表型(xing)分(fen)析、林業測(ce)繪等領域提供(gong)壹體化多傳感器立體遙感技(ji)術(shu)方案。

參考文(wen)獻(xian)：

[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.

[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.