Ecodrone®高(gao)光(guang)譜-激光(guang)雷達(da)無(wu)人(ren)機遙感(gan)技(ji)術

    Ecodrone®高(gao)光(guang)譜-激光(guang)雷達(da)無(wu)人(ren)機遙感(gan)技(ji)術，基(ji)於自主(zhu)研發專業無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)和(he)遙感(gan)成像傳(chuan)感(gan)器技(ji)術、專(zhuan)業(ye)設計(ji)雲(yun)臺(tai)及掛載板、無(wu)人(ren)機遙感(gan)專(zhuan)業技(ji)術服務團隊(dui)，為(wei)我國農(nong)業、林業(ye)、生態(tai)環(huan)境(jing)觀(guan)測(ce)、海洋地(di)球觀(guan)測(ce)、地(di)質(zhi)勘(kan)測(ce)等提供(gong)全(quan)面無(wu)人(ren)機遙感(gan)解決方(fang)案和(he)技(ji)術服務：

無(wu)人(ren)機遙感(gan)成像傳(chuan)感(gan)器

1.高(gao)光(guang)譜成像：與Specim（芬蘭(lan)）國際(ji)高(gao)光(guang)譜成像技(ji)術公(gong)司(si)合(he)作，400-1000nm VNIR高(gao)光(guang)譜成像、900-1700nm SWIR高(gao)光(guang)譜成像

2.LiDAR（激光(guang)雷達(da)）：與(yu)法國YellowScan公(gong)司(si)合(he)作，專(zhuan)業無(wu)人(ren)機激光(guang)雷達(da)遙感(gan)技(ji)術，精(jing)確(que)度最(zui)高(gao)可達1cm、回(hui)波最(zui)高(gao)達5

3.Thermo-RGB：與(yu)歐洲(zhou)紅(hong)外(wai)熱成像技(ji)術公(gong)司(si)WorksWell合(he)作，高(gao)分辨(bian)率、高(gao)靈(ling)敏(min)度紅(hong)外(wai)熱成像與RGB成像無(wu)人(ren)機遙感(gan)傳(chuan)感(gan)器，溫(wen)度靈(ling)敏(min)度達(da)30mK（0.03攝氏度）

4.5+1（5波段與(yu)高(gao)清全(quan)色成像）多光(guang)譜成像、壹(yi)體(ti)式多光(guang)譜成像與紅(hong)外(wai)熱成像

專(zhuan)業(ye)無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)

1.UAS-4輕便(bian)型無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)，可搭(da)載(zai)5+1多(duo)光(guang)譜成像、壹(yi)體(ti)式多光(guang)譜與(yu)紅(hong)外(wai)熱成像、Thermo-RGB成像等

2.UAS-4 Pro 4旋翼無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)，為(wei)UAS-4升級版，可搭(da)載(zai)LiDAR及LiDAR-RGB（激光(guang)雷達(da)與(yu)高(gao)分辨(bian)率RGB成像）等

3.UAS-8無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)，可搭(da)載(zai)高(gao)光(guang)譜成像、壹(yi)體(ti)式高(gao)光(guang)譜-紅(hong)外(wai)熱成像（Thermo-RGB）、壹(yi)體(ti)式激光(guang)雷達(da)（LiDAR或(huo)LiDAR-RGB）與多(duo)光(guang)譜成像等

4.UAS-8 Pro無(wu)人(ren)機遙感(gan)平(ping)臺(tai)，高(gao)負(fu)載(zai)、高(gao)續航(hang)，可同(tong)時(shi)搭(da)載(zai)400-1000nm和(he)900-1700nm雙(shuang)鏡(jing)頭(tou)高(gao)光(guang)譜成像、壹(yi)體(ti)式高(gao)光(guang)譜-紅(hong)外(wai)熱成像（續航(hang)時(shi)間(jian)達(da)40min）、壹(yi)體(ti)式高(gao)光(guang)譜-激光(guang)雷達(da)（LiDAR或(huo)LiDAR-RGB）成像

便(bian)攜(xie)式無(wu)人(ren)機遙感(gan)適(shi)配(pei)地(di)面測(ce)量儀器

1.超(chao)便(bian)攜(xie)光(guang)合(he)作用(yong)測(ce)量儀

2.手(shou)持(chi)式穩(wen)態(tai)葉(ye)綠(lv)素(su)熒(ying)光(guang)測(ce)量儀

3.手(shou)持(chi)式植(zhi)物高(gao)光(guang)譜測(ce)量儀（葉(ye)夾(jia)式(shi)）

4.手(shou)持(chi)式高(gao)光(guang)譜成像儀（400-1000nm）

5.空陸(lu)雙(shuang)基(ji)Thermo-RGB成像儀

6.冠(guan)層(ceng)植被(bei)指數測(ce)量監測(ce)系(xi)統(tong)

7.SpectraScan輕便(bian)型近地(di)遙感(gan)系(xi)統(tong)

應用(yong)案(an)例1:

    易(yi)科泰光(guang)譜成像與無(wu)人(ren)機遙感(gan)研(yan)究中(zhong)心(xin)利用(yong)自主(zhu)研發的Ecodrone®高(gao)光(guang)譜-激光(guang)雷達(da)無(wu)人(ren)機遙感(gan)系(xi)統(tong)（系(xi)統(tong)配(pei)置(zhi)與主(zhu)要(yao)技(ji)術指(zhi)標(biao)參(can)見下表(biao)），在(zai)某農(nong)田(tian)-人(ren)工林地(di)帶進(jin)行了遙感(gan)作(zuo)業測(ce)試(shi)（地(di)塊分布(bu)及激光(guang)雷達(da)數字(zi)高(gao)度模(mo)型（DHM）參(can)見下面(mian)圖(tu)示）：

    通(tong)過(guo)LiDAR點(dian)雲(yun)剖面(mian)高(gao)度測(ce)量並(bing)結(jie)合(he)剔(ti)除了地(di)表(biao)高(gao)程(cheng)的(de)DHM模(mo)型，隨機(ji)選(xuan)取(qu)A地(di)塊人(ren)工松林(lin)15個(ge)點(dian)，提(ti)取(qu)其高(gao)度值(zhi)，求取(qu)平(ping)均(jun)值(zhi)為(wei)161cm，和(he)地(di)面人(ren)工采樣(yang)實(shi)測(ce)結(jie)果基(ji)本(ben)吻(wen)合(he)。

    通(tong)過(guo)2021年(nian)4月(yue)12日(ri)和(he)6月(yue)3日(ri)兩(liang)個(ge)時(shi)間(jian)段(duan)高(gao)光(guang)譜成像數據(ju)初(chu)步分析(xi)，歸壹(yi)化植(zhi)被(bei)指數NDVI和光(guang)化學(xue)反(fan)射(she)指(zhi)數PRI分別(bie)由(you)4月(yue)份的0.417、-0.082，增(zeng)大(da)至(zhi)6月(yue)初(chu)的(de)0.572、0.022，伴隨著光(guang)利用(yong)效率的(de)提升，松樹(shu)的(de)冠(guan)幅、高(gao)度等(deng)均有了明(ming)顯變化，從(cong)NDVI圖(tu)上可以(yi)看出(chu)該(gai)地(di)塊松樹(shu)的(de)郁閉度有大(da)幅提升。

應用(yong)案(an)例2：

美國普渡大(da)學(xue)Ali Masjedi等(deng)（Multi-Temporal Predictive Modelling of Sorghum Biomass Using UAV-Based Hyperspectral and LiDAR Data[J]. Remote Sensing, 2020）在(zai)其農(nong)業研究與(yu)教(jiao)育中(zhong)心(xin)(ACRE)實驗(yan)基(ji)地(di)，利用高(gao)光(guang)譜-激光(guang)雷達(da)-RGB無(wu)人(ren)機遙感(gan)技(ji)術，對(dui)高(gao)粱生(sheng)長(chang)期獲(huo)取(qu)多(duo)時(shi)相(xiang)可見光(guang)、近紅(hong)外(wai)(VNIR)和短(duan)波紅(hong)外(wai)(SWIR)高(gao)光(guang)譜數據(ju)以(yi)及LiDAR數據(ju)，使用經典的基(ji)於回(hui)歸的(de)機器(qi)學(xue)習(xi)方(fang)法開(kai)發了生(sheng)物量(liang)預(yu)測(ce)模型，並(bing)研(yan)究了回(hui)歸方(fang)法、數據(ju)來源、遙感(gan)和(he)田(tian)間(jian)生(sheng)物量(liang)參(can)考(kao)數據(ju)采集(ji)時(shi)機、樣(yang)本(ben)數量等(deng)因(yin)素(su)對(dui)預(yu)測(ce)結(jie)果的影(ying)響。研究結(jie)果表(biao)明(ming)，通(tong)過(guo)從(cong)LiDAR點(dian)雲(yun)提取(qu)的(de)基(ji)於幾(ji)何的(de)特征(zheng)和從(cong)高(gao)光(guang)譜數據(ju)提取(qu)的(de)基(ji)於化學(xue)的(de)特征(zheng)，可以(yi)準(zhun)確(que)、可靠(kao)地(di)預測(ce)高(gao)粱生(sheng)物量(liang)。高(gao)時(shi)空分(fen)辨(bian)率、高(gao)光(guang)譜分(fen)辨(bian)率（高(gao)光(guang)譜成像技(ji)術）無(wu)人(ren)機遙感(gan)技(ji)術可以(yi)實(shi)現大(da)田(tian)高(gao)通量(liang)作(zuo)物表(biao)型分析(xi)，這(zhe)對遺傳(chuan)育(yu)種、快(kuai)速(su)篩(shai)選(xuan)優良(liang)品(pin)種(zhong)和(he)優良(liang)性狀具(ju)有非常重要(yao)的(de)意(yi)義(yi)。