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Ecodrone®高光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)—森林病蟲害監(jiān)測(cè)
發(fā)布時(shí)間： 2021-09-01 點(diǎn)擊次數(shù)： 3022次易科泰推出無(wú)人機(jī)遙感森林生態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)方案—Ecodrone®高分辨率高光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)：
1.高負(fù)載、長(zhǎng)續(xù)航UAS-8 pro無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，專門設(shè)計(jì)用于芬蘭Specim公司AisaKestrel高光譜成像系列與紅外熱成像遙感
2.高分辨率：400-1000nm波段空間分辨率可達(dá)2040像素、600-1640nm波段達(dá)640像素
3.400-1000nm波段100m飛行高度地面分辨率可達(dá)3.5cm、覆蓋面積22公頃
4.專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與紅外熱成像數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出90多個(gè)VI（植物光譜反射指數(shù)）、F（葉綠素?zé)晒猓?、?biāo)準(zhǔn)化冠層溫度、CWSI（水分脅迫指數(shù)）等
5.Ecodrone ®UAS-8高光譜無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)榮獲2020年檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證認(rèn)可行業(yè)年度風(fēng)云榜“儀器設(shè)備新銳產(chǎn)品"
6.應(yīng)用于森林生態(tài)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)、病蟲害監(jiān)測(cè)、生物多樣性監(jiān)測(cè)等
主要參數(shù)指標(biāo)：
高光譜成像
紅外熱成像
AisaKESTREL10
AisaKESTREL16
Thermo-RGB
波段范圍
400-1000nm
600-1640nm
7.5-14μm
光譜通道數(shù)
356（binning×2）
390（binning×1）
1熱成像+1 RGB
空間像素?cái)?shù)
2048像素
640像素
640×512像素
地面分辨率
3.5cm@100m AGL
11.4cm@100m AGL
13.1cm@100m AGL
探測(cè)器
CMOS
InGaAs
非制冷VOx微幅射探測(cè)器
FWHM
2.63nm
5.27nm
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光譜采樣率
1.75/3.5/7nm
2.75/5.5nm
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幀頻
170或100Hz
100Hz
30Hz/9Hz
信噪比（峰值）
400-800
800
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光圈值
F/2.4
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視場(chǎng)角
40°
45°或其他
數(shù)據(jù)接口
CameraLink 12-bit
CameraLink 14-bit
USB或SSD或 SD卡
研究案例1：疫霉菌感染橡樹(shù)林退化的早期監(jiān)測(cè)與危害程度評(píng)估
位于西班牙安達(dá)盧西亞地區(qū)的橡樹(shù)林由于疫霉菌感染而長(zhǎng)期處于退化風(fēng)險(xiǎn)中，為了能夠?qū)σ呙咕腥镜南饦?shù)林進(jìn)行早期監(jiān)測(cè)，英國(guó)斯旺西大學(xué)和西班牙可持續(xù)農(nóng)業(yè)研究所的科學(xué)家，基于可見(jiàn)光到短波紅外的高光譜成像以及紅外熱成像遙感數(shù)據(jù)建立了預(yù)測(cè)模型，結(jié)合超過(guò)1100棵樹(shù)的地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)顯示，該模型對(duì)退化樹(shù)種的識(shí)別精確率達(dá)到了82%。其中有34%的受感染樹(shù)木尚處于早期，未表現(xiàn)出可視癥狀，這一預(yù)測(cè)結(jié)果在兩年后的二次評(píng)估中得到了驗(yàn)證。
據(jù)模型變量分析，標(biāo)準(zhǔn)化冠層溫度Tc-Ta和葉綠素?zé)晒釬s是評(píng)估是否染病的最重要指標(biāo)，染病樹(shù)木溫度顯著升高，水分、類胡蘿卜素、葉綠素含量及葉面積指數(shù)等顯著降低，VI指數(shù)CI2、LIC3、MND等在早期檢測(cè)和危害評(píng)估中比色素指數(shù)更為重要，該結(jié)果有力的證明了高光譜-紅外熱成像結(jié)合技術(shù)檢測(cè)早期病害侵染的能力，對(duì)于森林管理人員及時(shí)響應(yīng)、盡早治理、保護(hù)森林生態(tài)具有重要意義。
研究案例2：區(qū)分受不同病原體（霉菌和微生物）侵染的橄欖樹(shù)
橄欖的產(chǎn)量主要受兩種微生物侵染的影響：苛養(yǎng)木桿菌（Xf）和黃萎病菌（Vd），由于兩種病原體都能夠限制植物對(duì)水分和營(yíng)養(yǎng)元素的吸收，所以往往會(huì)表現(xiàn)出極為類似的缺水癥狀。為了能夠從遙感數(shù)據(jù)中區(qū)分受不同病原體侵染的橄欖樹(shù)以相應(yīng)的治理政策，墨爾本大學(xué)和歐洲委員會(huì)聯(lián)合研究中心的科學(xué)家對(duì)西班牙和意大利的27處混合染病的橄欖園進(jìn)行了分類研究。
基于高光譜成像數(shù)據(jù)中的特定指數(shù)如光化學(xué)植被指數(shù)PRIn、藍(lán)波段指數(shù)BI、葉綠素?zé)晒夥瓷淝手笖?shù)CUR、SIF等，以及基于紅外熱成像的水分脅迫指數(shù)CWSI等，研究人員使用深度學(xué)習(xí)的方法成功實(shí)現(xiàn)了混合數(shù)據(jù)中兩種病原體的分類。最終結(jié)果顯示，區(qū)分黃萎病菌（Vd）的整體準(zhǔn)確率達(dá)到了98%，區(qū)分苛養(yǎng)木桿菌（Xf）的整體準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，證明了當(dāng)面對(duì)侵染后表現(xiàn)出相似病狀的不同病原體時(shí)，高光譜-紅外熱成像結(jié)合技術(shù)依然具有強(qiáng)大的分辨能力，可以實(shí)現(xiàn)大面積作物的高效區(qū)分以進(jìn)行針對(duì)性治理。
參考文獻(xiàn)：
1. Hornero, Alberto & Zarco-Tejada etc.(2021). Modelling hyperspectral- and thermal-based plant traits for the early detection of Phytophthora-induced symptoms in oak decline. Remote Sensing of Environment. 263. 112570. 10.1016/j.rse.2021.112570.
2. T. Poblete, J.A. Navas-Cortes etc. Discriminating Xylella fastidiosa from Verticillium dahliae infections in olive trees using thermal- and hyperspectral-based plant traits. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,Volume 179,2021,Pages 133-144,ISSN 0924-2716.
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