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    Ecodrone® UAS-4輕便型一體式多光譜-紅外熱成像遙感系統(tǒng)簡(jiǎn)介

    發(fā)布時(shí)間: 2021-10-09  點(diǎn)擊次數(shù): 2235次

    易科泰推出輕便型、一體化、多傳感器無人機(jī)遙感作物表型研究監(jiān)測(cè)技術(shù)方案——Ecodrone® UAS-4輕便型一體式多光譜-紅外熱成像遙感系統(tǒng):

    1.自主UAS-4平臺(tái),榮獲第24屆中國(guó)楊凌農(nóng)業(yè)高新科技成果博覽會(huì)“后稷獎(jiǎng)”

    2.同時(shí)搭載多光譜成像、紅外熱成像及RGB成像,作業(yè)時(shí)間大于20分鐘

    3.一次飛行可同步獲取5/10個(gè)光譜波段、熱成像數(shù)據(jù)及RGB,作業(yè)效率事半功倍

    4.厘米級(jí)地面分辨率,50m高度地面分辨率達(dá)3.4cm 30m高度(用于田間高通量作物表型分析)地面分辨率可達(dá)2cm

    5.科研級(jí)Thermo-RGB成像:640×512像素,多點(diǎn)黑體校準(zhǔn),靈敏度5030mK,測(cè)溫范圍-25-150/-40-550℃,在線實(shí)時(shí)溫度測(cè)量分析,10倍光學(xué)變焦RGB鏡頭,全高清畫質(zhì),磁編碼自穩(wěn)云臺(tái),實(shí)時(shí)姿態(tài)調(diào)整,可選配CWSI成像,實(shí)時(shí)測(cè)量作物水分脅迫指數(shù)

    6.專業(yè)無人機(jī)遙感技術(shù)方案,同步獲取5/10通道多光譜與紅外熱成像數(shù)據(jù),應(yīng)用軟件可直接得出多個(gè)VI(植物光譜反射指數(shù))、標(biāo)準(zhǔn)化冠層溫度、CWSI(水分脅迫指數(shù))等

    7.應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究、作物表型遙感、病蟲害監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物產(chǎn)量評(píng)估、生物多樣性監(jiān)測(cè)、生態(tài)環(huán)境調(diào)查監(jiān)測(cè)等

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    主要功能參數(shù):可分析多個(gè)光譜-紅外熱成像參數(shù)

    1.熱成像參數(shù):冠層溫度、CWSITc-Ta

    2.冠層結(jié)構(gòu)參數(shù):NDVINDREDVIVOGNDWIGCILCI

    3.R/G/B指數(shù),如綠度指數(shù)等

    4.可測(cè)量光利用效率、淺水環(huán)境(氣溶膠、浮質(zhì)等)、葉綠素效率或紅邊坡度等

    主要技術(shù)指標(biāo):

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    案例一:油茶生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)

    易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心使用Ecodrone® UAS-4輕便型一體式多光譜-紅外熱成像遙感系統(tǒng),對(duì)某油茶研究中心的油茶種植區(qū)進(jìn)行了多光譜、紅外熱成像監(jiān)測(cè)分析。對(duì)某油茶研究中心的油茶種植區(qū)進(jìn)行了多光譜、紅外熱成像監(jiān)測(cè)分析。基于多光譜信息提取GNDVINDRERVI等多種VI專題數(shù)據(jù),基于紅外熱成像數(shù)據(jù)查看冠層溫度分布、作物水分脅迫程度等,從下圖結(jié)果可以直接看出不同地面處理(除草區(qū)及未除草區(qū))的油茶種植區(qū)的植被指數(shù)和溫度差異明顯,除草區(qū)因?yàn)椴糠值孛媛懵叮涓鞣N植被指數(shù)數(shù)值相對(duì)較低、溫度偏高,可以此為依據(jù)進(jìn)行油茶種植區(qū)的精細(xì)化管理。另外,結(jié)合植被指數(shù)及冠層溫度同時(shí)相差異和多時(shí)相的動(dòng)態(tài)變化可深入研究,建立合理的相關(guān)性反演模型,從而實(shí)現(xiàn)作物表型監(jiān)測(cè)分析、病害監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估計(jì)等。

     

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    案例二:森林遺傳表型分析

    功能性狀的遺傳變異分析對(duì)于了解林木的適應(yīng)性特性和預(yù)測(cè)對(duì)持續(xù)環(huán)境變化的反應(yīng)至關(guān)重要。阿勒頗松是一種避旱樹種,普遍分布于地中海地區(qū)的中西部,被廣泛應(yīng)用于重新造林。由于其環(huán)繞地中海分布,不同區(qū)域生長(zhǎng)條件差異明顯,再加上人口收縮和擴(kuò)張的復(fù)雜歷史環(huán)境,在地上生長(zhǎng)部分、吸水模式、水力傳導(dǎo)率、繁殖能力等關(guān)鍵特征上產(chǎn)生了種群分化,形成了當(dāng)前的種內(nèi)遺傳變異現(xiàn)象。無人機(jī)遙感系統(tǒng)可以對(duì)大規(guī)模的森林面積進(jìn)行有效的形態(tài)生理學(xué)表征,是實(shí)現(xiàn)快速、高通量、大規(guī)模森林遺傳變異表型分析的一大利器。

    西班牙的研究學(xué)者使用無人機(jī)搭載多光譜成像、RGB成像和紅外熱成像傳感器,對(duì)56個(gè)自然種群中的共計(jì)896棵阿勒頗松進(jìn)行了生理形態(tài)研究,使用高分辨率遙感數(shù)據(jù)、植被指數(shù)(VI)及冠層溫度等信息來表征與冠層結(jié)構(gòu)和樹木生理學(xué)相關(guān)的功能特征在種群間的差異,分析遙感數(shù)據(jù)與樹干材積(Vob)之間的關(guān)系。

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    研究表明,使用植被指數(shù)VI、植被覆蓋度(VC)及冠層溫度表征種群的冠層結(jié)構(gòu)、葉面積、光合色素和氣孔調(diào)節(jié)的生理特性,可以一定程度上反映種群間存在的差異。基于無人機(jī)的植被特征及溫度信息與實(shí)地勘測(cè)種群的樹干材積之間有著顯著相關(guān)性,其中多光譜和RGB組合改進(jìn)后的植被指數(shù)(VI)與Log(Vob)呈正相關(guān),冠層溫度與Log(Vob)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。使用改進(jìn)型植被指數(shù)和冠層溫度信息,可實(shí)現(xiàn)快捷的種群差異調(diào)查、反應(yīng)植物生理狀態(tài),實(shí)現(xiàn)森林資源遺傳研究的高通量表型分析。

     

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    案例三:葡萄栽培的精準(zhǔn)管理

    通常,葡萄種植者會(huì)借助品質(zhì)、產(chǎn)量等參數(shù)評(píng)估整體地塊的生產(chǎn)力,但這種方法成本高且耗時(shí)。隨著高品質(zhì)、高產(chǎn)量葡萄酒的需求日益增長(zhǎng),為了更高效率的提高葡萄產(chǎn)量和質(zhì)量,對(duì)精準(zhǔn)的葡萄栽培技術(shù)和生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)方法的研究探索顯得尤為重要。

    意大利和奧地利的研究人員將光學(xué)測(cè)量、地理定位和遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相結(jié)合,對(duì)奧地利布爾根蘭的葡萄園進(jìn)行了研究,他們使用多光譜成像和紅外熱成像傳感器獲取的數(shù)據(jù),計(jì)算植物活力指標(biāo)(歸一化植被指數(shù)NDVI)和作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)。

    在活力水平NDVI圖中,活力越低的區(qū)域葡萄成熟度越高,品質(zhì)和質(zhì)量更好,依據(jù)NDVI與葡萄產(chǎn)量和品質(zhì)的關(guān)系,有選擇性地采摘成熟果實(shí),可能會(huì)產(chǎn)出更高質(zhì)量的葡萄酒;葡萄成熟階段水分含量的多少是影響葡萄酒品質(zhì)和數(shù)量的一個(gè)重要因素,維持輕度或中度的缺水從而誘導(dǎo)一定程度的脅迫可以刺激品質(zhì)參數(shù)(如糖含量、色素、酸度等)的增加,而作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)可以有效的評(píng)估葡萄的水分脅迫狀態(tài),進(jìn)而為葡萄園提供科學(xué)的栽培維護(hù)指導(dǎo)。

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    參考文獻(xiàn):

    [1] Filippo Santini,Shawn C. Kefauver,Victor Resco de Dios,José L. Araus,Jordi Voltas. Using unmanned aerial vehiclebased multispectral, RGB and thermal imagery for phenotyping of forest genetic trials: A case study in Pinus halepensis[J]. Annals of Applied Biology,2019,174(2):

    [2] G Tanda,V. Chiarabini. Use of multispectral and thermal imagery in precision viticulture[J]. Journal of Physics: Conference Series,2019,1224(1):

     

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