Ecodrone® 多傳感器無人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用于果樹表型研究

易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心基于自主設(shè)計(jì)生產(chǎn)的專業(yè)多旋翼無人機(jī)遙感平臺，引進(jìn)國際光譜成像傳感器技術(shù)，包括芬蘭Specim高光譜成像、法國YellowScan激光雷達(dá)、多光譜成像、紅外熱成像、RGB成像、激光測距等多種傳感器技術(shù)，推出系列多傳感器無人機(jī)遙感系統(tǒng)，為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、生態(tài)觀測提供無人機(jī)遙感與近地遙感全面解決方案。

方案一：Ecodrone^® UAS-4/4Pro輕便型無人機(jī)遙感平臺

? 可同時搭載多光譜成像、Thermo-RGB成像，或多光譜成像與激光雷達(dá)

?  多光譜成像地面分辨3.4cm@50mAGL

?  科研級Thermo-RGB成像：640512像素

?  可直接得出數(shù)十種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

? 自主UAS-4平臺，榮獲第24屆中國楊凌農(nóng)業(yè)高新科技成果博覽會“后稷獎"

方案二：Ecodrone^® UAS-8高分辨率高光譜-紅外熱成像無人機(jī)遙感平臺

?  搭載AFX高光譜成像及紅外熱成像

?  厘米級地面分辨率

?  單航帶寬36m @50m AGL；

?  科研級Thermo-RGB成像：640×512像素

?  可直接得出90多個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等

?  榮獲2020年檢驗(yàn)檢測認(rèn)證認(rèn)可行業(yè)年度風(fēng)云榜“儀器設(shè)備新銳產(chǎn)品"

方案三：Ecodrone^® UAS-8 Pro一體式高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)無人機(jī)遙感平臺

?  Ecodrone^®-LiHT ( LiDAR，Hyperspectral and Thermal remote sensing)，集高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)于一體，或高光譜-激光雷達(dá)

? AFX高光譜成像傳感器，高分辨率、高信噪比、高幀頻、高分辨率、高靈敏度

?  Thermo-RGB傳感器，640×512像素，測溫靈敏度可達(dá)0.03℃

?  高密度三維點(diǎn)云，最高精確度0.5cm，最高回波15次，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m²

?  大范圍（景觀水平)、高空間分辨率（厘米級)同步觀測植被結(jié)構(gòu)功能

以下為多傳感器無人機(jī)遙感技術(shù)在果樹表型研究中的應(yīng)用案例：

應(yīng)用案例一：基于多光譜-紅外熱成像無人機(jī)遙感技術(shù)的葡萄園水分狀況評估

在許多降雨稀少和蒸發(fā)量大的葡萄酒產(chǎn)區(qū)，干旱脅迫可能對葡萄的營養(yǎng)、產(chǎn)量、成分以及葡萄酒感官評價產(chǎn)生負(fù)面影響，因此，優(yōu)化灌溉是大多數(shù)葡萄酒產(chǎn)地的一項(xiàng)關(guān)鍵研究問題。

無人機(jī)遙感技術(shù)具有時間靈活，作業(yè)高效，以及高分辨率的特點(diǎn)，利用無人機(jī)遙感技術(shù)可開展作物水分和營養(yǎng)脅迫的相關(guān)研究工作。研究人員使用機(jī)載多光譜和紅外熱成像評估了一個位于西班牙里奧哈省洛格羅尼奧市的5公頃雨養(yǎng)葡萄園的水分狀況。

在地面測得葉片氣孔導(dǎo)度（gs）和莖水勢（Ψstem）數(shù)據(jù)，研究人員使用分水嶺算法，發(fā)現(xiàn)葉片溫度與冠層溫度數(shù)據(jù)顯著正相關(guān)，莖水勢和氣孔導(dǎo)度與紅外熱成像數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)，如圖1.1所示。由多光譜數(shù)據(jù)得到的NDVI、MSR和SRI植被指數(shù)與gs和Ψstem有明顯相關(guān)性，其中Ψstem與這三個指數(shù)的最佳決定系數(shù)R²分別為0.68，0.66和0.64，同時gs決定系數(shù)在0.75-0.84之間。這些結(jié)果表明，作物生理數(shù)據(jù)和由多光譜和熱成像得出的遙感數(shù)據(jù)之間的線性回歸得到的決定系數(shù)，使多光譜和熱紅外方法應(yīng)用于葡萄生理評估具有可行性。

研究揭示了紅外熱成像和多光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)指數(shù)與葡萄園水分狀況之間存在高度相關(guān)性，表明無人機(jī)遙感技術(shù)可用于評估葡萄園的水分狀況，并繪制葡萄園內(nèi)的水分狀況的空間分布及變化圖，這對灌溉工作非常有用，有助于繪制地圖或優(yōu)化葡萄園灌溉站的數(shù)量和位置，并且能夠基于這一數(shù)據(jù)開發(fā)新的水分調(diào)度模型。

應(yīng)用案例二：基于高光譜-紅外熱成像無人機(jī)遙感技術(shù)的橄欖樹苛養(yǎng)木桿菌監(jiān)測

苛養(yǎng)木桿菌(Xylella fastidiosa,Xf)是一種有害的植物致病菌，可感染全球500多種植物，已被我國列入檢疫性有害生物名錄之中。因此，沒有表現(xiàn)出明顯癥狀前遏制和受感染植物至關(guān)重要，為了實(shí)現(xiàn)這一目的，航空遙感技術(shù)無疑是一種高效的方法。

T.Poblete等研究人員選取意大利南部阿普利亞的Xf感染區(qū)，分別在2016和2017年采集了三個面積共1200公頃的區(qū)域(圖1.1左)的高光譜和熱成像數(shù)據(jù)，同步采集了地面葉片數(shù)據(jù)。將從高光譜和熱成像相機(jī)獲取的VI、太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?/span>(SIF)和基于溫度數(shù)據(jù)的作物水分脅迫指數(shù)(CWSI)的貢獻(xiàn)進(jìn)行了評估，在不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)果中，使用精細(xì)高斯(徑向基)函數(shù)的支持向量機(jī)能夠最準(zhǔn)確地區(qū)分感染和未感染樹，并且在所有迭代中具有最小的標(biāo)準(zhǔn)差(s.d.=0.1)，使用高斯函數(shù)(高斯核為0.56)的支持向量機(jī)結(jié)果(總體精度OA為~ 80%，κ=0.42)

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)400-450nm波段的反射數(shù)據(jù)和CWSI是對橄欖樹Xf癥狀敏感的最關(guān)鍵光譜數(shù)據(jù)，將波段連續(xù)的高光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為10nm半波寬的6個光譜帶集模擬多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，當(dāng)6個多光譜信息與熱成像數(shù)據(jù)組合時，預(yù)測模型的OA高達(dá)74% (κ= 0.36)，同時，據(jù)研究感染Xf的植物需要10-12個月才能出現(xiàn)明顯癥狀，因此，更加說明光譜成像和熱成像的結(jié)合對于苛養(yǎng)木桿菌疫區(qū)大規(guī)模先期監(jiān)測的可行性。

參考文獻(xiàn)：

[1] Baluja J , Diago M P , Balda P , et al. Assessment of vineyard water status variability by thermal and multispectral imagery using an unmanned aerial vehicle (UAV)[J]. Irrigation Science, 2012(6).

[2] Poblete T ,  Camino C ,  Beck P , et al. Detection of Xylella fastidiosa infection symptoms with airborne multispectral and thermal imagery: Assessing bandset reduction performance from hyperspectral analysis[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2020, 162:27-40.