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產(chǎn)品展示PRODUCTS
品牌 | 其他品牌 | 幀頻 | 330FPS\670FPSfps |
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空間分辨率(IFOV) | 1024\640mrad | 視場(chǎng)(TFOV) | 38°° |
成像分辨率 | 3.5cm@50m | 光譜分辨率 | 400-1000nm/900-1700nm(HSI)nm |
光譜范圍 | 905nm(LiDAR)nm | 成像方式 | 色散型 |
價(jià)格區間 | 面議 | 使用狀態(tài) | 機載 |
工作原理 | 推掃型 | 應用領(lǐng)域 | 環(huán)保,農業(yè),地礦,能源 |
易科泰光譜成像與無(wú)人機遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone®一體式高光譜-激光雷達無(wú)人機遙感系統。該系統包括VNIR/NIR波段高光譜成像儀和激光雷達掃描儀,一次飛行可同時(shí)獲取目標圖譜信息及三維點(diǎn)云數據,應用于大范圍、多維度的精準農業(yè)研究、大田高通量表型分析、森林植被資源調查、生態(tài)環(huán)境研究、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查、考古研究、電力巡線(xiàn)、航空測繪等領(lǐng)域。
基于Ecodrone®無(wú)人機平臺搭載的一體式高光譜-激光雷達傳感器,在獲取葉片或冠層水平光譜反射的高分辨率成像的同時(shí),激光雷達傳感器通過(guò)主動(dòng)發(fā)射高頻脈沖能夠直接穿透植被冠層、獲取高精度的植被三維結構信息和生境結構信息,對冠層及結構層面進(jìn)行快速無(wú)損高通量原位監測、森林物種多樣性研究、植物生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統動(dòng)態(tài)變化研究等具有重要意義。
性能特點(diǎn):
1.8旋翼專(zhuān)業(yè)無(wú)人機遙感平臺,搭載AFX高光譜成像、機載PC及激光雷達可飛行作業(yè)20分鐘以上,有效覆蓋面積超10公頃
2.厘米級地面分辨率,50m高度高光譜成像地面分辨率達3.5cm,30m高度(用于田間高通量作物表型分析)地面分辨率可達2cm
3.50m高單樣線(xiàn)飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數據
4.高密度三維點(diǎn)云,精確度2.5cm,最高可達3次回波,50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/平方米
5.專(zhuān)業(yè)無(wú)人機遙感技術(shù)方案,同步獲取高光譜與激光雷達數據,應用軟件可直接得出近百種植物光譜反射指數、高密度三維點(diǎn)云、三維測量數據、分類(lèi)點(diǎn)云、DTM等
6.應用于精準農業(yè)研究、大田高通量表型分析、森林植被資源調查、生態(tài)環(huán)境研究、水資源監測、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查、考古研究、電力巡線(xiàn)、航空測繪等
主要技術(shù)指標:
應用案例一:旱地植被分類(lèi)調查
半干旱生態(tài)系統(即旱地)中的植被在調節全球碳平衡方面發(fā)揮著(zhù)重要作用。然而,復雜環(huán)境下不同生物群落相互交錯,對旱地區域繪制、量化植被物種和結構造成很大的困難。要解決旱地植物的分類(lèi)問(wèn)題,需要綜合考慮冠層生物化學(xué)、結構和環(huán)境變量。高光譜遙感已被用于對全球不同生物群落內的植被物種分類(lèi),但大面積旱地植被的光學(xué)分類(lèi)仍面對著(zhù)光譜混合像元及光譜異質(zhì)性的挑戰。激光雷達指標(如冠層高度)表征三維冠層結構的能力為光學(xué)分類(lèi)提供了補充信息,此外,激光雷達數據可導出高分辨率數據高程模型DEM,為植被分類(lèi)提供坡度、坡向和高程等地形信息,可提高植被分類(lèi)覆蓋的精度。
美國的研究學(xué)者將植被光學(xué)(高光譜)和結構(激光雷達)信息結合,對位于美國愛(ài)達荷州奧懷希山脈的雷諾茲溪實(shí)驗流域的干旱地區(xeric)及半干旱地區(mesic)進(jìn)行了植被分類(lèi)研究。這項研究整合了高光譜光譜分類(lèi)技術(shù)與激光雷達衍生數據,利用植被光譜信息、冠層高度及地形信息,提高了半干旱生態(tài)系統的分類(lèi)精度,成功繪制包含土壤、草和灌木的干旱區域豐度圖及包含白楊、花旗松、杜松和其他河岸植被的分類(lèi)地圖。經(jīng)驗證,將激光雷達信息納入高光譜分類(lèi)方案后,整體分類(lèi)準確率從 60% 提高到 89%。
應用案例二:小面積水體識別與提取
水除了是自然資源外,也是生物多樣性的重要環(huán)境基礎。露天采礦是對環(huán)境有強烈影響的人類(lèi)活動(dòng)之一,對淡水生物群產(chǎn)生很大負面影響,但采礦活動(dòng)產(chǎn)生的棄土棄渣堆經(jīng)技術(shù)開(kāi)墾或自然演替形成了許多充滿(mǎn)水的洼地,這些小面積水體對無(wú)尾目和蜻蜓等水生物種尤其有價(jià)值。為了更好地管理水資源,保護這些受威脅的生態(tài)系統和防止生物多樣性喪失,需要對開(kāi)放的地表水體進(jìn)行精確提取和重復監測。
遙感已被廣泛用于識別水體,然而光學(xué)圖像難以將水體特征與具有低反射率的其他物體(例如樹(shù)影)區分開(kāi)來(lái)。為了解決這些問(wèn)題,捷克生命科學(xué)大學(xué)的研究學(xué)者對高光譜與LiDAR數據融合方法用于小面積水體精準識別的能力進(jìn)行了評估。
研究區域位于捷克波西米亞北部的褐煤盆地,主要由四個(gè)棄土棄渣堆組成,其中包含了形狀、高度、大小各異的水體區塊。在這項研究中,使用基于對象的分類(lèi)方法在集成的高光譜數據和激光雷達數據中以非常高的準確度(漏分誤差2%,錯分*.4%)提取了棄土棄渣堆上的開(kāi)放地表水體,與單獨使用高光譜或LiDAR數據相比,準確度最高。
研究結果表明,高光譜和 LiDAR 數據的整合可以成功消除了陰影等影響,大大提高小面積水體的識別能力,這對于棲息地的水體動(dòng)態(tài)監測及生態(tài)恢復與保護至關(guān)重要。
易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng )新應用,為精準農業(yè)研究、森林植被資源調查、生態(tài)環(huán)境監測、地質(zhì)礦產(chǎn)勘查、環(huán)境研究、航空測繪等應用領(lǐng)域提供無(wú)人機及近地遙感全面技術(shù)方案。