南宫NG28

南宫NG28光谱成像与无人机遥感技术钻研中心最新推出Ecodrone^?一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统。该系统蕴含VNIR/NIR波段高光谱成像仪和激光雷达扫描仪，一次飞行可同时获取指标图谱信息及三维点云数据，利用于大领域、多维度的精准农业钻延注大田高通量表型分析、丛林植被资源调查、生态环境钻延注地质矿产勘查、考古钻延注电力巡线、航空测绘等领域。

基于Ecodrone^?无人机平台搭载的一体式高光谱-激光雷达传感器，在获取叶片或冠层水平光谱反射的高分辨率成像的同时，激光雷达传感器通过自动发射高频脉冲可能直接穿透植被冠层、获取高精度的植被三维结构信息和生境结构信息，对冠层及结构层面进行急剧无损高通量原位监测、丛林物种多样性钻延注植物生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变动钻研等拥有沉要意思。

机能特点：

1)       8旋翼专业无人机遥感平台，搭载AFX高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10公顷

2)       选取芬兰Specim AFX系列高光谱成像传感器和法国YellowScan激光雷达系统

3)       厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于田间高通量作物表型分析）地面分辨率可达2cm

4)       50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据

5)       高密度三维点云，精确度2.5cm，最高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/平方米；可选配高精确度LiDAR系统，精确度可达0.5cm、回波达15次

6)       建议选配南宫NG28匹配提供的手持式叶绿素荧光仪、手持叶夹式高光谱仪、便携式LCpro T光合仪（附参考文件），以丈量稳态叶绿素荧光Ft、植物光谱反射指数VIs、光合作用及气孔导度等参数

7)       可选配OTC-Auto自动开启式光合呼吸监测系统，丈量监测CO2通量及H2O通量，并丈量分析GEP（Gross Ecosystem Productivity）

8)       可基于弗朗霍夫谱线FLD模型提取SIF（太阳光诱导叶绿素荧光，Solar-Induced-Fluorescence）（南宫NG28提供技术步骤和分析软件、参考文件），无人机遥感Mapping Photosynthesis

9)       可选配高分辨率、高活络度Thermo-RGB传感器，组成功能壮大的高光谱-红表热成像-激光雷达无人机遥感平台（EcoDrone-LiHT，LiDAR, Hyperspectral and Thermal remote sensing），大领域（景观水平）、高空间分辨率（厘米级）同步观测生态系统结构职能，蕴含结构信息、光谱信息、表表温度信息等

上图引自Bruce D. Cook等，NASA Goddard’s LiDAR, Hyperspectral and Thermal (G-LiHT) Airborne Imager, Remote Sensing, 2013

7)       专业无人机遥感技术规划，同步获取高光谱与激光雷达数据，利用软件可直接得出近百种植物光谱反射指数、高密度三维点云、三维丈量数据、分类点云、DTM等

重要技术指标：

n  利用案例一：旱地植被分类调查

半干旱生态系统（即旱地）中的植被在调节全球碳平衡方面阐扬着沉要作用。然而，复杂环境下分歧生物群落互订交错，对旱地域域绘造、量化植被物种和结机关成很大的难题。要齐全解决旱地植物的分类问题，必要综合思考冠层生物化学、结构和环境变量。高光谱遥感已被用于对全球分歧生物群落内的植被物种分类，但大面积旱地植被的光学分类仍面对着光谱混合像元及光谱异质性的挑战。激光雷达指标（如冠层高度）表征三维冠层结构的能力为光学分类提供了补充信息，此表，激光雷达数据可导出高分辨率数据高程模型DEM，为植被分类提供坡度、坡向和高程等地形信息，可提高植被分类覆盖的精度。

美国的钻研学者将植被光学（高光谱）和结构（激光雷达）信息结合，对位于美国爱达荷州奥怀希山脉的雷诺兹溪尝试流域的干旱地域（xeric）及半干旱地域（mesic）进行了植被分类钻研。这项钻研整合了高光谱光谱分类技术与激光雷达衍生数据，利用植被光谱信息、冠层高度及地形信息，提高了半干旱生态系统的分类精度，成功绘造蕴含泥土、草和灌木的干旱区域丰度图及蕴含白杨、花旗松、杜松和其他河岸植被的分类地图。经验证，将激光雷达信息纳入高光谱分类规划后，整体分类正确率从 60% 提高到 89%。

基于高光谱分类和激光雷达衍出产品的最终植被覆盖图；（左）mesic分类和（右）xeric分类

n  利用案例二：幼面积水体鉴别与提取

水除了是必不成少的天然资源表，也是生物多样性的沉要环境基础。露天采矿是对环境有强烈影响的人类活动之一，对淡水生物群产生很大负面影响，但采矿活动产生的弃土弃渣堆经技术开垦或天然演替形成了很多充斥水的洼地，这些幼面积水体对无尾目和蜻蜓等水生物种尤其有价值。为了更好地治理水资源，；ふ庑┦芡胁的生态系统和预防生物多样性失落，必要对盛开的地表水体进行精确提取和沉复监测。

遥感已被宽泛用于鉴别水体，然而光学图像难以将水体特点与拥有低反射率的其他物体（例如树影）分辨隔来。为相识决这些问题，捷克性命科学大学的钻研学者对高光谱与LiDAR数据融合步骤用于幼面积水体精准识此外能力进行了评估。

钻研区域位于捷克波西米亚北部的褐煤盆地，重要由四个弃土弃渣堆组成，其中蕴含了状态、高度、大幼各别的水体区块。在这项钻研中，使用基于对象的分类步骤在集成的高光谱数据和激光雷达数据中以极度高的正确度（漏分误差2%，错分误差0.4%）提取了弃土弃渣堆上的盛开地表水体，与单独使用高光谱或LiDAR数据相比，正确度最高。

左图：（A）真彩色航拍照片，(B) 假彩色合成和（C）LiDAR变量组合；右图：仅基于高光谱数据（深蓝色）与综合LiDAR变量（浅蓝色）的分类差距

钻研了局批注，高光谱和 LiDAR 数据的整合能够成功解除了阴影蹬装响，大大提高幼面积水体的鉴别能力，这对于栖身地的水体动态监测及生态复原与；ぶ凉爻烈。

南宫NG28生态技术公司致力于生态-农业-健全钻研发展与创新利用，为精准农业钻延注丛林植被资源调查、生态环境监测、地质矿产勘查、环境钻延注航空测绘蹬爪用领域提供无人机及近地遥感全面技术规划。

参考文件：

[1] Hamid Dashti,Andrew Poley,Nancy F. Glenn,Nayani Ilangakoon,Lucas Spaete,Dar Roberts,Josh Enterkine,Alejandro N. Flores,Susan L. Ustin,Jessica J. Mitchell. Regional Scale Dryland Vegetation Classification with an Integrated Lidar-Hyperspectral Approach[J]. Remote Sensing,2019,11(18):

[2] Science - Applied Geoscience; Findings on Applied Geoscience Discussed by Investigators at Czech University of Life Sciences Prague (Integration of Hyperspectral and Lidar Data for Mapping Small Water Bodies)[J]. Science Letter,2020