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Ecodrone®一體式高光譜激光雷達(dá)無人機(jī)遙感系統(tǒng)林木監(jiān)測和樹種分類

閱讀:2583      發(fā)布時間:2022-1-4
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Ecodrone®一體式高光譜-激光雷達(dá)無人機(jī)遙感系統(tǒng)—林木監(jiān)測和樹種分類應(yīng)用

易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone®一體式高光譜-激光雷達(dá)無人機(jī)遙感系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括VNIR/NIR波段高光譜成像儀和激光雷達(dá)掃描儀,,一次飛行可同時獲取目標(biāo)圖譜信息及三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),,應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究,、林木表型分析,、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境研究,、林業(yè)測繪等領(lǐng)域,。

 

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該系統(tǒng)基于高光譜成像及激光雷達(dá)傳感器,在獲取葉片或冠層尺度的高分辨率光譜反射數(shù)據(jù)的同時,,還能夠直接獲取高精度的植被三維結(jié)構(gòu)信息和生境結(jié)構(gòu)信息,,對森林冠層及結(jié)構(gòu)層面進(jìn)行大范圍快速原位監(jiān)測、林木三維表型測量,、森林物種多樣性研究,、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)變化研究等具有重要意義,。

 

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案例一:森林的多樣性和結(jié)構(gòu)監(jiān)測

巴西和美國研究人員將無人機(jī)和激光雷達(dá),、高光譜成像相結(jié)合組成UAV-LiDAR-HSI系統(tǒng),在森林恢復(fù)監(jiān)測中同時評估了兩者衍生變量的一致性和互補(bǔ)性,、區(qū)分樹木豐富度以及預(yù)測地上生物量(AGB)的能力,。

研究人員選取了由2060120種本地樹種構(gòu)成12個已經(jīng)修復(fù)了13年的巴西大西洋熱帶森林,。分析了來自激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的冠層高度(CH),、葉面積指數(shù) (LAI) 和林下LAI3個結(jié)構(gòu)屬性以及來自高光譜數(shù)據(jù)的18個變量,,包括15個植被指數(shù)(VIs)2MNF分量(與光譜組成有關(guān))和光譜角,。

 

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 研究發(fā)現(xiàn),,對于低LAI區(qū)域VIsLAI呈正相關(guān),,但當(dāng) LAI 大于 2m2/m2 時趨于穩(wěn)定,。LAI和結(jié)構(gòu)VIs隨著物種豐富度的增加而增,光譜差異性與物種豐富度顯著相關(guān),。AGB與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)衍生變量(CH)和三個HSI生的VIsRVSI,、EVICARI)顯著相關(guān),,但在消除異常值后,,最佳AGB預(yù)測變量為CHR2=0.82RMSE=7.62),。

 

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結(jié)果表明,,基于高光譜和激光雷達(dá)技術(shù)的數(shù)據(jù)融合及信息互補(bǔ)手段,提高了評估物種生物多樣性,、豐富度,、結(jié)構(gòu)屬性等信息的能力,并能夠減少野外采樣工作,,顯著提高監(jiān)測效率,在森林植被恢復(fù)監(jiān)測及評估方面具有良好的研究價值和應(yīng)用前景,。


案例二:高度多樣化的樹種分類

無人機(jī)遙感技術(shù)是一種在清查森林資源和繪制樹種圖等應(yīng)用領(lǐng)域十分有效的方法,,該方法建立的可靠的樹種測繪系統(tǒng)對資源管理、生物多樣性評估,、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估和生態(tài)保護(hù)具有重要意義,。

巴西和意大利研究人員使用無人機(jī)遙感技術(shù)對位于巴西南部圣卡塔琳娜州庫里蒂巴諾斯市約25公頃林區(qū)內(nèi)12種主要樹種進(jìn)行分類識別,獲取了目標(biāo)的VNIR波段光譜數(shù)據(jù),、三維點(diǎn)云(PPC),、冠層高度模型(CHM)以及由高光譜數(shù)據(jù)提取的其它特征(植被指數(shù)VIMNF等)信息,,并用SVM進(jìn)行分類,。

 

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結(jié)果顯示,單獨(dú)使用 VNIR 高光譜波段的總體準(zhǔn)確度(OA)達(dá)到57%Kappa系數(shù)0.53,。PPC特征有助于區(qū)分某些特定的樹種類別,,將PPC添加到VNIR高光譜波段后,OA 增加了11%,。而結(jié)合了VNIR波段,、PPC特征,、CHMVI的數(shù)據(jù)集則獲得了好的結(jié)果,OA高達(dá)72.4%,,Kappa系數(shù)為0.70,。

 

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另外,VNIR_CHM_PPC_VIs數(shù)據(jù)集的最終分類圖,,也顯示出了該地區(qū)的演替階段梯度,,例如,在西側(cè),,植被較低,,由Mimosa scabrella先鋒樹種組成。在東側(cè),,植被變得更高更密,,由后期次生和氣候影響的樹種組成,如Ocotea屬和Campomanesia xanthocarpa,。Araucaria angustifolia樹種在整個研究區(qū)普遍存在,,因?yàn)樗哂?/span>先鋒和晚演替特征。

 

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研究表明,,基于VNIR波段高光譜數(shù)據(jù)和PPC特征建立的分析模型,,在熱帶森林樹種分類中具有良好的應(yīng)用潛力。


易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用,,為森林遙感研究,、林木表型分析、植被資源調(diào)查,、生態(tài)環(huán)境研究,、林業(yè)測繪等領(lǐng)域提供無人機(jī)及近地遙感全面技術(shù)方案。

參考文獻(xiàn):

[1] Sothe C, Dalponte M, Almeida C M, et al. Tree species classification in a highly diverse subtropical forest integrating UAV-based photogrammetric point cloud and hyperspectral data[J]. Remote Sensing, 2019, 11(11): 1338.

[2] De Almeida D R A, Broadbent E N, Ferreira M P, et al. Monitoring restored tropical forest diversity and structure through UAV-borne hyperspectral and lidar fusion[J]. Remote Sensing of Environment, 2021, 264: 112582.

 

 

 

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