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Ecodrone®無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在生態(tài)調(diào)查研究與生態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

來(lái)源:北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司   2024年10月15日 10:51  

無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)能夠自動(dòng)化,、智能化,、專用化地快速獲取空間遙感信息,,在生態(tài)調(diào)查中扮演著越來(lái)越重要的角色,,廣泛應(yīng)用于高時(shí)空分辨率生態(tài)環(huán)境調(diào)查,、植物物候調(diào)查,、動(dòng)物行為和種群數(shù)量檢測(cè),、生物多樣性監(jiān)測(cè)、生態(tài)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)和評(píng)估等生態(tài)調(diào)查與研究工作,。

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易科泰公司設(shè)立有光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心,,基于自主研發(fā)設(shè)計(jì)Ecodrone®系列4旋翼輕便型無(wú)人機(jī)和8旋翼無(wú)人機(jī)專業(yè)遙感平臺(tái)及云臺(tái),搭載高光譜,、多光譜,、Thermo-RGB以及高精度LiDAR等,組成完整的Ready-to-fly一體式無(wú)人機(jī)系統(tǒng),,具備系統(tǒng)高精度,、高分辨率成像、三維點(diǎn)云高密度以及一機(jī)多能等特點(diǎn),,為陸地和海洋生態(tài)研究與監(jiān)測(cè)提供全面的低空遙感技術(shù)解決方案,。

Ecodrone®輕便型一體式多光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

Ecodrone®一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

Ecodrone®一體式高光譜-紅外熱成像無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

Ecodrone®一體式高光譜-紅外熱成像-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

Ecodrone®水深與地形測(cè)量LiDAR無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)

 

案例一、旱地植被分類與生物多樣性調(diào)查

半干旱生態(tài)系統(tǒng)(即旱地)中的植被在調(diào)節(jié)全球碳平衡方面發(fā)揮著重要作用,。然而,,復(fù)雜環(huán)境下不同生物群落相互交錯(cuò),對(duì)旱地區(qū)域繪制,、量化植被物種和結(jié)構(gòu)造成很大的困難,。要解決旱地植物的分類問(wèn)題,需要綜合考慮冠層生物化學(xué),、結(jié)構(gòu)和環(huán)境變量,。高光譜遙感已被用于對(duì)全球不同生物群落內(nèi)的植被物種分類,但大面積旱地植被的光學(xué)分類仍面對(duì)著光譜混合像元及光譜異質(zhì)性的挑戰(zhàn),。激光雷達(dá)指標(biāo)(如冠層高度)表征三維冠層結(jié)構(gòu)的能力為光學(xué)分類提供了補(bǔ)充信息,,此外,激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可導(dǎo)出高分辨率數(shù)據(jù)高程模型 DEM,,為植被分類提供坡度,、坡向和高程等地形信息,可提高植被分類覆蓋的精度,。

美國(guó)的研究學(xué)者將植被光學(xué)(高光譜)和結(jié)構(gòu)(激光雷達(dá))信息結(jié)合,,對(duì)位于美國(guó)愛(ài)達(dá)荷州奧懷希山脈的雷諾茲溪實(shí)驗(yàn)流域的干旱地區(qū)(xeric)及半干旱地區(qū)(mesic)進(jìn)行了植被分類研究,。這項(xiàng)研究整合了高光譜光譜分類技術(shù)與激光雷達(dá)衍生數(shù)據(jù),,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(tǒng)的分類精度,,成功繪制包含土壤、草和灌木的干旱區(qū)域豐度圖及包含白楊,、花旗松,、杜松和其他河岸植被的分類地圖。經(jīng)驗(yàn)證,將激光雷達(dá)信息納入高光譜分類方案后,,整體分類準(zhǔn)確率從  60% 提高到  89%,。

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案例二、藍(lán)藻水華豐度及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

藍(lán)藻是廣泛分布的光合微生物群體,,通常在溫暖,、營(yíng)養(yǎng)豐富的淡水和咸水湖泊中占主導(dǎo)地位。藍(lán)藻已知能產(chǎn)生多種毒素,,是全球飲用水和灌溉水源以及漁業(yè)的主要威脅因素,。因此,藍(lán)藻的相對(duì)豐度參數(shù)被認(rèn)為是內(nèi)陸和沿海水域質(zhì)量的重要指標(biāo),。因此,,量化藍(lán)藻的相對(duì)豐度有助于環(huán)境機(jī)構(gòu)、水務(wù)部門,、公共衛(wèi)生組織等機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)出藍(lán)藻水華預(yù)警,。國(guó)內(nèi)研究學(xué)者基于高光譜成像技術(shù)開發(fā)了一個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停梢怨浪闼{(lán)藻藻藍(lán)素(PC)和葉綠素aChl-a)的濃度比,,進(jìn)而檢測(cè)藍(lán)藻在內(nèi)陸水域中的相對(duì)豐度,。基于遙感反演PC:Chl-a成果可以快速推進(jìn)內(nèi)陸水域中藍(lán)藻風(fēng)險(xiǎn)的初步評(píng)估,,極大地提高管理內(nèi)陸水域質(zhì)量的能力,。

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案例三、機(jī)載Lidar激光雷達(dá)用于生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查

1.自然生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查

比利牛斯山脈是歐洲西南部最大的山脈,,位于法國(guó)與西班牙交界處,,山脈地勢(shì)陡峭,最大高差達(dá)1000m,,多茂密森林,,調(diào)查測(cè)量挑戰(zhàn)性。國(guó)土資源部門利用機(jī)載YellowScan Lidar——Explorer對(duì)比利牛斯山脈共計(jì)400公頃覆蓋面積的多個(gè)走廊帶進(jìn)行了測(cè)量,,結(jié)合航帶校準(zhǔn)功能,,最終獲取了點(diǎn)密度優(yōu)于100點(diǎn)每平方米、精度5cm的高質(zhì)量點(diǎn)云成果,,為該區(qū)域的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),。

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2. 城市生態(tài)系統(tǒng)調(diào)查

易科泰空陸雙基LiDAR系統(tǒng),憑借自主研發(fā)的UAS 8旋翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)與國(guó)際LiDAR技術(shù)的深度融合,,創(chuàng)新性地集成了移動(dòng)測(cè)量吊艙,,構(gòu)建了一套集多功能、多平臺(tái)于一體的LiDAR解決方案,。該系統(tǒng)靈活多變,,能夠無(wú)縫切換于Ecodrone無(wú)人機(jī)與車載平臺(tái)之間,同步采集同一區(qū)域的低空與地面移動(dòng)測(cè)量數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了空陸聯(lián)動(dòng)的覆蓋,。通過(guò)結(jié)合高分辨率激光掃描與精準(zhǔn)定位技術(shù),,該系統(tǒng)能夠生成完整的城市地物三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),為智慧城市建設(shè),、三維建模,、精準(zhǔn)城市規(guī)劃及高效綠化管理等領(lǐng)域提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持,推動(dòng)了城市管理的智能化與精細(xì)化進(jìn)程,。

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比利時(shí)哈瑟爾特鎮(zhèn)的樹木管理人員,,在運(yùn)用這套先進(jìn)的機(jī)載與車載雙模式激光雷達(dá)系統(tǒng)后,深度挖掘了其在樹木生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與修剪管理中的巨大潛力,。系統(tǒng)采集的超高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù),,達(dá)到了每平方米1610點(diǎn),這一精細(xì)度不僅精準(zhǔn)鎖定了樹木的地理位置,,還實(shí)現(xiàn)了對(duì)樹高,、胸高直徑、樹冠直徑,、無(wú)枝干高度及樹冠體積等關(guān)鍵生長(zhǎng)參數(shù)的精確測(cè)量與計(jì)算,。

尤為值得一提的是,通過(guò)對(duì)樹木修剪前后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,,系統(tǒng)能夠迅速量化樹冠體積的細(xì)微變化,,進(jìn)而準(zhǔn)確評(píng)估修剪強(qiáng)度,這一功能極大地提升了綠化管理的科學(xué)性與效率,。管理人員得以依托這些詳實(shí)的數(shù)據(jù),,迅速評(píng)估樹木的生長(zhǎng)狀況,識(shí)別潛在的健康問(wèn)題,,為后續(xù)的綠化決策與調(diào)整提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐,。這一創(chuàng)新應(yīng)用不僅展現(xiàn)了激光雷達(dá)技術(shù)在城市綠化管理中的巨大價(jià)值,也為智慧城市的綠色生態(tài)建設(shè)開辟了新路徑,。

 

參考文獻(xiàn):

1. Shi K, Zhang Y, Li Y, et al. 2015. Remote estimation of cyanobacteria-dominance in inland waters. Water research, 68: 217-226

2. Hamid Dashti, et al. 2019. Regional Scale Dryland Vegetation Classification with an Integrated Lidar-Hyperspectral Approach. Remote Sensing, 11(18)

 

北京易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供生態(tài)監(jiān)測(cè)與調(diào)查研究全面技術(shù)方案:

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