Ecodrone^®高光譜-LiDAR一體式無人機遙感系統(tǒng)應用于城市森林結構測量和生態(tài)功能評估

城市森林結構的測量是評估城市森林生態(tài)功能的前提，如城市熱島緩解、去除空氣污染、碳儲存、建筑能耗改造和減少雨水徑流等。對城市森林結構和功能的有效評估，可以更好的約束其碳匯作用，并加深城市化對生態(tài)系統(tǒng)影響的理解。傳統(tǒng)上使用的樣地抽樣方式存在耗時、耗力、環(huán)境限制及抽樣誤差等缺點，且結果無法表征整個城市的森林空間分布。而無人機遙感系統(tǒng)憑借覆蓋范圍廣、采集速度快、重訪周期短、省時省力等特點，為城市森林物種分布、葉面積指數(shù)（LAI）計算和碳儲存預估等工作提供了新的解決方案。

Ecodrone®一體式高光譜-LiDAR無人機遙感系統(tǒng)，結合了自主研發(fā)的Ecodrone系列無人機和國際高光譜成像技術、機載LiDAR技術，一次飛行可同時獲取高光譜、激光雷達及高清RGB數(shù)據，可助力森林結構調查、樹木表征、生物固碳及碳儲存研究等領域。

系統(tǒng)特點

（1）8旋翼專業(yè)無人機遙感平臺，同時搭載400-1000nm/900-1700nm高光譜成像、機載PC及LiDAR-RGB系統(tǒng)，可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha

（2）系統(tǒng)配備市場先進的GNSS/IMU系統(tǒng)，后處理定位精度可達0.02m，速度精度0.015m/s，橫滾&俯仰精度0.025°，機頭朝向精度0.08°，保障最終數(shù)據精度

（3）高光譜成像單元：

a) 推掃式高光譜成像技術，航帶飛行作業(yè)一次成像，無需拼接

b) 超高地面分辨率：1024像素，50m高度地面分辨率達3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達2cm

c) 高速數(shù)據采集：全波段采集幀率高達330FPS，MROI模式下，最高幀率可達9900FPS，有效適配更大范圍的飛行速度，適應多種機型及飛行場景，尤其在有風的情況下，也能夠得到銳利清晰的作物或樹木高光譜影像

d) 超高信噪比：VNIR波段高達400:1，NIR波段高達1200:1，具有更優(yōu)異的光線收集能力，結合AIE圖像增強算法，獲得高質量數(shù)據

e) MROI功能：可根據需求自由選擇感興趣光譜波段，最大稱度減少數(shù)據冗余，提高光譜成像大數(shù)據處理分析效率，節(jié)省存儲空間

f) 數(shù)據預處理軟件：單航帶處理和批處理模式，具備輻射校正、地理校正、視軸檢較、GNSS漂移改正，支持Oxford、Applanix、Novatal、AeroControl、NMEA、SpatialDual等多種POS系統(tǒng)，可按航帶、批量快速輸出經校正后的高光譜影像數(shù)據用于后處理分析

（4）LiDAR-RGB單元：

a) 系統(tǒng)自帶高清RGB鏡頭，2000萬像素，50m高度地面分辨率高達1.3cm

b) 高密度三維點云，50m飛行高度點云密度700pts/m2

c) 精度高達2.5cm，3次回波，典型飛行高度100m

d) 系統(tǒng)自動智能電池，續(xù)航時間60分鐘，無需無人機供電，有效節(jié)省無人機功耗，提高作業(yè)效率

（5）專業(yè)無人機遙感技術方案，同步獲取高光譜與激光雷達數(shù)據，應用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度真彩色點云、三維測量數(shù)據、分類點云、DSM、DTM、DHM等

應用案例

為了對城市森林資源的結構和功能進行更有效的評估和全面呈現(xiàn)其空間分布特征，NASA與加州大學、USDA林業(yè)局的研究學者使用高光譜圖像和激光雷達數(shù)據對加利福尼亞州圣巴巴拉市45%的區(qū)域進行了研究，并繪制了研究區(qū)域內的城市森林物種、葉面積指數(shù)（LAI）和碳儲存專題圖。

結果表明，將不同樹種的光譜差異及激光雷達數(shù)據衍生的結構指標（例如，樹高、寬高比、樹冠孔隙度）等融合后，可以有效地評估冠層尺度上城市森林的物種分布、葉面積指數(shù)（LAI）和碳儲存。高光譜圖像與激光雷達數(shù)據融合的空中遙感方法消除了抽樣誤差，以精細的空間分辨率展現(xiàn)可視化的物種分布和LAI、碳儲存專題圖，將有助于管理人員進行蟲害監(jiān)測、入侵物種研究、及最大限度地利用城市森林的生態(tài)系統(tǒng)服務。

易科泰生態(tài)技術公司致力于生態(tài)-農業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應用，為森林遙感研究、林木表型分析、植被資源調查、生態(tài)環(huán)境研究、林業(yè)測繪等領域提供無人機及近地遙感全面技術方案。

參考文獻：

[1] Alonzo M ,  Mcfadden J P ,  Nowak D J , et al. Mapping urban forest structure and function using hyperspectral imagery and lidar data[J]. Urban Forestry & Urban Greening, 2016, 17:135-147.