易科泰推出轻便型、一体化、多传感器无人机遥感作物№表型研究监测技术方案——Ecodrone?UAS-4Pro轻便型一体式多光谱-激光雷达⊙遥感系统：
1.基于自主专利UAS-4遥感平台技术，兼具轻便型和多功能特点◥
2.同时搭载多光谱成像、激光雷╱达及RGB成像，作业时间大于20分钟
3.一次飞行可同步获取5/10个光谱波段、高密度←点云数据及RGB，作业效率事半功倍
4.厘米级多光谱地面分辨率，50m高度地面分辨率达3.4cm，30m高度（用于田间高通量作物表型分析）地面分辨率可达2cm
5.LiDAR-RGB：标配精确度2.5cm，回波次数3，FOV 70.4度，可选配其他规格；RGB成像为Sony APS-C Exmor CMOS传感器，20MP像素，FOV 83度
6.应用于╲精准农业研究、作物表型遥感∴√、病虫害监测、农作物产量评估、森♀林遥感监测、碳源汇监测评估、生态环境调查监测〒、生物多样性监测〖等、生物固碳研究等领域
主要技术指标→：
多光谱 | LiDAR-RGB | |||
型号 | 5+1or10通道 | Mapper | Mapper+ | Surveyor Ultra |
空间像素 | 1280×960像素 （单波段） | 3632×5456像素（RGB） | 3632×5456像素（RGB） | 3632×5456像素（RGB） |
地面分辨率 | 3.4cm@50m AGL | 2cm（点云精度） | 2.5cm（点云精度） | 3cm（点云精度） |
探测器 | CCD | LivoxHorizon固态 | LivoxAVIA固态 | Hesai XT32M2X |
测程 | 不限 | 90m | 120m | 140m |
拍摄速率/帧频 | 1秒/次 全波段 | 240kHz 2次回波 | 240kHz 3次回波 | 640kHz 3次回波 |
视场角 | 42.7° | 81.7° | 70.4° | 360° |
数据接口 | SD卡 | USB3 | USB3 | USB3 |
分析测量参数：
1.冠层结构参数：NDVI、NDRE、DVI、VOG、NDWI、GCI、LCI等
2.R/G/B指数，如绿度指数等
3.可测量光利用效率№、浅水环境（气溶胶、浮质等）、叶绿素效率或红⌒ 边坡度等（10通道）
4.激光雷达参数：高密度真彩色点云、三维测量数据、分类点云、DOM、DSM、DTM、DHM等
应用案例一：不同胁迫条件下水稻表型分析
易科泰光谱成像与无人机遥感▃技术研究中心使用Ecodrone?无人机遥感系统对某水稻田进行ξ表型分析。基于NDVI和NDRE结果可以看出，除水稻田边缘部分外整体指数数值较高，说明作物叶绿素含量和绿色部分生物量较高，几乎使NDVI数值达到了饱和。而从NDRE图可以更为清晰的看出不同处理条件下水〗稻生理特性的差异，通常NDRE数值越高反应着植株越健康。
基于无人机多光谱数据进一步研究验证筛选出种植品▼种、种植密度和施肥用量的组合，可以Ψ 有效减少资源浪费，缓解氮肥流失造成的环境问题，并可结合LiDAR结构信息及实际测量的理化数据建立拟◤合模型，用以反演作物生化及生物量指标，实现精准农业生产研究。
应用案例二：人工松林生长监测
易科泰光谱成像与无人机遥感研究中心利用自主研发的Ecodrone?激光雷达无人机遥感系统，对某农田-人工林地带进行了LiDAR遥感作业。
通过LiDAR点云剖面高度测量并结合DHM模型，随机选取A地块人工松林15个点，提取其高度值，求取平】均值为161cm，而地面人工采样实测结果大部分高度落在1.6-1.7m区间，吻合度较高。
实验表明，基于Ecodrone?激光雷达无人机∞遥感技术，测量获取的LiDAR三维信息，结合地面采样实测结果，对植被精准分类、监测树木/作物不同生长阶段的特点、评估生物量及指导施肥具有重要意义。
应用案例三：不同生长阶段冬小麦冠层结构变化监测
基于反射光谱计算的叶面积指数(LAI)等相关指标监测冠层密度，对于█理解和预测土壤-植物-大气系统中的循环过程以及指示作物健康和农场管理中产量估≡计具有重要作用。德国和比利时学者使用无人机Lidar和多光谱遥感成像系统对德国Selhausen的ICOS冬小麦大田区域进行了7次数据采集，时间跨度由2020年4月1日至7月21日，评估了Lidar-多光谱技术在精〒准农业冠层结构估计中的■应用潜力。
研究结果表〇明，在冬小麦成熟之前的生长阶段中，基于Lidar数据衍生的植物面积指数（PAI）与通过地面设备采集的绿色面积指数（GAI）值具有高度一∩致性，与多光谱成像获取的GAI估计卐值也密切相关，可准︻确反映冬小麦生长过程中在空间结构上的变化。通过每个采集时段（12/05、26/05、09/06、23/06）点云数据创建的数字地表模型DSM减去数字地形模型DTM(01/04，生长季节开☆始时)，也能对冬小麦高度进行有效估算。同时，使用多光谱数据补偿LidarPAI，可以区分绿色植被面积指数与非绿色植被面积指数，在整个作物生长周期互相补充，进行作¤物建模，以实现精准施肥、作物管理和碳储存∏估算等。
易科泰生态技术公司致〖力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为精准农业研究、作物表型遥感、病虫害监测、农作物产量评估、森林遥感监测、碳源汇监测评估、生态环境调查监测、生物多样性监测等、生物固碳研究等领域提供无人机及近地遥感全面技术方案。
参考文献：
[1] Bates J S , Montzka C , Schmidt M , et al. Estimating Canopy Density Parameters Time-Series for Winter Wheat Using UAS Mounted LiDAR[J]. Remote Sensing, 2021, 13(4):710.
