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近年来，基于无人机、先进传感器、GPS和嵌入式设备等不同技术组合的面向应用的一体化解决方案，正在不断革新遥感监测的技术手段，使其在各行业受到广泛的推崇。

易科泰光谱成像与无人机遥感技术（西安）研究中心，引进厉害的高光谱成像传感器，全新推出EcoDrone® UAS机载高光谱遥感系统，可为多维度农业研究、农作物表型分析、生物多样性评估等农业遥感监测领域提供高通量解决方案，并提供SpectrAPP光谱成像技术创新应用项目合作与技术服务。

案例一、土壤及植被高光谱遥感监测

农业对经济和社会的重大影响，让基于观测研究田间作物动态变化的高通量大田遥感监测研究成为现代农业研究的热点话题。西班牙拉斯帕尔马斯大学Pablo等研究人员，在2018年5月到8月之间利用机载FX高光谱成像系统对西班牙Gran Canaria岛的一个葡萄园区域进行遥感成像监测并分析其光谱特征及植被生长状况。

通过光谱特征差异及基于统计学习理论的SVM机器学习算法，对该葡萄园小样本区进行了准确分类，结果如下图c），其中蓝色表示土壤，绿色表示植被，红色表示植被阴影。

图1：a）包含ROI的地物RGB影像；b）光谱反射特征曲线；c）基于SVM的分类

本研究使用以下模型对植被生长情况进行反演，考虑到MCARI易受土壤反射率和冠层非光合作用物质的影响，因此研究中引入MSAVI和NDVI，用来剔除LAI和土壤背景的影响。

图2：d）NDVI；e）MSAVI；f）MCARI

通过上述MCARI模型可看出未被阴影遮挡的植被具有较高的叶绿素含量，并结合NDVI及MSAVI光谱指数模型反演，可对研究区植被覆盖度、叶绿素吸收效率、土壤背景调节影响等指标进行有效评估。

案例二、大田植被生长监测

易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心使用EcoDrone® UAS-8无人机搭载AFX10高光谱成像系统，对野外大田中两种不同植被树种及两种不同状态下的土地进行高光谱成像监测分析。

通过辐射校准后的地表辐射光谱特征，分析发现两种植被在400-700nm可见光波段范围内，Tree 2总辐射量高于Tree 1，结合NDVI得知，其叶面积及叶绿素指标均高于Tree 1，整体生长优于Tree 1。两种不同状态的土地光谱特征在750nm前后的大小关系相反。反映了刚收割完小麦的土地Ground 1和长期处于荒废状态的裸地Ground 2（杂草伴生）受土壤水分及有机质含量等的影响，光谱表现差异明显。

提取研究区NDVI、EVI、SIPI及WBI等植被指数，统计分析可看出，用于反映叶面积指数及叶绿素浓度的EVI和NDVI指数，相关性强，可用于反演植被覆盖及生长状况。

对比卫星影像可以看出，通过机载高光谱成像结合高精度GNSS/IMU辅助航空摄影方法，得到的地物高光谱数据，具有厘米级别的地理精度，并大大提高了空间分辨率和光谱分辨率，使得那些无法通过RGB或多光谱成像发现的隐含信息可以轻易显现出来，增加了信息表达和识别能力，可作为大范围地表低空遥感探测的重要技术手段。

易科泰光谱成像与无人机遥感技术（西安）研究中心拥有EcoDrone®无人机遥感平台、及SpectraScan地面光谱成像设备，结合RGB成像分析、红外热成像技术，可提供农田植被遥感监测、作物表型高通量分析、生物多样性评估等技术服务和实验合作。