codrone®高光谱-激光雷达无人机遥感技术，基于自主研发专业无人机遥感平台和国际先进遥感成像传感器技术、专业设计云台及挂载板、无人机遥感专业技术服务团队，为我国农业、林业、生态环境观测、海洋地球观测、地质勘测等提供全面无人机遥感解决方案和技术服务：

无人机遥感成像传感器

a)高光谱成像：与Specim（芬兰）国际知名高光谱成像技术公司合作，400-1000nm VNIR高光谱成像、900-1700nm SWIR高光谱成像

b)LiDAR（激光雷达）：与法国YellowScan公司合作，专业无人机激光雷达遥感技术，精确度最 高可达1cm、回波最 高达5

c)Thermo-RGB：与欧洲红外热成像技术公司WorksWell合作，高分辨率、高灵敏度红外热成像与RGB成像无人机遥感传感器，温度灵敏度达30mK（0.03摄氏度）

d)5+1（5波段与高清全色成像）多光谱成像、一体式多光谱成像与红外热成像

专业无人机遥感平台

a)UAS-4轻便型无人机遥感平台，可搭载5+1多光谱成像、一体式多光谱与红外热成像、Thermo-RGB成像等

b)UAS-4 Pro 4旋翼无人机遥感平台，为UAS-4升级版，可搭载LiDAR及LiDAR-RGB（激光雷达与高分辨率RGB成像）等

c)UAS-8无人机遥感平台，可搭载高光谱成像、一体式高光谱-红外热成像（Thermo-RGB）、一体式激光雷达（LiDAR或LiDAR-RGB）与多光谱成像等

d)UAS-8 Pro无人机遥感平台，高负载、高续航，可同时搭载400-1000nm和900-1700nm双镜头高光谱成像、一体式高光谱-红外热成像（续航时间达40min）、一体式高光谱-激光雷达（LiDAR或LiDAR-RGB）成像

便携式无人机遥感适配地面测量仪器

a)超便携光合作用测量仪

b)手持式稳态叶绿素荧光测量仪

c)手持式植物高光谱测量仪（叶夹式）

d)手持式高光谱成像仪（400-1000nm）

e)空陆双基Thermo-RGB成像仪

f)冠层植被指数测量监测系统

g)SpectraScan轻便型近地遥感系统

应用案例1:

   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®高光谱-激光雷达无人机遥感系统（系统配置与主要技术指标参见下表），在某农田-人工林地带进行了遥感作业测试（地块分布及激光雷达数字高度模型（DHM）参见下面图示）：

通过LiDAR点云剖面高度测量并结合剔除了地表高程的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，和地面人工采样实测结果基本吻合。

上左图：激光雷达与RGB图像融合侧视图；上右图：人工松树林高度渲染；下图：人工松林剖面高度

通过2021年4月12日和6月3日两个时间段高光谱成像数据初步分析，归一化植被指数NDVI和光化学反射指数PRI分别由4月份的0.417、-0.082，增大至6月初的0.572、0.022，伴随着光利用效率的提升，松树的冠幅、高度等均有了明显变化，从NDVI图上可以看出该地块松树的郁闭度有大幅提升。

上图依次为：4月12日与6月3日松树反射光谱对比，4月12日松树林NDVI、6月3日NDVI，4月12日PRI、6月3日PRI

应用案例2：

美国普渡大学Ali Masjedi等（Multi-Temporal Predictive Modelling of Sorghum Biomass Using UAV-Based Hyperspectral and LiDAR Data[J]. Remote Sensing, 2020）在其农业研究与教育中心(ACRE)实验基地，利用高光谱-激光雷达-RGB无人机遥感技术，对高粱生长期获取多时相可见光、近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)高光谱数据以及LiDAR数据，使用经典的基于回归的机器学习方法开发了生物量预测模型，并研究了回归方法、数据来源、遥感和田间生物量参考数据采集时机、样本数量等因素对预测结果的影响。研究结果表明，通过从LiDAR点云提取的基于几何的特征和从高光谱数据提取的基于化学的特征，可以准确、可靠地预测高粱生物量。高时空分辨率、高光谱分辨率（高光谱成像技术）无人机遥感技术可以实现大田高通量作物表型分析，这对遗传育种、快速筛选优良品种和优良性状具有非常重要的意义。

7月18日HyCal-18区块内18个高粱品种的光谱变化。这些品种在光谱的可见光范围内非常相似，但在光谱的近红外部分观察到了很大的变化

两个地块的第2行和第3行不同生长期的点云数据；“341×10”和“Trudan Headless”样本的最 大高度分别为1.4米和3.2

在陆地生态系统中，森林是最 大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全 球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最 新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。

性能特点：

• 8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha

• 厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm

• 50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据

• 高密度三维点云，精确度2.5cm，最 高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2

• 专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等

• 应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等

案例一：森林碳库分布研究

森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。

       研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。

图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域

研究人员采用偏最 小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。

图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量

森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全 球气候变化研究做出更重要的贡献。

案例二：森林碳汇定量评估比较

森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。

图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像

图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果

将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。

图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果

图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第 一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）

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，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。

参考文献：

[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.

[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.

在生物燃料研究领域，气体净化一直是一个重要课题。在研究过程中通常需要对燃烧废料产生的原料气体进行净化并测试其净化效果，而这些气体往往处于高温高压条件，为气体的测量与分离带来重大挑战。

Palas® Promo® 3000HP气溶胶粒径谱仪可在高温高压环境下进行粒径表征，提供接近实际状态的气溶胶粒径分布数据。来自德国卡尔斯鲁厄的课题研究中心在其生物燃料项目中选择了Palas® Promo® 3000HP气溶胶粒径谱仪，帮助该生物燃料研究项目获得可靠数据。

卡尔斯鲁厄研究中心

项目面临的挑战

“在废料气化之后，我们必须对用于燃料合成物的原料气体进行净化处理。”来自卡尔斯鲁厄课题研究中心的罗伯特·迈博士说道。该项目从事生物燃料研究，从秸秆和废木材中提取燃料，整个过程中对原始燃料气体中杂质（烟尘颗粒，硫、氯化氢等）的分析和处理是燃料合成的关键环节。而由于催化剂的易燃性，保护其避免爆炸也是为研究的安全保驾护航。

罗伯特·迈( Dipl.-Ing. Robert Mai)在生物燃料项目的试验工厂

Promo® 3000HP可以在温度高达250 ℃或高压10 bar的条件下为该气体净化流程提供相关颗粒物浓度和颗粒物分布的测量。通常情况下废料燃烧生成燃料原始气体的条件为600 ℃和80 bar，完整实验的发生环境也至少达到200 ℃，从而避免气体的冷凝。但如此条件下无法进行气体测量，因此需要分离出冷却到200 ℃的二次流，使其在没有压力的情况下通向空气传感器。

独立的外置传感器通过光纤与主机通讯，适用于易燃易爆气溶胶的监测，避免了电缆与易燃气体的接触。在研究过程中，Promo® 3000HP起到了保护易燃催化剂的作用，确保了实验环境的安全。为观测气体净化效果，需要通过净化前后的数据对比来帮助查验过滤效果。在Promo® 3000HP中，原始气体和净化后的气体被两个独立的传感器中检测，使得快速的过滤层测试成为可能。而用于测量原始气体和净化气体的两个传感器可以通过光纤连接：当传感器2070 H被用于高浓度原始气体检测，传感器2300 H被用于浓度低于10 mg/m3的净化后的气体检测。

值得信赖的Palas®仪器

认识到Palas®仪器了在实验室的精彩表现，我们还可以在基尔大学Christian Albrecht制药研究所看到这些仪器的实际应用。Palas® Promo®系列是一种白光 气溶胶测量系统，由于采用了数字化的单独信号处理，可以对单个粒子进行高分辨率的时间分析。久经考验的T型结构和模块化设计的优势，也使得welas®系统传感器可以利用灵活的新型散射光谱从而拥有高分辨率，确保了测量结果的高度可靠性。

Palas®设备和仪器可为不同的监测环境提供可靠的数据，未来也将继续为科研与实际测量带来令您放心的服务。

Promo® 3000HP气溶胶粒径谱仪

Palas® Promo® 3000HP气溶胶粒径谱仪除了耐高温高压与监测易燃易爆气溶胶等可靠功能，还采用了集成电子处理器技术，可以单独进行信号分析与重合分析，并可以在浓度高达106 p/cm3的条件下可信赖地测量颗粒物浓度与颗粒物大小。同时Promo® 3000HP还提供双探头测量方案，可任意配置用于高浓度（最 高可达1x106 个/cm3）或低浓度（最 低1 个/cm3）的探头，满足不同浓度区域的测量需求。与此同时，该设备还可通过各种接口（USB, Ethernet (LAN), Wi-Fi, RS-232/485）将设备连接到过程控制系统中，实现系统集成。