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在軌航天高光譜系統(tǒng)有哪些

教父283 2011-10-29 06:36:59 340  瀏覽
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參與評(píng)論

全部評(píng)論(3條)

  • ukawa5588 2011-10-30 00:00:00

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    評(píng)論

  • hahack00001 2011-11-03 00:00:00
    遙感器 光譜范圍( nm) 運(yùn)行時(shí)段 PLI-PML 403-805 1984-1990 CASI 430-870 1989年開(kāi)始 SFSI 1200-2400 1993開(kāi)始 ASI-1 900-2100 1200-2400 1982-1985 ASI-2 800-1600 1200-2400 1985-1987 AVIRIS(20km) 400-2450 1987開(kāi)始 ASAS 455-873 1987-1991 改進(jìn)ASAS 400-1060 1992開(kāi)始 GRRIS 100-400 1000-2000 2000-2500 1986開(kāi)始 ROSIS 450-850 1991開(kāi)始 IMS 800-1700 1500-3000 1991開(kāi)始 AMSS 500-980 2000-2500 8000-12000 1985開(kāi)始 DAIS-7915 4980-1010 1000-1800 1970-2450 3000-5000 8700-12300 設(shè)計(jì)中 MIVIS 433-833 1150-1550 200-2500 8200-12700 設(shè)計(jì)中 HYDICE 400-2500 設(shè)計(jì)中 MAIS 460-1100 1440-2400 8200-12200 1991開(kāi)始 PHI 400-850 1996開(kāi)始 HyMap 450-2480 1998開(kāi)始 WIS 400-5400 1996開(kāi)始 ASITER(模擬器) 3000-5000 8000-12000 1992開(kāi)始 EO-1/ALI 400-2400 研制中 EO-1/HΨΠΕΡION 研制中 EO-1/LAC 研制中 Landsat-7/WTM+ 研制中 Obview-4 研制中 MODIS 研制中 MERIS 研制中 ARIES 400-2500 研制中

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    評(píng)論

  • 狀哉大網(wǎng)蟲(chóng)嘉 2011-11-03 00:00:00
      * 典型的高光譜遙感器   * 美國(guó):AIS,AVIRIS、WIS (812波段)、PROBE、TEEMS、   MODIS 、Hyperion、FTHSI   AHI (256個(gè)熱波段)、SEBASS (242個(gè)熱波段)   * 澳大利亞:Hymap、ARIES、TIPS (100個(gè)熱波段)   * 加拿大: CASI HYMAP主要性能指標(biāo)   * 德國(guó):ROSIS 波段數(shù) 光譜范圍(um ) 采樣間隔 光譜分辨率 瞬時(shí)視場(chǎng)角 信噪比  ?。╪m ) (nm ) (mrad)   0.45 ~0.89 15~16 15 0   航向 2.5 30 太陽(yáng)天頂   * 法國(guó):IMS 128 0.89 ~1.35 15 ~16 15 旁向 2.0 角,50%反   1.40 ~1.80 15 ~16 13 射率:>500:1   1.95 ~2.48 18 ~20 17   * 芬蘭:AISA   * 歐空局:CHRIS (2000年10月22 日PROBA小衛(wèi)星) PHI主要性能指標(biāo)   波段數(shù) 光譜范圍 采樣間隔 光譜分辨率 瞬時(shí)視場(chǎng)角 行象元數(shù) 信噪比   * 日本:GLI 244 400~850nm 1.8nm <5nm 1.5mrad 376 ~200   * ZG:MAIS、PHI、OMIS-1 (10個(gè)熱波段)、   CMODIS (神舟III號(hào))、Env-DD (環(huán)境災(zāi)害小衛(wèi)星)

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

在陸地生態(tài)系統(tǒng)中,森林是最 大的有機(jī)碳庫(kù),是陸地中重要的碳匯和碳源,因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用,對(duì)于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全 球碳循環(huán)都是一個(gè)基礎(chǔ),具有重要的意義。易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最 新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng),助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。

性能特點(diǎn):

  • 8旋翼專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái),搭載VNIR/NIR高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上,有效覆蓋面積超10ha

  • 厘米級(jí)地面分辨率,50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm,30m高度(用于高分辨率林木表型分析)地面分辨率可達(dá)2cm

  • 50m高單樣線飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)

  • 高密度三維點(diǎn)云,精確度2.5cm,最 高可達(dá)3次回波,50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2

  • 專(zhuān)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案,同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù),應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類(lèi)點(diǎn)云、DTM等

  • 應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測(cè)量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等



案例一:森林碳庫(kù)分布研究

森林地上生物量(AGB)的估算對(duì)于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來(lái)自意大利、美國(guó)和英國(guó)的研究人員將主動(dòng)和被動(dòng)傳感器結(jié)合,其中被動(dòng)型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息,并將這些信息與主動(dòng)型小型激光雷達(dá)獲取的參數(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了在不同尺度上對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)碳分布進(jìn)行遙感計(jì)算。

       研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國(guó)家公園 (GRNP) 內(nèi),處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端,該地區(qū)的森林主要為濕潤(rùn)低地常綠林,部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類(lèi)型。


圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域


研究人員采用偏最 小二乘回歸(PLSR)處理多輸入和多重共線性問(wèn)題,計(jì)算投影中的重要性變量(VIP),以評(píng)價(jià)各預(yù)測(cè)因子對(duì)生物量的重要性。結(jié)果表明,當(dāng)單獨(dú)使用高光譜波段時(shí),其預(yù)測(cè)能力有限(R2 =0.36),用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67),僅基于激光雷達(dá)指標(biāo),PLS預(yù)測(cè)AGB的決定系數(shù)(R2)為0.64,當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達(dá)度量中,精度得到了適度的提高(R2 =0.70)。


圖1.2 (左)不同輸入的預(yù)測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)AGB的散點(diǎn)圖:(A)激光雷達(dá)指標(biāo),(B)高光譜波段,(C)激光雷達(dá)指標(biāo)和 VI,(D)激光雷達(dá)指標(biāo)和高光譜波段;(右)7個(gè)高度等級(jí),每個(gè)等級(jí)間隔10m的70個(gè)樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹(shù)木數(shù)量


森林是碳的主要吸收者,它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類(lèi)型的2倍,本研究中提出的高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義,有助于擴(kuò)大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究,進(jìn)而對(duì)全 球氣候變化研究做出更重要的貢獻(xiàn)。

案例二:森林碳匯定量評(píng)估比較

森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素,因此評(píng)估森林對(duì)碳匯和碳循環(huán)的貢獻(xiàn)程度具有重要的意義。韓國(guó)科研人員借助高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測(cè)量圖像、高光譜圖像等空間信息,對(duì)森林碳匯信息進(jìn)行定量評(píng)估。研究區(qū)位于韓國(guó)慶尚南道巨濟(jì)市,該區(qū)域森林密度相對(duì)較低,樹(shù)種多樣,森林資源豐富,選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。基于高光譜數(shù)據(jù)中每個(gè)樹(shù)種的光譜信息,使用馬氏距離法對(duì)樹(shù)種進(jìn)行精確分類(lèi),基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。


圖2.1 從左至右依次為:研究區(qū);激光雷達(dá)數(shù)據(jù);高光譜圖像


圖2.2 (左)樹(shù)種分類(lèi)結(jié)果;(右)利用高密度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果


將激光雷達(dá)與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計(jì)算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯,同時(shí)通過(guò)對(duì)森林資源的樹(shù)種和年齡信息進(jìn)行量化,借助激光雷達(dá)和數(shù)字圖像信息對(duì)樹(shù)種、年份、區(qū)域的碳匯進(jìn)行計(jì)算。利用激光雷達(dá)信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進(jìn)行森林信息和碳匯評(píng)估分析,實(shí)現(xiàn)了精確地碳匯信息提取,結(jié)果如2.3/2.4所示。


圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果


圖2.4 基于激光雷達(dá)和圖像信息的森林信息和碳匯評(píng)估,從左至右:第 一行(激光雷達(dá)數(shù)據(jù);DSM;DEM;樹(shù)高信息);第二行(樹(shù)種信息圖;增長(zhǎng)量分析圖;碳吸收分布圖;土地覆蓋圖)


易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用,為碳源碳匯定量評(píng)估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測(cè)繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。



參考文獻(xiàn):

[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.


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