全套解決方案｜無人機(jī)高光譜技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用

1. 簡介

成像技術(shù)和光譜技術(shù)是傳統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)的兩個重要方向，成像技術(shù)能夠獲得物體的影像，得到其空間信息；光譜技術(shù)能夠得到物體的光學(xué)信息，進(jìn)而研究其物質(zhì)屬性。20世紀(jì)70年代以前，成像技術(shù)和光譜技術(shù)是相互獨立的學(xué)科，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，成像光譜技術(shù)迅速發(fā)展起來，它是一種快速、無損的檢測技術(shù)，具有光譜分辨率高、多波段和圖譜合一的特點，能在大尺度范圍內(nèi)識別地表并深入研究其地表物質(zhì)的成分及結(jié)構(gòu)。目前成像光譜技術(shù)已經(jīng)成為遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢之一，并在軍事偵察、海洋遙感、地質(zhì)勘探、植被分析等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。

隨著無人機(jī)技術(shù)的日益成熟，基于無人機(jī)平臺的新型遙感技術(shù)異軍突起，得到遙感工作人員的青睞，科研工作者更對其在行業(yè)上的應(yīng)用前景予以眾望。目前無人機(jī)搭載成像光譜儀在農(nóng)業(yè)上可用于診斷作物長勢、病蟲害情況以及土壤肥力等；在環(huán)境保護(hù)方面可用于檢測海洋、湖泊的化工原料污染、富營養(yǎng)化等；在林業(yè)領(lǐng)域可用于檢測林火、林業(yè)病害、林木存活率、林木種類區(qū)分等；在礦產(chǎn)資源領(lǐng)域上可用于石油、礦物礦產(chǎn)等領(lǐng)域的勘測；在考古領(lǐng)域可用于古村落的修復(fù)、文物遺址的勘查等；在通信部門可用于電纜絕緣子的勘察等。

2. 硬件設(shè)備

搭載于大疆M600pro的GaiaSky-mini是江蘇雙利合譜科技有限公司的工程師們精心打造的一款用于無人機(jī)載的高光譜成像相機(jī)（包括云臺），其重量僅為1.5kg，其波段數(shù)為256，光譜分辨率為3.5nm，當(dāng)飛行高度為300m時，高光譜圖像的空間分辨率約為12cm，獲取地面200畝的影像數(shù)據(jù)只需要15分鐘，即一個架次 。無人機(jī)高光譜行業(yè)應(yīng)用解決方案的軟硬件設(shè)備包括：M600 pro，高光譜相機(jī)，RoninMX，光譜校正板，地面站，控制分析軟件。

圖1 無人機(jī)高光譜系統(tǒng)起飛監(jiān)測河流水污染示意圖

圖2 無人機(jī)高光譜系統(tǒng)起飛監(jiān)測林業(yè)病害示意圖

3. 軟件設(shè)備

江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)SpecView可實現(xiàn)實時獲取高光譜成像信息，以第三方軟件如ENVI、ERDAS、Matlab容易解析的數(shù)據(jù)格式.raw存儲數(shù)據(jù)文件，對應(yīng)每條數(shù)據(jù)軟件自動生成頭文件，同時記錄飛機(jī)飛行過程中的姿態(tài)信息、經(jīng)緯度、高度、高光譜相機(jī)報告時間和增益等，并可通過多波段合并的方式降低數(shù)據(jù)量，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過簡單的黑白幀可快速獲取地物的光譜反射率。系統(tǒng)界面友好，操作簡單，處理過程中無需人工干預(yù)。

圖3 無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)采集軟件

針對大范圍獲取無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的客戶，雙利合譜和中科院遙感所共同研發(fā)了一款無人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)拼接軟件，該軟件界面簡潔，操作人性化且功能強(qiáng)大。主要功能有影像數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出，影像數(shù)據(jù)的篩選、拼接參數(shù)的設(shè)置，拼接結(jié)果預(yù)覽、拼接高光譜數(shù)據(jù)等。

圖4 無人機(jī)高光譜拼接軟件

4. 行業(yè)應(yīng)用

以精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)為例，獲取大田作物的無人機(jī)高光譜影像數(shù)據(jù)，然后對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行黑白幀校正得到反射率，利用無人機(jī)高光譜拼接軟件對反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，*后利用相關(guān)模型得到大田作物的長勢情況和施肥、灌溉的解決方案等，如下圖所示。

圖5 作物長勢NDVI圖，值越高長勢越好

圖6 作物氮積累量，值越小，需要施肥越多

圖7 作物含量量分布圖，值越小，需要灌溉的水越多