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日期:2022-10-05 01:16
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摘要: 基于彩虹无人机的高光谱遥感成像飞行演示 双利合谱 赵静远 刘业林 黄智辉 周明好 背景介绍 2021年11月中国航天空气动力技术研究院(航天十一院)航天彩虹无人机股份有限公司与江苏双利合谱科技有限公司共同完成基于彩虹无人机(CH-4)的高光谱遥感成像飞行测试,任务取得圆满成功。借助航天十一院的飞行平台,江苏双利合谱科技有限公司的机载高光谱成像系统**实现长航时、大面积、高海拔、高温差环境下(400nm~1700nm可见-近红外)固定翼推扫飞行测试,相机核心指标得到充分印证。同时,对采集的航带...

基于彩虹无人机的高光谱遥感成像飞行演示

双利合谱 赵静远 刘业林 黄智辉 周明好

  • 背景介绍

2021年11月中国航天空气动力技术研究院(航天十一院)航天彩虹无人机股份有限公司与江苏双利合谱科技有限公司共同完成基于彩虹无人机(CH-4)的高光谱遥感成像飞行测试,任务取得圆满成功。借助航天十一院的飞行平台,江苏双利合谱科技有限公司的机载高光谱成像系统**实现长航时、大面积、高海拔、高温差环境下(400nm~1700nm可见-近红外)固定翼推扫飞行测试,相机核心指标得到充分印证。同时,对采集的航带高光谱数据进行拼接、校正(大气、反射率等)和分类识别等处理也同步达到预期目的。

此次飞行测试,合作双方充分利用了各自优势(包括搭载平台的选择、采集通讯控制的串联以及数据处理等),为更好地服务于农业遥感、环境监测、地质勘探、地震救灾等应用领域提供了基于高光谱成像的技术支撑。


图1 彩虹无人机搭载平台

图2 我司与合作单位合影

图3 云南省怒江傈僳族自治州兰坪丰华机场工作人员合影

图4 全波段高光谱成像系统(无人机/有人机均可作为挂载平台)

  • 高光谱遥感介绍

高光谱遥感技术是通过高光谱传感器探测物体反射的电磁波而获得地物目标的空间和频谱数据。高光谱遥感的出现使得许多使用宽波段无法探查到的物体,更加容易被传感器探测捕捉得到,高光谱遥感技术的出现具有里程碑意义。

2.1、高光谱遥感的特点

(1)波段多且宽度窄能够使高光谱遥感探测到其他宽波段无法探测到的物体。

(2)光谱响应范围更广和光谱分辨率高使得高光谱能够更加精细地探测到被探测物的微小特征。 

(3)高光谱可以提供空间域和光谱域信息,也就是“谱像合一” 。

(4)数据量大且信息冗余多。由于高光谱数据的波段多,数据量大,相邻波段之间的相关性比较高就使得信息冗余度增加。

(5)高光谱遥感的数据描述模型多,能够分析的更灵活。经常使用的 3 种模型有:图像,光谱和特征模型。

2.2、高光谱成像的优势

随着高光谱成像光谱分辨率的提高,其探测能力也有所增强。因此,与RGB和多光谱成像相比较,高光谱成像有以下显著优势:

(1) 有着近似连续的地物光谱信息。高光谱影像在经过光谱反射率重建后,能获取与被探测物近似的连续的光谱反射率曲线,与它的实测值相匹配,将实验室中被探测物光谱分析模型应用到成像过程中。

(2) 对于地表覆盖的探测和识别能力极大提高。高光谱数据能够探测具有诊断性光谱吸收特征的物质,能准确地区分地表植被覆盖类型和道路地面材料等。

(3) 地形要素分类识别方法是多种多样的。影像分类既可以采用如贝叶斯判别、决策树、神经网络、支持向量机等的模式识别方法,也可以采用基于被探测物的光谱数据库的光谱进行匹配的方法。分类识别特征既可以采用光谱诊断特征,也可以采用特征选择与提取。

(4) 地形要素的定量和半定量分类识别将成为可能。在高光谱影像中能估计出多种被探测物的状态参量,大大地提高了成像高定量分析的精度和可靠性。

2.3高光谱成像的应用领域

高光谱如今主要被应用在民用方面,例如地质调查、植被遥感、农业监测、大气遥感、水环境保护、灾害环境遥感、土壤调查、林业遥感以及城市环境遥感等。军用方面主要利用高光谱图像进行识别伪装以及辨识固体、液体、气体和其它化学物质;争取更多更详细地获取战场信息包括障碍物、地表特征和水下障碍等。

2.4 高光谱相机参数

在此次飞行测试中,由江苏双利合谱科技有限公司提供的机载高光谱相机详细参数如表一所示。

表一 高光谱相机详细参数

参数

可见/近红外

近红外

波长范围

400-1000nm

900-1700nm

光谱分辨率

5.5nm

8nm

波段数

224

224

镜头焦距

23mm

17.5mm

探测器像元大小

9.97μm

15μm

探测器像素数

1024*448

1024*448

飞行高度

2000m

空间分辨率

0.8m

2.2m

 

图5为江苏双利合谱科技有限公司的高光谱成像系统在2000米高空下获取的地物成像高光谱数据,从中获取地面的光谱信息并进行分析数据。

图5 2022-10-05高光谱相机拍摄数据
2.5数据与分析结果

(1)可见-近红外400-1000nm波段高光谱相机数据处理结果,如图6、图7、图8和图9所示。

图6 归一化植被指数处理结果

图7 红边归一化植被指数处理结果

图8 4 400-1000nm波段相机不同目标的光谱

图9 400-1000nm波段相机分类识别结果

(2)近红外900-1700nm波段高光谱相机数据处理结果,如图10和图11所示。(注:在1400nm附近是水汽吸收窗口)

图10 900-1700nm波段相机不同目标的光谱
图11 900-1700nm波段相机分类识别结果
  • 高光谱遥感展望

江苏双利合谱科技有限公司将继续秉承传统优势,更好地展示在高光谱技术领域的**和拼搏精神,努力从实践中获取更多、更全的宝贵经验,为我们的生产生活、科学研究等领域提供全套的产品和技术服务工作,相信在2022年我们的技术和产品又会得到质地提升,市场会更加客观地接受我们,继续努力。

  • 高光谱产品介绍

图12为江苏双利合谱科技有限公司的各类高光谱成像系统设备及分析软件,下面将一一展示。图13为高光谱表型测试系统;图14为全波段有人机载高光谱成像系统;图15 GaiaSky-mini3无人机载高光谱成像系统;图16 为高光谱激光雷达系统;图17 显微高光谱成像系统;图18 为专业分析软件。

 

图12 高光谱成像系统


图13 表型测试系统

图14 全波段有人机载高光谱成像系统


图15 GaiaSky-mini3无人机载高光谱成像系统

图16 高光谱激光雷达系统

图17 显微高光谱成像系统

图18 专业分析软件

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