簡(jiǎn)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(gè)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(dú)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(lái)，它是一種快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)，具有光譜分辨率高、多波段和圖譜合一的特點(diǎn)，能在大尺度范圍內(nèi)識(shí)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(shì)之一，并在**偵察、海洋遙感、地質(zhì)勘探、植被分析等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的日益成熟，基于無(wú)人機(jī)平臺(tái)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(duì)其在行業(yè)上的應(yīng)用前景予以眾望。目前無(wú)人機(jī)搭載成像光譜儀在農(nóng)業(yè)上可用于診斷作物長(zhǎng)勢(shì)、病蟲(chóng)害情況以及土壤肥力等；在環(huán)境保護(hù)方面可用于檢測(cè)海洋、湖泊的化工原料污染、富營(yíng)養(yǎng)化等；在林業(yè)領(lǐng)域可用于檢測(cè)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(cè)；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是四川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(wú)人機(jī)載的高光譜成像相機(jī)（包括云臺(tái)），其重量?jī)H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(shí)，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(gè)架次 。無(wú)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(wú)人機(jī)高光譜系統(tǒng)起飛監(jiān)測(cè)河流水污染示意圖

圖2 無(wú)人機(jī)高光譜系統(tǒng)起飛監(jiān)測(cè)林業(yè)病害示意圖

3. 軟件設(shè)備

四川雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)SpecView可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)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(chǔ)數(shù)據(jù)文件，對(duì)應(yīng)每條數(shù)據(jù)軟件自動(dòng)生成頭文件，同時(shí)記錄飛機(jī)飛行過(guò)程中的姿態(tài)信息、經(jīng)緯度、高度、高光譜相機(jī)報(bào)告時(shí)間和增益等，并可通過(guò)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(guò)簡(jiǎn)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(jiǎn)單，處理過(guò)程中無(wú)需人工干預(yù)。

圖3 無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)采集軟件

針對(duì)大范圍獲取無(wú)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(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)拼接軟件，該軟件界面簡(jiǎn)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(wú)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(wú)人機(jī)高光譜影像數(shù)據(jù)，然后對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行黑白幀校正得到反射率，利用無(wú)人機(jī)高光譜拼接軟件對(duì)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(zhǎng)勢(shì)情況和施肥、灌溉的解決方案等，如下圖所示。

圖5 作物長(zhǎng)勢(shì)NDVI圖，值越高長(zhǎng)勢(shì)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