易科泰推出輕便型、一體化、多傳感器無人機遙感作物表型研究監(jiān)測技術方案——Ecodrone^® UAS-4輕便型一體式多光譜-紅外熱成像遙感系統：

1.自主UAS-4平臺，榮獲第24屆中國楊凌農業(yè)高新科技成果博覽會“后稷獎”

2.同時搭載多光譜成像、紅外熱成像及RGB成像，作業(yè)時間大于20分鐘

3.一次飛行可同步獲取5/10個光譜波段、熱成像數據及RGB，作業(yè)效率事半功倍

4.厘米級地面分辨率，50m高度地面分辨率達3.4cm ，30m高度（用于田間高通量作物表型分析）地面分辨率可達2cm

5.科研級Thermo-RGB成像：640×512像素，多點黑體校準，靈敏度50或30mK，測溫范圍-25℃-150℃/-40℃-550℃，在線實時溫度測量分析，10倍光學變焦RGB鏡頭，全高清畫質，磁編碼自穩(wěn)云臺，實時姿態(tài)調整，可選配CWSI成像，實時測量作物水分脅迫指數

6.專業(yè)無人機遙感技術方案，同步獲取5/10通道多光譜與紅外熱成像數據，應用軟件可直接得出多個VI（植物光譜反射指數）、標準化冠層溫度、CWSI（水分脅迫指數）等

7.應用于精準農業(yè)研究、作物表型遙感、病蟲害監(jiān)測、農作物產量評估、生物多樣性監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境調查監(jiān)測等

主要功能參數：可分析多個光譜-紅外熱成像參數

1.熱成像參數：冠層溫度、CWSI、Tc-Ta等

2.冠層結構參數：NDVI、NDRE、DVI、VOG、NDWI、GCI、LCI等

3.R/G/B指數，如綠度指數等

4.可測量光利用效率、淺水環(huán)境（氣溶膠、浮質等）、葉綠素效率或紅邊坡度等

主要技術指標：

案例一：油茶生長狀況監(jiān)測

易科泰光譜成像與無人機遙感技術研究中心使用Ecodrone^® UAS-4輕便型一體式多光譜-紅外熱成像遙感系統，對某油茶研究中心的油茶種植區(qū)進行了多光譜、紅外熱成像監(jiān)測分析。對某油茶研究中心的油茶種植區(qū)進行了多光譜、紅外熱成像監(jiān)測分析?；诙喙庾V信息提取GNDVI、NDRE及RVI等多種VI專題數據，基于紅外熱成像數據查看冠層溫度分布、作物水分脅迫程度等，從下圖結果可以直接看出不同地面處理（除草區(qū)及未除草區(qū)）的油茶種植區(qū)的植被指數和溫度差異明顯，除草區(qū)因為部分地面裸露，其各種植被指數數值相對較低、溫度偏高，可以此為依據進行油茶種植區(qū)的精細化管理。另外，結合植被指數及冠層溫度同時相差異和多時相的動態(tài)變化可深入研究，建立合理的相關性反演模型，從而實現作物表型監(jiān)測分析、病害監(jiān)測、產量估計等。

案例二：森林遺傳表型分析

功能性狀的遺傳變異分析對于了解林木的適應性特性和預測對持續(xù)環(huán)境變化的反應至關重要。阿勒頗松是一種避旱樹種，普遍分布于地中海地區(qū)的中西部，被廣泛應用于重新造林。由于其環(huán)繞地中海分布，不同區(qū)域生長條件差異明顯，再加上人口收縮和擴張的復雜歷史環(huán)境，在地上生長部分、吸水模式、水力傳導率、繁殖能力等關鍵特征上產生了種群分化，形成了當前的種內遺傳變異現象。無人機遙感系統可以對大規(guī)模的森林面積進行有效的形態(tài)生理學表征，是實現快速、高通量、大規(guī)模森林遺傳變異表型分析的一大利器。

西班牙的研究學者使用無人機搭載多光譜成像、RGB成像和紅外熱成像傳感器，對56個自然種群中的共計896棵阿勒頗松進行了生理形態(tài)研究，使用高分辨率遙感數據、植被指數（VI）及冠層溫度等信息來表征與冠層結構和樹木生理學相關的功能特征在種群間的差異，分析遙感數據與樹干材積（Vob）之間的關系。

研究表明，使用植被指數VI、植被覆蓋度（VC）及冠層溫度表征種群的冠層結構、葉面積、光合色素和氣孔調節(jié)的生理特性，可以一定程度上反映種群間存在的差異?；跓o人機的植被特征及溫度信息與實地勘測種群的樹干材積之間有著顯著相關性，其中多光譜和RGB組合改進后的植被指數（VI）與Log(Vob)呈正相關，冠層溫度與Log(Vob)呈現顯著負相關。使用改進型植被指數和冠層溫度信息，可實現快捷的種群差異調查、反應植物生理狀態(tài)，實現森林資源遺傳研究的高通量表型分析。

案例三：葡萄栽培的精準管理

通常，葡萄種植者會借助品質、產量等參數評估整體地塊的生產力，但這種方法成本高且耗時。隨著高品質、高產量葡萄酒的需求日益增長，為了更高效率的提高葡萄產量和質量，對精準的葡萄栽培技術和生長監(jiān)測方法的研究探索顯得尤為重要。

意大利和奧地利的研究人員將光學測量、地理定位和遙感監(jiān)測系統相結合，對奧地利布爾根蘭的葡萄園進行了研究，他們使用多光譜成像和紅外熱成像傳感器獲取的數據，計算植物活力指標（歸一化植被指數NDVI）和作物水分脅迫指數（CWSI）。

在活力水平NDVI圖中，活力越低的區(qū)域葡萄成熟度越高，品質和質量更好，依據NDVI與葡萄產量和品質的關系，有選擇性地采摘成熟果實，可能會產出更高質量的葡萄酒；葡萄成熟階段水分含量的多少是影響葡萄酒品質和數量的一個重要因素，維持輕度或中度的缺水從而誘導一定程度的脅迫可以刺激品質參數（如糖含量、色素、酸度等）的增加，而作物水分脅迫指數（CWSI）可以有效的評估葡萄的水分脅迫狀態(tài)，進而為葡萄園提供科學的栽培維護指導。

參考文獻：

[1] Filippo Santini,Shawn C. Kefauver,Victor Resco de Dios,José L. Araus,Jordi Voltas. Using unmanned aerial vehicle‐based multispectral, RGB and thermal imagery for phenotyping of forest genetic trials: A case study in Pinus halepensis[J]. Annals of Applied Biology,2019,174(2):

[2] G Tanda,V. Chiarabini. Use of multispectral and thermal imagery in precision viticulture[J]. Journal of Physics: Conference Series,2019,1224(1):