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移動(dòng)端

預(yù)祝第二十三屆中國(guó)生態(tài)學(xué)大會(huì)成功召開(kāi)-ENVIS®近地遙感生態(tài)觀(guān)測(cè)系統(tǒng)

2024-10-14 09:44:48北京易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司點(diǎn)擊量:861

ENVIS®近地遙感生態(tài)觀(guān)測(cè)系統(tǒng),由軌道式近地遙感平臺(tái)、成像系統(tǒng)和傳感器系統(tǒng)(監(jiān)測(cè)系統(tǒng))組成。軌道式近地遙感平臺(tái)可根據(jù)安裝場(chǎng)地環(huán)境、樣地或樣方觀(guān)測(cè)要求,選配可切換軌道式,或大型懸浮式軌道,也可根據(jù)需求選配移動(dòng)式平臺(tái);成像系統(tǒng)包括高光譜成像、Thermo-RGB成像;傳感器系統(tǒng)包括環(huán)境因子監(jiān)測(cè)傳感器和植物冠層監(jiān)測(cè)傳感器等。適應(yīng)于原位群落或生態(tài)系統(tǒng)(草原、濕地、農(nóng)業(yè)、林地等不同生態(tài)類(lèi)型)、蒸滲儀系統(tǒng)生態(tài)結(jié)構(gòu)要素及其生態(tài)過(guò)程觀(guān)測(cè)等。

 

預(yù)祝第二十三屆中國(guó)生態(tài)學(xué)大會(huì)成功召開(kāi)-ENVIS®近地遙感生態(tài)觀(guān)測(cè)系統(tǒng)

自左至右依次為:大型懸浮軌道式近地遙感平臺(tái)、可切換軌道式近地遙感平臺(tái)、移動(dòng)式平臺(tái)

主要功能特點(diǎn):

√ 懸浮軌道近地遙感平臺(tái)專(zhuān) li技術(shù)(ZL 2020 2 0515701.X)與SpectraScan近地遙感平臺(tái)專(zhuān) li技術(shù)(ZL20212 1478998.8),ENVIS生態(tài)環(huán)境因子監(jiān)測(cè)技術(shù)(ZL 2019 2 2377914.0),可選配PhenoPlot輕便型近地遙感系統(tǒng)

√ 標(biāo)配VNIR(400-1000nm)和SWIR(900-1700nm)高光譜成像觀(guān)測(cè)、Thermo-RGB成像觀(guān)測(cè),可選配LEDIF葉綠素應(yīng)成像、UV-MCF(紫外光激發(fā)生物熒光成像)成像觀(guān)測(cè)系統(tǒng)

√ 點(diǎn)測(cè)量(Spot measurement)與成像測(cè)量(Space measurement)技術(shù)相結(jié)合,多源信息融合,建模反演,滿(mǎn)足不同場(chǎng)景生態(tài)系統(tǒng)觀(guān)測(cè)需求

√ 除空氣、土壤生態(tài)因子傳感器監(jiān)測(cè)外,植物點(diǎn)測(cè)量傳感器系統(tǒng)包括光譜監(jiān)測(cè)、冠層溫度監(jiān)測(cè)、葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測(cè)等,還可選配空氣CO2、葉片溫度、植物莖流等傳感器

√ 近地遙感平臺(tái)既可搭載高光譜成像等傳感器,也可搭載植物點(diǎn)測(cè)量傳感器系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)樣方原位生態(tài)系統(tǒng)或蒸滲儀系統(tǒng)的長(zhǎng)期觀(guān)測(cè)

√ 可選配移動(dòng)式點(diǎn)測(cè)量(葉片尺度或冠層尺度)儀器,如手持式葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量?jī)x、手持葉夾式高光譜儀(測(cè)量葉片光譜及VIs等)、便攜式光合儀、冠層NDVI/PRI測(cè)量?jī)x等

√ 基于LUE(光利用效率)GPP評(píng)估模型參數(shù)如NDVI、增強(qiáng)植被植物EVI、歸一化差值水植物NDWI、MCARI、紅邊位置指數(shù)REP2等

√ 光合物候觀(guān)測(cè)指數(shù):可成像分析 PRI570、PRI515、CCI、NIRv,并據(jù)此成像分析 GPP

√ 植被結(jié)構(gòu)指數(shù):可成像分析 NDVI、RDVI、OSAVI、EVI、MCARI、MTVI 等十幾個(gè)植被結(jié)構(gòu)指數(shù), 并據(jù)此成像分析 LAI 等

√ FLD3 SIF 成像分析(太陽(yáng)光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獬上穹治觯?、太?yáng)光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒庵笖?shù)成像分析

√ Thermo-RGB融合成像分析,區(qū)分陽(yáng)光照射葉片和陰影葉片的氣孔導(dǎo)度響應(yīng),可成像測(cè)量分析陽(yáng)光照射葉片、陰影葉片及土壤等不同組分的面積、溫度等,進(jìn) 一步解析冠層不同光照組分光合作用等狀態(tài)。陽(yáng)光照射葉片有著比陰影葉片更高的Vcmax,其光合作用、氣孔導(dǎo)度、溫度等不同表現(xiàn)可以深入研究分析環(huán)境(光照)、植物冠 層結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)力等之間的相互關(guān)系

√ 組合命令+位置記憶:可一鍵注冊(cè)、記錄、保存、讀取XYZ位置信息,并自定義Protocols,自動(dòng)移動(dòng)精 準(zhǔn)定位,適用于野外長(zhǎng)期固定重復(fù)測(cè)量

√ 原位(in-situ)實(shí)時(shí)高時(shí)空分辨率、高通量(野外大型樣方)生態(tài)觀(guān)測(cè)

主要技術(shù)指標(biāo):

1) 軌道式觀(guān)測(cè)平臺(tái):可切換軌道式平臺(tái),跨度2-5m;大型軌道式平臺(tái),跨度5-20m,可客戶(hù)定制其它規(guī)格。軌道長(zhǎng)度可定制,標(biāo)配高度2m,滿(mǎn)足不同樣方或樣地生態(tài)觀(guān)測(cè)需求

2) 控制系統(tǒng):嵌入式操作系統(tǒng),10英寸觸摸顯示屏,PC端全中文操作軟件,無(wú)線(xiàn)操控,可設(shè)置10條命令protocols,可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)運(yùn)行

3) 標(biāo)配400-1000nm、900-1700nm高光譜成像傳感器,可選配1000-2500nm高光譜成像或中波紅外高光譜成像

4) SpectrAPP©高光譜成像分析軟件:NDVI、PRI、VOG、WBI、ARI、CRI等近百種光譜成像指數(shù)

5) 葉綠素?zé)晒獬上駵y(cè)量分析,F(xiàn)luorVision©分析軟件,可進(jìn)行SIF光譜成像分析等

6) Thermo-RGB成像融合分析參數(shù):葉片/冠層的長(zhǎng)度、寬度、周長(zhǎng)、凸包面積、圓度、長(zhǎng)寬比、緊實(shí)度等形態(tài)參數(shù);最 大、最小、平均溫度;VIgreen、VEG、ExG、ExGR、GLI、CIVE、COM、WI、Lab、R/G/B、R/G、B/R、HSV顏色參數(shù)等

7) 激光雷達(dá):三維彩色點(diǎn)云、分類(lèi)點(diǎn)云、冠幅、株高、距離、剖面高度、坐標(biāo)等

8) 環(huán)境因子:空氣溫濕度、太陽(yáng)輻射、PAR、土壤水分、土壤溫度等等

應(yīng)用案例:

1、基于SIF成像的植物農(nóng)藥脅迫響應(yīng)

 

預(yù)祝第二十三屆中國(guó)生態(tài)學(xué)大會(huì)成功召開(kāi)-ENVIS®近地遙感生態(tài)觀(guān)測(cè)系統(tǒng) 自左至右依次為:植物反射光譜及反射率(白板校準(zhǔn)),注意762nm的O2-A吸收峰值;銅錢(qián)草葉綠素?zé)晒夤庾V,藍(lán)色曲線(xiàn)為施加敵草?。―CMU)、紅色未施加敵草??;銅錢(qián)草太陽(yáng)光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒獬上瘢筮厼槲词┘訑巢萋?,右邊施加敵草隆,施加敵草隆后由于PSII QA電子傳遞被抑 制(光化熒光淬滅阻斷),葉綠素?zé)晒庠鰪?qiáng)(EcoTech®實(shí)驗(yàn)室提供)


2、混合草地群落物種多樣性研究

 

預(yù)祝第二十三屆中國(guó)生態(tài)學(xué)大會(huì)成功召開(kāi)-ENVIS®近地遙感生態(tài)觀(guān)測(cè)系統(tǒng) 

德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院地理和地理生態(tài)學(xué)研究所論證了近地光譜成像監(jiān)測(cè)+點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)應(yīng)用于半自動(dòng)野外生態(tài)調(diào)查的可能性,對(duì)草地物種進(jìn)行了分類(lèi),并在物種和結(jié)構(gòu)多樣性不同梯度下估算其覆蓋范圍,且發(fā)現(xiàn)處于下位層的植物也可被較準(zhǔn)確地估算出來(lái)。(參考文獻(xiàn):Lopatin J,Fassnacht F E, Kattenborn T,et al.Mapping plant species in mixed grassland communities using close range imaging spectroscopy[J]. Remote Sensing of Environment, 2017,201:12-23.)

 

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