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機(jī)載光學(xué)全譜段遙感林火監(jiān)測

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2022-08-17 09:55 ? 次閱讀
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森林火災(zāi)具有突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大、處置和撲救困難等特點(diǎn),各國紛紛投入大量人力物力以加強(qiáng)森林火災(zāi)預(yù)防治理和撲救處置的研究。近年來,隨著全球氣候變暖和極端天氣事件增加,國內(nèi)外森林大火頻發(fā),造成大量的森林資源和財(cái)產(chǎn)損失,有時(shí)還釀成慘重的人身傷亡事件。這些慘重的人員傷亡以及造成的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)損失,影響了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定。航天遙感探測具有客觀、高效、宏觀和快速等特點(diǎn),已在林火預(yù)警、監(jiān)測、損失評(píng)估等方面被廣泛應(yīng)用。但由于受衛(wèi)星傳感器光譜通道、空間分辨率以及觀測時(shí)效性等影響,目前還難以快速提供反映火場單株樹木受害信息的多光譜/高光譜影像,缺乏表征植被垂直結(jié)構(gòu)受損信息的衛(wèi)星影像。

基于機(jī)載激光雷達(dá)ALS數(shù)據(jù)提取的冠層密度、樹冠體積和冠基高度等參數(shù)在描述可燃物冠層特征、估測可燃物載量和模擬樹冠火行為時(shí)具有重要價(jià)值。使用多期的ALS數(shù)據(jù)還可以直接量化林火前后森林垂直結(jié)構(gòu)變化,同時(shí)結(jié)合地形信息繪制出森林不同火燒程度的空間分布,以及評(píng)估火擾動(dòng)后的森林結(jié)構(gòu)的恢復(fù)狀況。機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)因其具有豐富的窄波段光譜信息,已被證明在可燃物類型的區(qū)分中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。不同的可燃物類型其化學(xué)成分和可用的燃燒能量存在較大差異,具體反映為含水量、干物質(zhì)、比熱等的差異,直接影響了火燒強(qiáng)度、燃燒方式和能量的釋放。通過高光譜影像計(jì)算的歸一化燃燒率指數(shù)NBR、修正型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)可以刻畫林火烈度;歸一化植被指數(shù)NDVI、光化學(xué)反射指數(shù)PRI、水分脅迫指數(shù)MSI等能有效地探測森林過火區(qū)植被的色素含量、含水量等生理信息;同時(shí),基于高光譜數(shù)據(jù)提取和計(jì)算的多種指數(shù)對(duì)火災(zāi)后植被的恢復(fù)狀況能有較好的指示作用。然而,這些研究中較多地使用單一數(shù)據(jù)源,沒有充分利用和挖掘多源數(shù)據(jù)相結(jié)合提取林草可燃物參數(shù)及林草火災(zāi)災(zāi)情信息的優(yōu)勢(shì)。

近年來,發(fā)展多傳感器集成化機(jī)載遙感系統(tǒng)成為趨勢(shì)?,F(xiàn)有的機(jī)載遙感系統(tǒng)可提供高分辨率CCD影像、高光譜數(shù)據(jù)、熱紅外影像和ALS數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù),多維度數(shù)據(jù)間的組合使用可同時(shí)反映森林的不同層面觀測信息,已廣泛應(yīng)用于林火的監(jiān)測和火險(xiǎn)估測及預(yù)測預(yù)報(bào)中。

1西昌“3.30森林火災(zāi)”監(jiān)測示例

利用集成的多光譜、高光譜、熱紅外和激光雷達(dá)傳感器,可同時(shí)觀測獲取林草火災(zāi)發(fā)生中和火后植被的垂直和水平結(jié)構(gòu)、光譜以及溫度等信息,從而為火場燃燒態(tài)勢(shì)監(jiān)測、災(zāi)后受害程度評(píng)價(jià)等提供更為精細(xì)的表征林草可燃物的“圖—譜—溫—高”數(shù)據(jù)支撐服務(wù)。

1.1過火區(qū)機(jī)載數(shù)據(jù)獲取及處理

2020-03-30T15:00時(shí)許,四川涼山州西昌市經(jīng)久鄉(xiāng)馬鞍村突發(fā)森林火災(zāi);2020-03-31,該山火造成了19名人員犧牲、3人受傷;2020-04-02T12:01,明火全部撲滅。此次火災(zāi)發(fā)生在距西昌市西南5km的瀘山風(fēng)景區(qū),喬木林主要以云南松為主,零星分布少量赤桉、楊樹和櫟樹,林下有馬桑、杜鵑、坡柳、忍冬等灌木,以及黃茅、蒿草(Artemisia)、莎草、紫莖澤蘭等地被物。在春末干燥高溫環(huán)境下,易于發(fā)生森林火災(zāi)。該森林火災(zāi)發(fā)生后,急需開展火情監(jiān)測和災(zāi)情評(píng)估。中國林業(yè)科學(xué)研究院2020-04-01對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室測試,同時(shí)聯(lián)系有關(guān)部門申請(qǐng)應(yīng)急飛行,協(xié)調(diào)通航飛機(jī)和飛行空域。2020-04-03和云南英安通用航空有限公司達(dá)成使用運(yùn)12E型飛機(jī)的聯(lián)合飛行協(xié)議,2020-04-04設(shè)備從資源信息研究所出發(fā),2020-04-07運(yùn)抵云南省普洱市。2020-04-09,在云南普洱機(jī)場完成系統(tǒng)和型飛機(jī)的安裝,并于2020-04-10完成機(jī)載設(shè)備通電地面調(diào)試。此時(shí),系統(tǒng)及人員進(jìn)入隨時(shí)執(zhí)行飛行觀測任務(wù)的待命狀態(tài)。2020-04-13,系統(tǒng)與人員隨飛機(jī)一起轉(zhuǎn)場至西昌青山機(jī)場,并分別于2020-04-14T14:00-17:30和2020-04-15T10:40-15:10獲取了該過火區(qū)的機(jī)載遙感數(shù)據(jù)。其中,熱紅外相機(jī)由于連接線原因出現(xiàn)無規(guī)律失鎖現(xiàn)象,2020-04-15的飛行僅記錄少部分?jǐn)?shù)據(jù)。此次飛行試驗(yàn)的絕對(duì)航高約3000m(相對(duì)航高約1000m),作業(yè)區(qū)飛行時(shí)長共8.5h,采集原始數(shù)據(jù)約838GB。經(jīng)POS解算后的位置誤差在0.045m之內(nèi),快速處理時(shí)間約3h。LiDAR數(shù)據(jù)解算檢校匹配后檢校場航帶間誤差0.05m之內(nèi),測區(qū)同一架次內(nèi)航帶間誤差0.1m之內(nèi),不同架次航帶間誤差0.16m之內(nèi)。圖2展示了西昌航測區(qū)域的CCD影像(空間分辨率0.1m)、高光譜影像(空間分辨率1m),激光雷達(dá)DEM產(chǎn)品(空間分辨率1m),CHM產(chǎn)品(空間分辨率1m)以及熱紅外正射影像(空間分辨率0.8m)。用POS數(shù)據(jù)直接解算的定位精度,激光雷達(dá)、高光譜、CCD影像三者之間具有很好的一致性,以激光雷達(dá)CHM為參照,平面幾何位置誤差在1個(gè)像元內(nèi)。熱紅外影像的位置精度較差,通過高光譜影像找控制點(diǎn)進(jìn)行相對(duì)匹配,最終得到的熱紅外DOM影像的相對(duì)偏差為1—3個(gè)像元。

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圖2西昌森林過火區(qū)CAF-LiTCHy機(jī)載數(shù)據(jù)

1.2林業(yè)烈度探測

結(jié)合高空間分辨率的機(jī)載CCD影像以及相關(guān)研究,將本次西昌森林火災(zāi)的林火烈度分為未過火、輕度過火、中度過火以及重度過火等4個(gè)等級(jí)。對(duì)于單株林木的林火烈度判讀標(biāo)準(zhǔn)如下:(1)未過火:冠層為綠色且保持原本形狀,枝葉結(jié)構(gòu)未見火燒痕跡;(2)輕度過火:樹冠未全部被燒,綠色冠層占比70%及以上;(3)中度過火:樹冠的枝葉多數(shù)被燒黃或燒毀,綠色冠層占比25%—70%;(4)重度過火:樹冠全部被燒,裸露出燒焦的黑色樹干,綠色冠層占比25%及以下。圖3(a)展示了不同林火烈度的高分辨率機(jī)載CCD影像,圖中選取的位置A、B、C和D分別代表未過火、輕度過火、中度過火和重度過火的單株木相對(duì)集中的區(qū)域。

圖3(b)、(c)、(d)和(e)分別對(duì)應(yīng)顯示了不同林火烈度的機(jī)載CCD影像、高光譜影像、CHM影像以及熱紅外影像的局部放大圖。圖3(b)、(c)中,不同林火烈度的區(qū)域在真彩色和假彩色顯示影像中均可明顯區(qū)分,尤其在中度和重度過火區(qū);如圖3(d)所示,火燒后的森林CHM影像無法直接區(qū)分未過火、輕度過火以及中度過火區(qū)域,但在重度過火區(qū)域顯示出大部分林木枝葉均已被燒毀,僅少量殘余樹木,且高度很低;圖3(e)展示了林內(nèi)不同林火烈度的溫度分布情況,當(dāng)林木樹冠被燒毀,覆蓋度降低,林隙增大而裸露出的地表受到太陽輻射作用增強(qiáng),使得其溫度高于樹冠溫度,尤其在大量地面裸露且覆蓋了燃燒碳化物的重度過火區(qū),升溫更為迅速。

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圖3不同林火烈度的CAF-LiTCHy機(jī)載數(shù)據(jù)

為了進(jìn)一步反映這次西昌森林火災(zāi)林木受害程度,在GoogleEarth中選取2019-12-13由法國航天局(CNES)Airbus獲取的高空間分辨率影像與火燒后局部的機(jī)載CHM數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,其中位置A、B、C、和D分別對(duì)應(yīng)了圖3中未過火區(qū)域、輕度過火區(qū)、中度過火區(qū)和重度過火區(qū)。

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圖4林火前的GoogleEarth影像與林火后的機(jī)載CHM對(duì)比

從圖4可以看出,林火發(fā)生前,該區(qū)域GoogleEarth影像中森林覆蓋完整,郁閉度較高(圖4(a));從林火發(fā)生后的CHM數(shù)據(jù)分析可見(圖4(b)),該區(qū)域森林發(fā)生了大面積的重度過火(圖4(b)中的D區(qū)域),林木自下而上燃燒完全程度高,郁閉度和冠層高度信息急劇下降,但輕、中度過火區(qū)域的森林依舊保持了林木的部分垂直結(jié)構(gòu)信息(圖4(b)中的B、C區(qū)域)正常植被由于葉綠素對(duì)藍(lán)光和紅光吸收作用強(qiáng),而對(duì)綠光反射作用強(qiáng),因此其光譜曲線呈現(xiàn)出450nm藍(lán)光和670nm紅光處的吸收谷以及在550nm綠光出現(xiàn)反射峰的現(xiàn)象。同時(shí),植被葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)導(dǎo)致800nm—1100nm區(qū)域存在一個(gè)反射高峰。受到植被含水量影響,正常植被在1450nm、1950nm處反射率下降,形成吸收谷。

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圖5機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)典型地物光譜曲線

圖5展示了機(jī)載高光譜影像中火燒跡地、正常冠層、中度過火冠層、水體、裸土、柏油路的光譜曲線特征。從該圖中可以明顯地觀察到,相較于未過火的正常冠層,中度過火冠層由于葉片由綠變焦黃、葉綠素喪失,導(dǎo)致藍(lán)、紅光的吸收作用減弱,同時(shí)由于火燒導(dǎo)致葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,其葉片在800nm—1100nm的反射峰明顯削弱,另外葉片含水量的降低導(dǎo)致其在1450nm、1950nm的吸收率降低,反射率升高。此外,重度過火區(qū)的樹木已成碳灰狀,使得該火燒灰燼區(qū)域在400nm—2500nm區(qū)間內(nèi)的反射率在0.1附近。由此可見,過火區(qū)不同典型地物的光譜曲線反映了本次采集和處理后的機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)具備有效刻畫地物光譜特性的能力,對(duì)確定過火區(qū)的林木冠層受害程度以及估測森林火災(zāi)受害面積具有重要的理論依據(jù)。高光譜影像(圖6(a))以及其波段衍生的指數(shù)可以在空間上更有效地反映林火烈度,結(jié)合Haboudane等和Huesca等的研究結(jié)果,利用高光譜數(shù)據(jù)的最優(yōu)窄波段信息分別計(jì)算了修正型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(MSAVI)(圖6(b))和歸一化燃燒率指數(shù)(NBR)(圖6(c)),在土壤表面高度裸露的植被稀疏區(qū)域,紅光波段和近紅外波段的反射率受到土壤的影響,進(jìn)而影響NDVI值,因此常選用MSAVI指數(shù)來最大限度地減小土壤背景的影響,增加植被信號(hào)的動(dòng)態(tài)范圍,MSAVI值越高代表植被越健康、越茂密;同時(shí),NBR利用近紅外和短波紅外的反射率的歸一化計(jì)算,刻畫了不同林火烈度下的植被葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)的破壞和水分的散失程度,NBR值越低,林火烈度越高。由圖6可見,在未過火區(qū),MSAVI和NBR均較高;在重度過火區(qū),MSAVI和NBR均較低。同時(shí),結(jié)合CCD影像的林火烈度標(biāo)準(zhǔn)的目視判讀結(jié)果,利用閾值劃分法對(duì)NBR進(jìn)行林火烈度劃分。圖6(d)展示了該區(qū)域林火烈度的空間分布,其中房屋、道路和裸地等非植被區(qū)也被歸類為重度過火區(qū)域,在進(jìn)一步的分析中可以結(jié)合分類結(jié)果或光譜特征進(jìn)行剔除。由上述結(jié)果可見,利用高光譜數(shù)據(jù)及其衍生產(chǎn)品能在一定程度上反映此次森林火災(zāi)的受害程度,生成的林火烈度圖在空間上與林內(nèi)實(shí)際過火狀況表現(xiàn)出很好的一致性。

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圖6基于機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)衍生的植被指數(shù)

2結(jié)論

機(jī)載光學(xué)全譜段遙感系統(tǒng)集成了激光雷達(dá)掃描儀、熱紅外相機(jī)、CCD相機(jī)、高光譜傳感器等4種對(duì)地觀測傳感器,可同時(shí)獲取觀測區(qū)域內(nèi)地物的垂直和水平結(jié)構(gòu)、光譜以及溫度等信息。其中:

1、CCD相機(jī)和高光譜相機(jī)具備對(duì)地物類型、植被狀態(tài)(樹木冠幅、植被長勢(shì)、水分含量、葉面積指數(shù)等)、火災(zāi)損失程度等災(zāi)情信息觀測能力,其影像可用于地物類型識(shí)別、植被參數(shù)提取、火燒跡地識(shí)別、以及災(zāi)情評(píng)估等;

2、激光雷達(dá)掃描儀可獲取地物的垂直結(jié)構(gòu)信息,從而可用于森林植被結(jié)構(gòu)參數(shù)的反演,并將反演的森林高度、冠幅、可燃物載量等數(shù)據(jù)應(yīng)用于火險(xiǎn)和火行為的預(yù)測;

3、熱紅外相機(jī)具有溫度敏感(測溫精度0.02K)的譜段,可觀測獲取地表熱輻射信息,其影像可反映地物的亮溫高低,從而可用于森林著火點(diǎn)的檢測

4、由于機(jī)載熱紅外相機(jī)可獲取空間分辨率優(yōu)于1m的熱紅外圖像,具有探測優(yōu)于1m2小火的能力,這對(duì)于早期林火的發(fā)現(xiàn)和撲救具有重要的應(yīng)用潛力。

這4種傳感器的集成觀測,可以實(shí)現(xiàn)利用高光譜和CCD數(shù)據(jù)相結(jié)合識(shí)別可燃物類型和估測可燃物含水率、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與高光譜或CCD數(shù)據(jù)相結(jié)合估測可燃物載量和枝垂直分布、熱紅外數(shù)據(jù)估測地表環(huán)境溫度等林草火行為預(yù)報(bào)參數(shù),從而為火行為預(yù)報(bào)模型提供精準(zhǔn)的可燃物及環(huán)境參數(shù)。

由于新冠肺炎疫情(COVID-19)影響,本研究未能派遣人員同步開展地面調(diào)查,無法利用地面調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)遙感判讀結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和比對(duì)。由于航空飛行時(shí)恰逢疫情嚴(yán)重時(shí)段,對(duì)出差人員實(shí)行嚴(yán)格管控,本次飛行沒有架設(shè)地面GNSS基站,POS的后處理解算使用精密星歷信息進(jìn)行,數(shù)據(jù)解算需要在飛行的7d后(等精密星歷發(fā)布)進(jìn)行。盡管如此,作為第一次森林火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)的嘗試。

系統(tǒng)展現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集的高效性,采集的多源遙感數(shù)據(jù)很好地展現(xiàn)了在森林火災(zāi)受害程度評(píng)估中的應(yīng)用潛力。利用機(jī)載遙感系統(tǒng)對(duì)森林火災(zāi)的快速監(jiān)測、火環(huán)境探測和火情信息服務(wù),可彌補(bǔ)衛(wèi)星遙感因天氣、空間分辨率低、輻射分辨率低等局限。由于森林火災(zāi)具有突發(fā)性,而受航空平臺(tái)調(diào)集、空域申請(qǐng)等限制,限制了機(jī)載遙感平臺(tái)在應(yīng)急處置中的及時(shí)調(diào)用和運(yùn)行。

隨著民用航空空域的開放,以及航空平臺(tái)的日益豐富,低空的公益性航空平臺(tái)應(yīng)急搶險(xiǎn)飛行審批加快,如能將類似系統(tǒng)納入應(yīng)急飛行系統(tǒng),或增強(qiáng)現(xiàn)有應(yīng)急體系中遙感傳感器的觀測能力和信息處理能力,機(jī)載遙感平臺(tái)將在森林火災(zāi)的應(yīng)急撲救中將會(huì)發(fā)揮出更廣泛的作用。

萊森光學(xué)(深圳)有限公司是一家提供光機(jī)電一體化集成解決方案的高科技公司,我們專注于光譜傳感和光電應(yīng)用系統(tǒng)的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。

審核編輯 黃昊宇

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    基于STM32設(shè)計(jì)的森林火災(zāi)監(jiān)測系統(tǒng)

    在設(shè)計(jì)基于STM32F103RCT6的森林火災(zāi)監(jiān)測系統(tǒng)時(shí),首先明確了系統(tǒng)的主要目標(biāo):實(shí)現(xiàn)對(duì)森林環(huán)境中溫度、濕度、煙霧濃度和火焰的實(shí)時(shí)監(jiān)測,并能夠及時(shí)發(fā)出警報(bào),同時(shí)將數(shù)據(jù)上傳至云端,以便森林管理員能夠遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。
    的頭像 發(fā)表于 01-09 11:25 ?1732次閱讀
    基于STM32設(shè)計(jì)的森<b class='flag-5'>林火</b>災(zāi)<b class='flag-5'>監(jiān)測</b>系統(tǒng)

    環(huán)境遙感行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)分析 遙感數(shù)據(jù)集的獲取與使用

    環(huán)境遙感是一種利用遙感技術(shù)監(jiān)測和評(píng)估環(huán)境變化的方法,它在環(huán)境監(jiān)測、資源管理、災(zāi)害預(yù)防和應(yīng)對(duì)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。以下是對(duì)環(huán)境遙感行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)
    的頭像 發(fā)表于 12-05 10:29 ?713次閱讀

    遙感監(jiān)測的精度與誤差分析 遙感影像分類的方法與技巧

    遙感監(jiān)測的精度與誤差分析 1. 精度定義 精度是指遙感監(jiān)測結(jié)果與實(shí)際地面情況的一致程度。高精確度意味著遙感數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映地面的真實(shí)情況。
    的頭像 發(fā)表于 12-05 10:28 ?2813次閱讀

    遙感技術(shù)在水資源管理中的應(yīng)用

    水資源的監(jiān)測、評(píng)估和管理提供了新的解決方案。 遙感技術(shù)概述 遙感技術(shù)通過非接觸方式獲取地表信息,包括但不限于光學(xué)遙感、雷達(dá)
    的頭像 發(fā)表于 12-05 10:26 ?1449次閱讀

    如何利用遙感監(jiān)測環(huán)境變化 遙感衛(wèi)星的工作原理與種類

    利用遙感監(jiān)測環(huán)境變化是一個(gè)復(fù)雜但高效的過程,它主要依賴于遙感衛(wèi)星的工作原理及其種類。以下是對(duì)這兩個(gè)方面的介紹: 遙感監(jiān)測環(huán)境變化的步驟 選擇
    的頭像 發(fā)表于 12-05 10:25 ?1215次閱讀

    遙感影像分析的方法與步驟

    遙感影像分析是地理信息系統(tǒng)(GIS)和環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。它涉及從遙感數(shù)據(jù)中提取有用信息,以支持決策制定、環(huán)境監(jiān)測和資源管理。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,
    的頭像 發(fā)表于 12-05 10:22 ?1725次閱讀

    遙感可以應(yīng)用在哪些方面呢

    遙感技術(shù)是一種通過衛(wèi)星、飛機(jī)或其他載體上的傳感器,從遠(yuǎn)距離獲取地球表面信息的技術(shù)。它在多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,以下是一些主要的應(yīng)用領(lǐng)域,以及每個(gè)領(lǐng)域的簡要介紹: 環(huán)境監(jiān)測遙感技術(shù)可以用來監(jiān)
    的頭像 發(fā)表于 09-04 14:36 ?2767次閱讀

    常見的遙感數(shù)據(jù)源有哪些類型

    常見的遙感數(shù)據(jù)源類型,以及它們的一些特點(diǎn)和應(yīng)用: 光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源 全色影像 :使用單個(gè)波段捕捉圖像,通常具有較高的空間分辨率。 多光譜影像 :在同一時(shí)間通過多個(gè)波段捕捉圖像,用于分析地表特征。 高光譜影像 :通過數(shù)百
    的頭像 發(fā)表于 09-04 14:33 ?1979次閱讀

    常見的遙感數(shù)據(jù)類型有哪些

    遙感技術(shù)是一種通過遙感器在遠(yuǎn)離目標(biāo)的位置獲取目標(biāo)地物的電磁波信息,并進(jìn)行分析的技術(shù)。遙感數(shù)據(jù)類型繁多,涵蓋了從可見光到紅外、微波等多個(gè)波段,以及不同的數(shù)據(jù)格式和分辨率。 光學(xué)
    的頭像 發(fā)表于 09-04 14:30 ?3640次閱讀

    光學(xué)雷達(dá)和激光雷達(dá)的區(qū)別是什么

    光學(xué)雷達(dá)和激光雷達(dá)是兩種不同的遙感技術(shù),它們?cè)谠怼?yīng)用、優(yōu)缺點(diǎn)等方面都存在一定的差異。以下是對(duì)光學(xué)雷達(dá)和激光雷達(dá)的比較: 定義和原理 光學(xué)雷達(dá)(Optical Radar,簡稱OPR
    的頭像 發(fā)表于 08-29 17:20 ?3183次閱讀

    林火災(zāi)智能監(jiān)測攝像機(jī):守護(hù)綠色的屏障

    在保護(hù)森林資源、預(yù)防森林火災(zāi)方面,科技力量發(fā)揮著越來越重要的作用。森林火災(zāi)智能監(jiān)測攝像機(jī)作為一雙智慧的“眼睛”,全天候守護(hù)著林區(qū)安全,成為林區(qū)安全管理的得力助手。森林火災(zāi)智能
    的頭像 發(fā)表于 07-17 10:46 ?823次閱讀
    森<b class='flag-5'>林火</b>災(zāi)智能<b class='flag-5'>監(jiān)測</b>攝像機(jī):守護(hù)綠色的屏障

    基于無人機(jī)遙感的作物長勢(shì)監(jiān)測研究進(jìn)展

    無人機(jī)遙感技術(shù)通過對(duì)作物生長過程中的環(huán)境因素、物理指標(biāo)和生化參數(shù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)或定期監(jiān)測,來評(píng)估和預(yù)測作物的生長情況和生產(chǎn)潛力,指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理決策,不僅優(yōu)化了作物生長環(huán)境和生產(chǎn)方式,且提高了作物
    的頭像 發(fā)表于 07-12 14:14 ?1331次閱讀
    基于無人機(jī)<b class='flag-5'>遙感</b>的作物長勢(shì)<b class='flag-5'>監(jiān)測</b>研究進(jìn)展