在“3060雙碳目標"時代背景下，易科泰生態(tài)技術(shù)公司推出EcoTech^®多傳感器碳源匯立體遙感監(jiān)測方案，為我國早日實現(xiàn)雙碳目標貢獻力量。該方案由Ecodrone^®空基無人機遙感成像系統(tǒng)和PhenoPlot^®地面光譜成像監(jiān)測系統(tǒng)組成，專為森林碳吸收量、植被碳氮損失與凈匯、凈光合作用、生物量、生態(tài)退化因子、生物多樣性等碳源匯及生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測研究領(lǐng)域提供空陸雙基監(jiān)測方案。

一、優(yōu)勢特點：

l 多傳感器：高光譜成像、機載LiDAR、紅外熱成像、葉綠素熒光測量、環(huán)境因子監(jiān)測等

l 同時相測量、多源信息融合

l 立體監(jiān)測：陸空雙基監(jiān)測，點面結(jié)合、優(yōu)勢互補

l 兼顧“三高"：高現(xiàn)勢性、高分辨率、高通量

l 建模反演：無人機遙感大數(shù)據(jù)+地面采樣觀測數(shù)據(jù)，既擴大了監(jiān)測范圍、又保證了監(jiān)測精度

二、方案配置：

（1）Ecodrone^® UAS-8 Pro一體式高光譜-LiDAR-紅外熱成像遙感系統(tǒng)

a) 自主研發(fā)共軸八旋翼高負載無人機遙感平臺，有效負載≥20kg

b) 同時搭載高光譜成像（VNIR或NIR）、激光雷達、紅外熱成像（或CWSI）三種成像單元

c) 同步采集HSI、3D LiDAR、IRT、RGB四類遙感大數(shù)據(jù)

d) 可飛行作業(yè)30分鐘以上，有效覆蓋面積超20公頃

e) 高密度三維點云，精度2.5cm，3次回波，穿透性更強，充分保證了下位層植物的有效觀測

f) 可成像測量近百種植被光譜指數(shù)、冠層溫度，獲取分類點云、三維測量數(shù)據(jù)、DTM等專題數(shù)據(jù)

（2）PhenoPlot®輕便型近地遙感成像分析系統(tǒng)

a) 產(chǎn)品：輕便可拆卸，單兵作業(yè)，適用于野外原位監(jiān)測

b) 雙重控制：嵌入式操作系統(tǒng)+PC端GUI軟件，無線控制，空曠環(huán)境下可達5km

c) 組合命令：支持自定義Protocols，可設(shè)置10條以上，實現(xiàn)系統(tǒng)自動運行

d) 傳感器：400-1000nm/900-1700nm高光譜成像，224光譜通道；Thermo-RGB成像，溫度靈敏度0.03℃；葉綠素熒光測量； Envis環(huán)境因子監(jiān)測，高達150余種傳感器可選

e) 測量參數(shù)：NDVI、EVI、 PRI等反射光譜指數(shù)；植物多光譜熒光、穩(wěn)態(tài)葉綠素熒光Fs等熒光參數(shù)； CO₂、CH₄等溫室氣體、其他環(huán)境參數(shù)等上百種指標

（3）選配手持式或便攜式地面測量儀器，在葉片水平或冠層水平測量穩(wěn)態(tài)葉綠素熒光、植物光譜反射指數(shù)、光合作用等

三、應用案例：

案例一：草地碳氮損失及凈匯量化

USGS研究人員，使用無人機HSI-LiDAR技術(shù)，結(jié)合地面調(diào)查和實驗室土壤分析，對新墨西哥州Sevilleta保護區(qū)一片被灌木入侵的荒漠草地的植物物種和土壤肥力微點位類型（SFMT）進行分類，并估算大火焚燒過后草地的碳、氮損失和凈匯。

研究發(fā)現(xiàn)，在過火后第一年，由于土壤侵蝕過程，草地損失約1474kg/ha的C和113kg/ha的N。而第二年，新生草及植物間隙SFMT作為沉積物和養(yǎng)分的凈匯，使得草地增加了約175kg/ha的C和14kg/ha的N，該結(jié)果也為評估全球每年被焚燒的草地和灌木地面積提供參考依據(jù)。

案例二：植被凈光合作用研究

西班牙Zarco—Tejada等學者，使用無人機遙感結(jié)合地面FluorPen葉綠素熒光儀和LCpro光合儀，對一片常綠植被區(qū)的凈光合作用進行評估。研究表明，日光誘導葉綠素熒光SIF和穩(wěn)態(tài)葉綠素熒光Fs對指示植物凈光合作用具有較高的能力和良好的季節(jié)穩(wěn)定性，因此對研究不同季節(jié)的植被碳匯量具有參考意義。

案例三：藻類生物量估測

中國海洋大學和易科泰光譜成像與無人機遙感技術(shù)研究中心合作，將立體遙感技術(shù)引入海洋藻類監(jiān)測領(lǐng)域，通過Ecodrone無人機遙感成像監(jiān)測和IQ高光譜地面采樣實測，歷經(jīng)兩年實驗及研究分析，建立了一套可靠的紫菜生物量快速評估方法。

易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應用，為碳源匯監(jiān)測評估、生態(tài)系統(tǒng)演變監(jiān)測、生物固碳研究、環(huán)境污染及防治、溫室氣體研究等領(lǐng)域提供立體監(jiān)測方案。

參考文獻：

[1] Joel B. Sankey, Temuulen T. Sankey, Junran Li, Sujith Ravi, Guan Wang, Joshua Caster, Alan Kasprak, Quantifying plant-soil-nutrient dynamics in rangelands: Fusion of UAV hyperspectral-LiDAR, UAV multispectral-photogrammetry, and ground-based LiDAR-digital photography in a shrub-encroached desert grassland, Remote Sensing of Environment, Volume 253, 2021, 112223, ISSN 0034-4257.

[2] A Z T , M.V. González-Dugo a,  B E F A . Seasonal stability of chlorophyll fluorescence quantified from airborne hyperspectral imagery as an indicator of net photosynthesis in the context of precision agriculture[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 179:89-103.

[3] Che, S., Du, G., Wang, N. et al. Biomass estimation of c*ted red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging. Plant Methods 17, 12 (2021).