研究目的
研究基于可调谐法布里-珀罗干涉仪（FPI）的新型可见光与近红外（VNIR）及短波红外（SWIR）高光谱面阵相机在测量泥炭生产区三维数字表面模型和地表湿度方面的性能。
研究成果
该研究表明，基于FPI高光谱相机的无人机遥感技术在泥炭生产区进行精确三维表面建模和地表湿度估算方面具有潜力。通过使用短波红外（SWIR）与可见近红外（VNIR）波段的反射率差异，实现了最佳的湿度估算精度，这表明该技术有望提高泥炭生产的效率和环境安全性。
研究不足
短波红外相机是一个新原型，其辐射定标不完整，因此需要进行经验校正。由于块状结构较差且图像质量较低，短波红外数据集的几何性能更差。研究区域仅限于平坦的泥炭生产区，这些方法可能需要针对更复杂的环境进行调整。
1：实验设计与方法选择：
研究分别采用地面采样距离（GSD）为15厘米、9.5厘米和2.5厘米的无人机影像区块，通过短波红外（SWIR）、可见近红外（VNIR）和消费级RGB相机获取数据，并评估了这些相机的几何与辐射性能。
2：5厘米和5厘米的无人机影像区块，通过短波红外（SWIR）、可见近红外（VNIR）和消费级RGB相机获取数据，并评估了这些相机的几何与辐射性能。 样本选择与数据来源：
2. 样本选择与数据来源：测试区域为芬兰南部Okssuo的泥炭生产区。地面参考数据包括13个地面控制点（GCP）和44份用于含水量及反射率测量的泥炭样本。
3：实验设备与材料清单：
设备包括FPI VNIR和SWIR高光谱面阵相机、消费级RGB相机（三星NX300），以及无人机平台（MikroKopter自动驾驶仪、Droidworx AD-8扩展框架、Tarot 960折叠框架配Tarot 5008无刷电机）。
4：实验流程与操作步骤：
影像区块在晴朗无风条件下采集。几何与辐射处理包括传感器校正、几何成像模型确定、密集影像匹配生成数字表面模型（DSM），以及反射率转换的辐射建模。
5：数据分析方法：
几何处理精度通过独立检查点和DSM评估验证。辐射处理包含SWIR相机的经验校正。含水量估算采用线性相关与支持向量机（SVM）分析。
独家科研数据包，助您复现前沿成果，加速创新突破
获取完整内容-
FPI VNIR camera prototype 2012b
Finnish Geospatial Research Institute
Capturing hyperspectral images in the visible to near-infrared range.
-
FPI SWIR camera prototype
VTT Technical Research Centre of Finland
Capturing hyperspectral images in the short-wave infrared range.
-
Samsung NX300
Samsung
Capturing high-spatial-resolution stereoscopic data for comparison and reference purposes.
-
MikroKopter autopilot
MikroKopter
Autopilot system for UAV operation.
-
Droidworx AD-8 extended frame
Droidworx
UAV frame with payload capacity for the SWIR camera.
-
Tarot 960 foldable frame
Tarot
UAV frame for mounting the VNIR and RGB cameras.
-
Tarot 5008 brushless electric motors
Tarot
Motors for the UAV platform.
-
Pixhawk autopilot
Pixhawk
Autopilot system for UAV operation.
-
登录查看剩余6件设备及参数对照表
查看全部
