中科院项目
【院重点部署项目】无人航空器生态环境遥感观测技术应用示范
来源: 作者:系统管理员 发布日期: 2020-04-11 浏览: 0
无人航空器生态环境遥感观测技术应用示范

    针对生态环境观测及模拟在空间连续性、观测精细性、区域一致性不断提高的迫切应用需求,依托院无人机应用与管控研究中心研究基础及资源,根据野外台站的不同生态系统类型(农田生态系统、草原生态系统、森林生态系统、荒漠生态系统、高山生态系统等),提出了可在全中科院野外台站网络系统推广应用的野外台站无人航空器遥感监测方案,建设了中科院典型野外台站无人航空器空港,开发了野外台站无人航空器组网观测的综合管控系统,开展了无人航空器生态环境遥感观测技术应用示范,推动了台站网络生态环境向空天立体观测升级。

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无人航空器生态环境遥感观测技术应用示范

按照年度目标及考核指标,2018年完成了中科院生态野外台站的观测需求分析及观测能力调研,形成了一套能在全中科院野外台站系统推广应用的野外台站无人航空器组网观测方案;完成了典型野外台站无人航空器立体观测基地建设,研发了野外台站无人航空器生态环境组网观测管控原型系统。2019年完成了在典型野外台站观测基地的无人航空器立体监测应用示范及基于无人机遥感的卫星遥感产品的验证,完成了无人航空器立体观测和传统地面观测在生态观测指标、观测数据、效率、精度等方面的比较分析。

项目在无人机组网监测方案、组网观测管控系统、无人航空器空港建设、区域组网观测示范等方面取得的成果,实质性支撑了国家重点研发计划项目:“高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术”的深度应用示范。项目独立开发的“野外台站无人航空器生态环境组网观测管控系统”与院无人机应用与管控研究中心的业务无缝对接,支撑中科院野外台站生态环境立体观测及无人航空器生态环境组网观测,实现7个应用示范基地的无人航空器管控,支撑野外台站的组网观测任务,为后续中科院乃至国家野外台站无人机组网观测提供全套技术方案。

该项目所取得的成果:

(一)形成了1套野外台站生态环境无人航空器立体观测方案

通过充分调研和技术集成,形成了一套基于中科院野外台站的生态环境无人航空器遥感观测方案,该方案依托中科院遍布全国的272个野外生态观测站(点)建设无人航空器空港,针对全国重大灾害监测需求和灾害风险分析,制定了全国范围内的无人航空器空港布局方案;制定了野外台站系列管理规章制度;根据不同类型的野外生态台站的观测需求,形成了不同尺度(景观、群落)的观测目标参数与平台/载荷匹配指标体系;根据任务需求、观测目标特性以及无人机遥感系统平台/载荷的性能参数,制定了特定无人航空器空港(野外台站)的无人航空器观测资源配置方案,并以此来指导项目内7个野外台站无人航空器空港的观测资源部署;以禹城农业生态站为例,制定了由10架无人机搭载7种类型载荷在4个高度(分辨率)进行多尺度景观格局立体组网观测方案;在此基础上形成了多谱段无人机遥感生态观测技术规范草案。

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图1 野外台站系列管理规章制度

该方案不仅支撑了国家重点研发计划项目“高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术”的实施,指导了野外生态台站的无人航空器空港建设和无人航空器资源部署应用,而且项目组以该方案与民航局多次学术交流沟通,直接影响和促使了民航局发布《民用无人驾驶航空试验基地(试验区)建设工作指引(征求意见稿)》,进行全国范围的民用无人机试验基地建设。根据不同监测网络和生态类型,方案中明确了基于无人机高分辨率遥感的监测指标体系。


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图2 面向生态环境观测的无人航空器空港布局体系

(二)开发了1套野外台站无人航空器生态环境组网观测管控原型系统

开发了能与院无人机应用与管控研究中心业务无缝对接的、支撑中科院野外台站生态环境立体观测的野外台站无人航空器生态环境组网观测管控原型系统。管控原型系统由PC端展示系统、移动端APP、后台管理系统三部分构成。PC端展示系统,提供可在大屏幕上以地图的方式展示野外台站信息及其组网任务情况,包括无人机在线情况。移动端APP由四个主要功能模块组成。飞行雷达、我的资源、台站资源、直播四个部分组成。

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  图3 野外台站无人航空器生态环境组网观测管控原型系统PC端默认界面

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图4 移动端APP的飞行雷达及我的资源界面

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图5 移动端APP新建组网任务

基于如下管控系统,通过升级改造,研制出了面向全国的无人机管控云系统中科天网CAS Sky-Net,经民航局批准成为了我国第十朵无人机管控云,已持续运行将近一年。

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图6 中科天网管控系统界面

(三)建设了6个应用示范基地和1个综合验证基地

根据项目目标,构建了6个无人航空器生态环境遥感监测应用示范基地,涵盖农业、森林、草原、高山、荒漠等典型生态系统,基地具备无人机遥感监测业务化运行的支撑能力。同时还建设1个生态环境无人航空器监测综合验证基地,提升卫星遥感数据产品验证能力。

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图7 野外台站全国分布图

拉萨那曲基地面向高寒草地生态系统无人航空器观测应用示范,主要任务是采集典型高寒草地多时相、多源数据,反演不同尺度关键生态参数,如典型高寒草地植被指数、覆盖度等。

正镶白旗基地面向典型大气参量无人航空器观测应用示范,主要任务是进行无人机大气边界层剖面观测试验,完成不同垂直剖面温度、湿度、气压无人机监测技术方法测试。

王朗基地面向山地生态环境指标无人航空器遥感观测与时空尺度扩展,主要任务是无人机组网观测试验,天-空-地立体观测与遥感产品验证,山地灾害应急调查。

千烟洲基地面向红壤丘陵区森林生态系统无人航空器组网观测示范,主要任务是无人机组网观测试验,天-空-地立体观测与遥感产品验证,红壤丘陵区森林生态系统病虫害监测。

禹城基地面向农田生态系统无人航空器组网观测应用示范,主要任务是完成无人航空器组网观测试验、典型农田生态系统指标观测,获取专题数据集。

吐鲁番基地面向荒漠生态系统无人航空器遥感监测应用示范。主要任务包括运用多期无人机遥感数据,结合同时相卫星遥感数据,利用数据融合技术,监测荒漠植被长势和荒漠植被覆盖变化。

怀来无人机综合验证基地面向野外台站无人航空器综合观测系统构建,主要任务是无人机组网观测试验,天-空-地立体观测与遥感产品验证,同时开展基于无人遥感的地表参数反演方法研究与真实性检验方法研究。

(四)形成了7套基于7个基地的应用示范成果

通过2年的试验观测、数据分析和成果应用,基于7个基地,形成了7套应用示范成果,包括专题数据集及应用示范报告。

1. 拉萨站那曲基地--高寒生态系统观测

开展了无人航空器高海拔作业试验,收集青藏高原地区无人机观测的各项参数,并总结无人航空器高海拔飞行操作规范和注意事项。对极为细小物种的高寒草甸而言,要兼顾飞机可执行最低飞行高度和植被分辨精度两个必要条件。

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图8 鼠兔洞识别与检测

开展了无人机精准地物识别技术研究。针对无人机航空数据高精度解译区分高寒草甸、裸土和鼠兔洞,比较三套不同的解析方案,使用景观指数、鼠兔洞等作为特征指数,最终认为面向对象分类方法在识别对象的形状和大小方面表现最佳,色彩空间阈以及主成分变化有助于增加影像信息,提高分类精度。基于以上无人机遥感识别技术,提取那曲试验地退化样地的地物分类数据,包括嵩草、杂草、裸土3类,对草地退化群落结构特征及影响因素开展研究,发现草地退化影响土壤水分,退化造成土壤水分的下降,并且对深层土壤水分含量的影响大于表层。此外,嵩草盖度可以作为评价土壤退化的优势指标。

开展了青藏高原草地退化现状评价研究。基于样方数据和无人机反演数据探讨鼠兔洞格局与植被的相互关系,为评价青藏高原草地退化现状提供了新的思路。结果表明,鼠兔洞景观特征与高原草地覆盖率、植被盖度和植被群落结构都存在内部联系。具体影响主要表现在:(1)鼠兔洞数量与草地覆盖率之间的显著二次关系,表明鼠兔洞的存在更有可能是草原退化的结果,而不是造成草原退化的起因;(2)鼠兔洞影响周边植被覆盖率的有效距离约为20 cm;(3)鼠兔活动影响草地群落结构构成,造成以嵩草为优势种功能群的退化。

2. 正镶白旗基地--大气边界层剖面观测

构建了大气边界层剖面气象要素观测方案,观测指标主要包括温度、湿度,气压。具体方案包括无人航空器的飞行高度、飞行时间、频率以及数据处理等。针对不同的气象参数,构建无人机垂直剖面采样的方法流程以及采样标准。

常规监测选择在有代表性的夏季,排除了大气污染等影响,2019720个有效日。在示范基地放飞无人机后,根据GPS将其指引至每一预定高度,操作无人航空器进行盘旋,待数据稳定后读数,将地面与空中两台传感器读数连同GPS高度与串口程序给出的时间录入,一组数据录入完成后解除盘旋,操纵无人机飞入下一目标高度并进行相同实验操作,直至进入最高目标高度完成实验。分析垂直高度上气象参数值的分布,分析数据的连续性,在数据差值比较大的高度,增加飞行次数,提高垂直高度的分辨率。

完成观测后,将观测数据进行标准化,然后将同一时刻地面与空中气象参数数据关系以百分数形式记录,并录入Excel表格绘制成散点图,以平滑曲线进行拟合并输出曲线函数表达式。分析不同垂直剖面的温度、气压和湿度的分布。

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图9 不同垂直剖面温度、气压和湿度分布图

3. 王朗基地--山地系统

面向山地典型森林生态系统(大熊猫等珍稀动物栖息地)动态监测和山地生态参量遥感反演与验证(当前定量遥感核心科学问题与难点)等具体需求,构建了以无人机为关键纽带的天--地一体化观测平台。研究制定了综合考虑植被物候特征、卫星过境时间、时空尺度扩展最佳观测频率的山地典型生态参量综合观测方案,并在王朗亚高山森林生态系统定期开展无人机立体观测试验,获取无人机影像2000余张,拼接面积超过20km2,有效支撑了王朗山地森林生态系统健康状况诊断、山地地表参量遥感反演与验证等研究。

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图10 王朗天-空-地一体化观测平台示意

4. 千烟洲基地--南方红壤丘陵区森林生态系统

通过使用行业无人机、光学相机、多光谱相机及数据处理平台,并与地面气象、物候等固定观测系统和人工调查相结合,搭建了基于多光谱低空遥感为技术核心的立体观测体系,对森林群落类型的空间分布及其动态等进行立体观测,形成了空地一体化的生态环境监测系统,为开展区域生态环境评估提供了技术支撑。

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图11 南方红壤区森林群落无人机遥感与识别技术路线图

利用该立体观测系统,对千烟洲站区的森林类型、农田等生态系统及其它土地利用类型的空间分布,进行了快速识别和精确定位,为进一步开展相关研究提供了基础数据。同时利用该无人机飞行观测平台,对站区附近的赣江三级支流雁门水流域进行了无人机飞行作业,为下一步对该区域的生态环境提升规划提供基础数据。

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图12 千烟洲站区定期无人机飞行观测

5. 禹城基地--华北农田生态系统

无人机遥感作物估产:利用冬小麦多时期的多光谱遥感观测数据,构建并优化了基于多光谱植被指数的冬小麦产量估算模型。优化后的基于植被指数的无人机遥感估产模型,可以快速有效诊断和评估作物长势和产量,为规模化农业种植经营提供一种快捷高效的低空管理工具。

无人机遥感作物生物量和植株高度反演:利用多光谱SfMStructure from Motion)点云和激光雷达点云数据,对田块尺度冠层植株高度进行了估算;同时,利用点云数据反映的作物冠层结构信息,对玉米的地上生物量(包括鲜重和干重)进行了估算。目前,激光雷达数据鲜有用于农业监测低矮植被的研究;本研究不仅进一步填补了激光雷达在农业监测方面应用的不足。研究对比了光学被动传感器和激光雷达主动遥感传感器对于植株高度和作物生物量估算的精度,并结合了机器学习算法,成功地对玉米生物量进行了精准的估算;目前对比激光雷达和多光谱SfM点云数据对生物量估算的文章尚缺乏,本研究在国际上处于较先进水平,在国内处于较领先水平。

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图13 作物LAI反演

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图14 作物产量及其空间分布特征

无人机遥感叶面积指数反演:采样物理传输模型方法,简化了基于查找表和PROSAIL物理传输模型的叶面积反演方法。本研究提出的基于植被指数的查找表方法,相比于传统的基于光谱反射率的查找表,对叶面积指数的反演能力更加精准和稳健;同时填补了基于无人机遥感数据的植被指数查找表反演叶面积指数的空白。本研究在国内处于较为领先的水平,在国际处于较为先进的水平。

6. 吐鲁番基地--荒漠生态系统

制定了吐鲁番基地无人航空器及卫星遥感监测方案,利用多期无人机高精度监测数据,结合同时相多源卫星遥感数据,通过星空同步观测和数据融合技术,针对干旱区植被生长特点,选取了植被指数、红边指数、植被覆盖度等作为监测指标,完成了荒漠植被长势、荒漠植被覆盖变化的分析。通过构建无人机与卫星数据相关指数的定量关系,实现了无人机光谱数据和卫星数据像元光谱的有机耦合,通过季相变化和年度变化的对比分析,初步获得了荒漠植被长势和植被覆盖率的时空变化规律,对荒漠植被星空地立体观测和产品验证方法进行了探索。

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     图15(a) 2018~2019年VFC分布(基于无人机影像)         

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         图15(b) 2018~2019年NDVI分布(基于无人机影像)

7.怀来基地--多尺度遥感综合验证

通过多次地面及低空的验证试验,建立了适合于野外站的无人航空器遥感观测系统与方法体系。

载荷标定:基于怀来站的四维塔吊观测平台,集成了多源载荷,包括倾斜热红外相机、倾斜中波红外相机、双倾斜角度五波段多光谱相机、高分辨率彩色相机、双倾斜角度热红外相机、四波段多光谱相机和成像光谱仪等。集成以上适用于轻小型无人机的遥感载荷,并完成载荷参数的室内定标和检校,为后期遥感试验获取高质量数据提供保障。

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图16 塔基的多源载荷集成

  无人机观测系统集成:基于怀来站的无人机飞行平台,进行载荷机械集成、电气集成、同步控制集成、无人机平台集成等,系统集成改造了多款轻小型光学载荷,包括四波段多光谱相机、41波段多光谱相机、多角度红外相机、轻小型高光谱相机等,形成模块化、标准化、实用化的无人机载多种类型观测系统。红外多角度相机能够实现三个观测角度的成像,且观测角度可根据具体需求进行调整和固定,非常有利于研究地物目标的红外BRDF特性。高光谱相机能够搭载于三轴稳定云台使用,可改变成像观测角度,对于地物目标的不同角度高光谱特性研究非常有应用价值。

无人机组合载荷观测方案:多源组合载荷配置时需要考虑不同载荷的参数指标、无人机平台的飞行性能等因素,根据现有的遥感载荷以及初步拟定的载荷组合方式,载荷组合配置的首选原则为载荷视场匹配,根据主载荷的分辨率要求确定其视场范围,以获得基本一致的飞行航线和作业效率,其次是设置各自载荷参数以满足所要求重叠率、采集速率等,最后是根据主载荷分辨率要求确定所需的飞行相对航高,进行测区的航线设计和规划,并根据整个任务时间和续航时间进行架次的分配。譬如,为适应不同太阳方位角和多角度的观测,根据载荷参数,进行相应的航线设计,图17所示为12点和14点的两种航线规划结果,图18所示为人工沙盘设计的多角度倾斜观测航线及实际飞行轨迹。

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图17 根据不同太阳方位角进行的航线设计

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图18  多角度观测的航线设计与飞行