无人机载激光雷达技术 - 产品信息 - 相关知识

2025-01-21 09:33:05无人机载激光雷达技术: 无人机载激光雷达技术是一种将激光雷达系统安装在无人机平台上，进行空间三维信息获取的技术。它利用激光脉冲测量距离，通过扫描获取地表或物体的三维坐标信息，具有高精度、高效率、大范围覆盖等优势。该技术可应用于地形测绘、森林资源调查、城市规划、电力线路巡检等多个领域，能够快速生成三维模型，为决策提供支持。无人机载激光雷达技术的出现，极大地提升了空间数据获取的灵活性和便捷性。

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无人机载激光雷达技术资讯

中芬联合实验室续签合作协议共同推动光学检测激光雷达等项目

中科院与芬兰地球空间研究所续签了中芬联合实验室合作协议。

3242
2019-09-25
无人机载激光雷达技术激光雷达系统光电载荷高光谱激光雷达

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无人机载激光雷达技术问答

2025-08-16 10:20:41戴永江《激光雷达技术》电子书: 戴永江《激光雷达技术》电子书PDF 上下册谁有

2023-05-26 14:15:35力高泰新品 ‖ 机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台: 根据世界气象组织WMO温室气体公报（第18期，2022/10/26），世界平均地表CO2、CH4和N2O的浓度持续增高，其中CO2为415.7±0.2 ppm，CH4为1908±2 ppb，N2O为334.5±0.1 ppb。现有温室气体观测方法包括遥感卫星的柱浓度测量、大气本底浓度测量、城市高塔大气浓度测量、涡度相关通量观测、近地面大气廓线测量、土壤温室气体通量测量、地基傅里叶变换光谱法遥测等。对于更高时空分辨率的地表测量需求，如近地表温室气体泄漏监测、特定区域温室气体排放强度评估、卫星遥感温室气体数据验证等，都需要创新的观测技术和方法。目前，遥感卫星可用于大气柱浓度温室气体的测量，结合使用高塔和无人机观测，可以对区域尺度的温室气体排放进行评估。其中，由于无人机温室气体观测具有机动灵活的特点，可以帮助研究者们获取更高时空分辨率的数据，成为卫星遥感和定点高塔观测数据的有益补充。卫星、飞机和无人机的典型测量范围图源/ Bing Lu等，2020前人的部分工作包括：在固定翼飞机上（SkyArrow ERA，意大利Magnaghi Aeronautica S.p.A.公司）搭载LI-7500 二氧化碳和水汽分析仪（Gioli B等，2006，2007；Carotenuto F等，2018），测量大气边界层的CO2通量以及估算点源CO2释放强度；搭载LI-7700甲烷分析仪（Gasbarra D等，2019），研究垃圾填埋场的CH4排放。LI-7500应用于Sky Arrow ERA 测量平台图源/trevesgroup.com近些年来，随着激光光谱技术的进步，光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS）脱颖而出。这种新技术在极大提高测量精确度（详见下文的说明）的同时，实现了光腔缩小的目标。如LI-COR推出了系列高精度温室气体分析仪，光腔体积只有6.41cm3，极大缩短了测量响应时间——小于2秒；另外这种技术能耗低，仅为22w，两节锂电支持8个小时的测量。重量也仅有10.5kg，非常适合在无人机上使用。为满足新兴科研需求，北京力高泰科技有限公司与天津飞眼无人机科技有限公司合作，共同开发出了机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台。采用光反馈-腔增强激光吸收光谱技术（OF-CEAS），高精度测量N2O、CH4、CO2浓度，适合移动式大气浓度测量。2018年推出LI-7810高精度CH4、CO2、H2O分析仪LI-7815高精度CO2、H2O分析仪2020年推出LI-7820高精度NO2、H2O分析仪2023年推出LI-7825高精度CO2同位素、NH3分析仪测量平台主要技术参数温室气体测量响应时间（T10-T90）：≤2s测量精度：CO2: 0.04ppm@400ppm（5s数据平均）CH4: 0.25ppb@2000ppb（5s数据平均）N2O: 0.20ppb@330ppb（5s数据平均）LI-7825精度δ13C 1秒信号平均为 < 0.5 ‰；5分钟信号平均为0.04 ‰δ18O5分钟信号平均为 < 0.1 ‰@400 ppmδ17O5分钟信号平均为 < 0.4 ‰@400 ppm起飞重量：45kg工作时间：>45分钟标准巡航速度：8m/smax巡航速度：15m/s抗风能力：max5级风使用环境：-20℃~45℃；可小雨中飞行测量高度：0-2000m应用案例A Pilot Experiment使用机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台，研究某工业园区的温室气体排放。测量期间假设：（1）工业园区处于不间断的常规运行状态；（2）飞行测量期间大气条件稳定；（3）大气边界层内温室气体和气象条件的垂直变化远大于水平变化；（4）测量高度的温室气体与空气混合充分，且以平流为主。根据以上条件，飞行需要满足的低度应大于粗糙度子层（通过风温湿廓线确定，或估算为研究区内建筑物平均高度的3倍），并位于近地层内。无人机应尽量保持匀速运动并平稳飞行，俯仰角不大于5°，横滚角不大于20°，尽量保持与地面的相对高度稳定（仿地飞行）。需要在大气边界层湍流发展显著的时间段开展测量，一般为上午10:00至下午4:00。同时，为了尽可能减少垂直输送方向上的误差，风速以2-3级为宜，避免在阴天、雨天等不利气象条件下开展监测。采用基于控制体积的质量守恒法对园区开展走航式测量，此方法也称为自上而下排放强度反演算法（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm, TERRA）。根据对园区不同高度监测断面的测量数据，计算得到东西南北四个断面的平流通量以及垂直向上的温室气体排放强度。飞行中的机载高精度CH4、CO2温室气体测量平台样地与方法Materials and Methods该样地平均海拔1400m，年降雨量小于300mm，主导风向偏西风。在2022年12月进行试飞。主要进行两方面测量：（1）背景样地大气CH4、CO2浓度垂直廓线；（2）沿工业园区外围飞行，测量垂直大气方向上CH4和CO2浓度。另外，飞行过程中会同步采集风向、风速、空气温湿度、大气压强、经纬度坐标、海拔信息等。测量航迹原始数据质量控制QA/QC采用滑动均值滤波方法对所有数据进行异常值检验，对大于5倍测量数据标准差的点位，标记为异常值并剔除，用线性插值方法进行数据插补。一个测量架次，如果异常数据超过30%，标记为无效测量，需要重新补测。实验结果Results背景样地大气廓线就CO2而言，飞行上升过程测量的CO2浓度要低于在下降过程中测量的浓度。在飞行上升过程中，近地面测得的CO2浓度高，约为715mg/m3；随着测量高度的攀升，CO2浓度存在下降的趋势，在1900m至2000m时，CO2浓度降低至约680mg/m3。在下降过程中，2000-1900米区间内存在一个小高峰，浓度约为800mg/m3，约1600m-1700m之间存在一个峰值，浓度约为900mg/m3。CO2 大气廓线CH4 大气廓线就CH4而言，飞行上升过程测量的CH4浓度要略低于在下降过程中测量的浓度。近地表的CH4浓度高，约为1.24mg/m3。随着高度增加，CH4浓度下降，在2020米左右时，CH4浓度降至1.16 mg/m3。工业园区在园区南部，测量得到3处高CO2浓度区，一处距离地表75-100m处，浓度约为495ppm；第二处距地面175-200m处，浓度约为505ppm；第三处距地面100-125m，浓度约为520ppm。CH4数据类似，距离地面100-125m处，存在CH4高浓度区域，浓度约3794.35ppb。CO2数据的空间网格化CH4数据的空间网格化排放强度计算根据标量守恒方程和散度定理，认为控制体积内的质量变化与通过控制体积表面的综合质量通量相等。可以通过在排放源周围构建控制体积，在忽略大气沉降的情况下，对控制体积四个表面和上表面进行通量计算，然后进行积分，最终获得排放控制体积内部的排放强度。数据显示，该工业园的CO2的排放强度约为12.539 kg/s ± 0.640 kg/s；CH4排放强度为 21.521 g/s ±3.424 g/s。实验结论Conclusions使用机载高精度N2O、CH4、CO2温室气体测量平台，结合数学模型，能够对特定区域的温室气体排放强度进行定量评估。参考文献【1】世界气象组织温室气体公报 - 第18期【2】Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He, Jiali Shang. 2020. Recent advances of hyperspectral imaging technology and applications in agriculture. Remote Sensing 12(16): 1-44.【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. Industrial point source CO 2 emission strength estimation with aircraft measurements and dispersion modelling[J]. Environmental monitoring and assessment, 2018, 190: 1-15.【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. Locating and quantifying multiple landfills methane emissions using aircraft data[J]. Environmental Pollution, 2019, 254: 112987.【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. The Sky Arrow ERA, an innovative airborne platform to monitor mass, momentum and energy exchange of ecosystems[J]. 2006.

2024-08-26 11:52:09运维测试工具：不知道对端IP和无人配合时，可自动获取对端IP地址: 运维测试工具：不知道对端IP和无人配合时，可自动获取对端IP地址

2022-12-01 11:49:54江苏省环保系统走航无人船大比武-圆满落幕: 11月11日是个好日子，不光是光棍节、嗨购节，更是澄峰无人船直面机遇挑战、乘风破浪的里程碑。01 无人船比测大赛同台竞技展身手由江苏省生态环境系统发起组织的《地表水在线自动监测仪器和便携式小型水质分析仪比对测试》大比武活动，澄峰团队携水质监测采样无人船与暗管排查无人船参与。大比武活动在国家生态环境监测部门指定的河道内举行，澄峰团队携WD90水质监测采样无人船与W120暗管排查无人船参与。今天，小澄就带大家来详细认识和了解我们的001号参赛选手--WD90水质监测采样无人船的特点吧。02、新一代无人船产品--澄峰WD90 澄峰WD90水质监测采样无人船是新一代无人船产品，船体小便携具有自动采样与自动监测功能，推进器涵道式设计有效防止水草，渔网缠绕，具备机动灵活的实现大范围水体的水样自动采集与实时监测功能。可广泛应用于环保水文，水利，水务，科研，渔政等领域。设定航迹与实际航迹重合度设定轨迹实际轨迹采样功能1.15号点为采样点 2.可以设置采样容量，200-1000ml可选 3.清洗设置1-5次可选所取水样及对应编号：瓶1为15号点所取水样瓶2为30号点所取水样成果展示数据变化点位图澄峰科技聚焦河湖生态环境监测数据服务是不是对我们澄峰WD90无人船有更全面了解呢？想要了解更多或者业务咨询的小伙伴，可以关注我们或拨打400-008-5117，我们随时为您提供优质服务。最后，再次祝贺本次《地表水在线自动监测仪器和便携式小型水质分析仪比对测试》大比武活动圆满落幕！

2023-05-09 09:29:50Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统——森: 在陆地生态系统中，森林是最大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。性能特点：8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据高密度三维点云，精确度2.5cm，最高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等案例一：森林碳库分布研究森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域研究人员采用偏最小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全球气候变化研究做出更重要的贡献。案例二：森林碳汇定量评估比较森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。参考文献：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.