LiDAR激光雷达与高光谱成像系统：黄金标准搭档

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LiDAR 激光雷达与高光谱成像系统：黄金标准搭档 随着遥感技术的发展，各行各业的遥感应用者都发现了将激光雷达(LiDAR)设备搭载到高光谱成像系统的重要性。由于现如今的各种仪器都变的越来越轻便，无人机的载荷能力也有了显著的提升。这使遥感应用者在农业，矿业和环境研究的应用中可以获得更配套，更完整的数据。着眼于当今技术发展的趋势，一套集成了 GPS/IMU 设备，激光雷达 (LiDAR)以及高光象成像仪的空中数据采集系统已经成为许多遥感项目的黄金标准搭档。 高光谱成像与激光雷达在采集的数据上有很强的互补。高光谱成像传感器可以采集到被测物完整的光谱信息，并将该信息储存到每一个像素中。例如 Nano-Hyperspec传感器就可以将270多个光谱通道的信息储存在每一帧的640个的 空间像素中。其涵盖的波长范围为400-1000nm。覆盖了可见光到近红外范围。对于高光谱数据的研究与分析可以应用于农业作物长势检测，例如作物是否患病，是否缺水以及作物是否有活力。这种储存在空间像元中的，用来分析跟研究的高光谱数据立方体通常都要有数 GB的大小。 Nano-HyperspecQ是“推扫式"成像仪。所谓的“推扫式”就是每一次曝光采集一帧的图像。一帧的图像中含有640个空间像元。成像仪通过无人机以特定的速度移动来一帧一帧(一条一条)的采集被测物的光谱信息，同时将他们拼接到一起形成一个一条航带采集好的一个完整的像，通常称之为一列像。-一列像一般情况下都会有扭曲，因为在成像仪获取数据的时候，无人机在空中会受到气压跟风等环境因素的影像产生晃动，从而使得在一帧一帧成像的时候本属于相邻位置的像不能挨在一起。为了能还原原本的像，图像采集后可以通过成像仪自带软件中的正射校正功能将图像进行校正。到这里就要再介绍一下系统中另外两个不可或缺的部分， GPS 和IMU。GPS(全球定位系统))可以标记整个系统所处在地球的 什么位置上。其收集到的信息包括经经度跟海拔。IMU(惯导系统)可以记录下整个系统在采集数据的时候发生的偏转，平移以及偏航信息。当系统记录下这些信息对应到相应时间戳下采集的每一帧中的每一个像元，通过校正算法将生成的像调整为应有的大小(该占几个像元)并放回到本应在的位置上去。当所有的像元都调整到他们本应在的位置后，软件再会将地理坐标与海拔信息付到每一个像元上。在这其中，海拔信息会被记录成数据高程模型(DEM)，这对推扫式成像仪的成像效果的调整也很重要。所以为了有更有的分析效果，高精度的 DEM 很重要。 FullBuildingHardmount_20cm_DEM_BaseRTX.tif 对于高精度的 DEM 制作，激光雷达 (LiDAR) 可以给与很大的帮助。在高光谱成像仪采集数据的同时， LiDAR 也采集了相对应的数据。两组数据记录到Nano-Hyperspec 内置的 480GB 的固态硬盘中。这样大大的提升了多组数据的采集效率。 Headwall 现在可以通过 LiDAR工具软件将激光雷达数据处理成为3D 点云数据。利用这种3D 点云数据可以生成数字高程模型 (DEM)。利用这种精确度提升的 DEM 数据进行正射校正可以大大提升高光谱成像质量，|，目前， Headwall提供的软件可将 LiDAR 和高光谱数据融合处理，使得高光谱成像质量大大提高。关于融合软件的功能和效果案例将在后面的文章中与大家分享。 随着遥感技术的发展，各行各业的遥感应用者都发现了将激光雷达（LiDAR）设备搭载到高光谱成像系统的重要性。由于现如今的各种仪器都变的越来越轻便，无人机的载荷能力也有了显著的提升。这使遥感应用者在农业，矿业和环境研究的应用中可以获得更配套，更完整的数据。着眼于当今技术发展的趋势，一套集成了GPS/IMU设备，激光雷达（LiDAR）以及高光谱成像仪的空中数据采集系统已经成为许多遥感项目的黄金标准搭档。                              高光谱成像与激光雷达在采集的数据上有很强的互补。高光谱成像传感器可以采集到被测物完整的光谱信息，并将该信息储存到每一个像素中。例如Nano-Hyperspec®传感器就可以将270多个光谱通道的信息储存在每一帧的640个的空间像素中。其涵盖的波长范围为400-1000nm。覆盖了可见光到近红外范围。对于高光谱数据的研究与分析可以应用于农业作物长势检测，例如作物是否患病，是否缺水以及作物是否有活力。这种储存在空间像元中的，用来分析跟研究的高光谱数据立方体通常都要有数GB的大小。Nano-Hyperspec®是“推扫式”成像仪。所谓的“推扫式”就是每一次曝光采集一帧的图像。一帧的图像中含有640个空间像元。成像仪通过无人机以特定的速度移动来一帧一帧（一条一条）的采集被测物的光谱信息，同时将他们拼接到一起形成一个一条航带采集好的一个完整的像，通常称之为一列像。一列像一般情况下都会有扭曲，因为在成像仪获取数据的时候，无人机在空中会受到气压跟风等环境因素的影像产生晃动，从而使得在一帧一帧成像的时候本属于相邻位置的像不能挨在一起。为了能还原原本的像，图像采集后可以通过成像仪自带软件中的正射校正功能将图像进行校正。到这里就要再介绍一下系统中另外两个不可或缺的部分，GPS和IMU。GPS（全球定位系统）可以标记整个系统所处在地球的什么位置上。其收集到的信息包括经纬度跟海拔。IMU（惯导系统）可以记录下整个系统在采集数据的时候发生的偏转，平移以及偏航信息。当系统记录下这些信息对应到相应时间戳下采集的每一帧中的每一个像元，通过校正算法将生成的像调整为应有的大小（该占几个像元）并放回到本应在的位置上去。当所有的像元都调整到他们本应在的位置后，软件再会将地理坐标与海拔信息付到每一个像元上。在这其中，海拔信息会被记录成数据高程模型（DEM），这对推扫式成像仪的成像效果的调整也很重要。所以为了有更好的分析效果，高精度的DEM很重要。对于高精度的DEM制作，激光雷达（LiDAR）可以给与很大的帮助。在高光谱成像仪采集数据的同时，LiDAR也采集了相对应的数据。两组数据记录到Nano-Hyperspec内置的480GB的固态硬盘中。这样大大的提升了多组数据的采集效率。Headwall现在可以通过LiDAR工具软件将激光雷达数据处理成为3D点云数据。利用这种3D点云数据可以生成数字高程模型（DEM）。利用这种精确度提升的DEM数据进行正射校正可以大大提升高光谱成像质量，目前，Headwall提供的软件可将LiDAR和高光谱数据融合处理，使得高光谱成像质量大大提高。关于融合软件的功能和效果案例将在后面的文章中与大家分享。