Ecodrone®无人机遥感技术用于紫菜生物量快速评估

2021/02/09   下载量： 1 次

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应用领域 食品/农产品
检测样本 蔬菜
检测项目
参考标准 无人机遥感技术 高光谱成像 高通量藻类表型分析平台 红外热成像 紫菜生物量快速评估

由中国海洋大学和西安易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心技术团队在国际著名植物学期刊Plant Methods上合作发表文章Biomass estimation of cultivated red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging。该研究首次将无人机遥感技术引入海水养殖监测领域，通过Ecodrone® UAS-8高通量无人机遥感成像监测和实地采样，在历经两年实验及研究分析基础上，通过回归分析，建立了一套可靠的紫菜生物量快速评估方法。该方法有效弥补了传统劳动密集型方法耗时耗力、损坏性评估的缺陷，为大型藻类的培育管理、遗传育种、表型学研究及海洋牧场监测管理提供高效、可靠的解决方案。

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  近日，由中国海洋大学和西安易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心技术团队在国际著名植物学期刊Plant Methods上合作发表文章Biomass estimation of cultivated red algae Pyropia using unmanned aerial platform based multispectral imaging。

  该研究首次将无人机遥感技术引入海水养殖监测领域，通过Ecodrone® UAS-8高通量无人机遥感成像监测和实地采样，在历经两年实验及研究分析基础上，通过回归分析，建立了一套可靠的紫菜生物量快速评估方法。该方法有效弥补了传统劳动密集型方法耗时耗力、损坏性评估的缺陷，为大型藻类的培育管理、遗传育种、表型学研究及海洋牧场监测管理提供高效、可靠的解决方案。
 
  分析发现，DVI的二次模型(Biomass=-5.550*DVI2+105.410*DVI+7.530)比NDVI、NDRE、RVI等其他指标或组合模型的精度更高，决定系数（R2）和相对估计精度(Ac)值分别为0.925和74.93%。并通过验证数据集得到具有0.918的R2和82.25%的Ac值，进一步验证了该模型的可靠性。
 
  研究结果表明，利用Ecodrone®无人机遥感技术可快速、有效估算紫菜生物量，且具有较高的精度和一致性，在辅助大型藻类高通量、非损伤、数字化管理、藻类表型研究、遗传育种及海洋牧场监测研究方面具有潜在的应用价值。

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，为海水养殖、海洋牧场监测等海洋科学研究及应用领域提供无人机及近地遥感全面技术方案：
1.Ecodrone® UAS-4/8搭载多光谱、红外热成像，多传感器同步成像，一机多能
2.Ecodrone® UAS-8高光谱无人机遥感平台，一体化完整解决方案，无需云台
3.Ecodrone® UAS-8 Pro，搭载AisaKestrel高端高光谱成像，2040像素超高分辨率
4.轻小型固定翼无人机遥感技术方案，可挂载多光谱相机、红外热成像及RGB相机，最大起飞重量（MTOW）1350g，续航时间可达75分钟
5.大疆M600搭载AFX高光谱成像，续航时间可达20分钟
6.SpectraScan近地遥感技术方案，可扩展、可定制
7.AlgaTech®高通量藻类表型分析平台，一站式表型成像大数据分析
 
 

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文献贡献者

北京易科泰生态技术有限公司
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