總體描述：

ATH9500是一系列體積小、重量輕的無人機載微型高光譜成像儀，由六旋翼高穩(wěn)定性無人機、高穩(wěn)定性云臺、高光譜成像儀、大容量存儲系統(tǒng)、無線圖像系統(tǒng)、GPS導航系統(tǒng)、地面接收工作站、地面控制系統(tǒng)等組成。

ATH9500采用高性能CCD成像器件，成像清晰、噪點少；內(nèi)部集成了的高壓縮比圖像壓縮算法，使得存儲續(xù)航時間得到極大地提升，可以達到3小時以上，滿足無人機的需要。

ATH9500可用于實時測量植物、水體、土壤等地物的光譜信息，并獲得光譜圖像，通過分析光譜圖像，可與植物等的理化性質(zhì)建立關系，用于植物分類，植物生長狀況等研究。整個系統(tǒng)設計緊湊，成像光譜儀主機光譜分辨率高，同時采用外置推掃成像方式，可與野外旋轉平臺及室內(nèi)線性掃描平臺分別組成獨立的測量系統(tǒng)，也可掛載無人機，進行航空遙感作業(yè)。

特征：

l 波段范圍：400~5300nm（多段可選）

l 空間波段數(shù)：2048X2048（每個型號不同）

l 光譜波段數(shù)：1088（每個型號不同）

l 超群的成像性能

l 數(shù)據(jù)格式兼容ENVI；

l 體積緊湊，重量輕：<4 Kg（每個型號不同）；

l 內(nèi)置校準光譜儀，可對輻射光譜進行實時校準

l 高清可見光相機，可進行圖像融合；

應用領域：

l 地質(zhì)與礦產(chǎn)資源勘察；

l 精準農(nóng)業(yè)、農(nóng)作物長勢與產(chǎn)量評估；

l 森林病蟲害監(jiān)測與防火監(jiān)測；

l 海岸線與海洋環(huán)境監(jiān)測；

l 草場生產(chǎn)力及草場監(jiān)測；

l 湖泊與流域環(huán)境監(jiān)測；

l 遙感教學與科研；

l 氣象研究；

l 生態(tài)環(huán)境保護及礦山環(huán)境監(jiān)控；

l 水質(zhì)檢測，土壤監(jiān)測；

l 農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)檢測

l 軍事、國防和國土安全；

l 災害防治；

1. 選型指南

注：

l FW為Fix Wing（固定翼）的縮寫；

l 默認為多旋翼無人機，如需長距離垂直起降固定翼無人機，則訂購型號為ATH9500FW；

例如：ATH9500FW-17，則為固定翼無人機，工作波段范圍為1.0~1.7μm；

2. 無人機高光譜工作原理

ATH9500無人機載高光譜成像分析系統(tǒng)，由六旋翼高穩(wěn)定性無人機、高穩(wěn)定性云臺、高光譜成像儀、大容量存儲系統(tǒng)、無線圖像系統(tǒng)、GPS導航系統(tǒng)、地面接收工作站、地面控制系統(tǒng)等組成。

圖1無人機高光譜成像儀功能示意圖

4. ATH9500 的實物圖

圖5 無人機載高光譜成像系統(tǒng)

圖6 地面飛航控制系統(tǒng)及無人機載系統(tǒng)

圖7 無人機載高光譜成像系統(tǒng)飛行實驗（地點：廈門市集美區(qū)軟件園三期）

圖8 ATH9012無人機高光譜成像儀在河道污染的飛行示例，準確度超過80%，飛行地點：江蘇昆山，飛行時間：2019年7月25日10:57am，飛行高度：100米，飛行速度：4.6m/s，架次編號：20190725103410

5. ATH9500的成像實例

圖3 ATH9500成像實例1

圖4 ATH9500成像實例2

圖5 福建省三明市某林區(qū)（2019年6月13日）

圖6 實時三維建模圖

圖7 實時三維建模圖

6. 配件清單：

7. ATH1500系列高光譜成像儀（其他擴展型號）

8. 高光譜成像分析的應用舉例

圖4 高光譜成像儀拍攝的數(shù)據(jù)立方

圖5 無人機掛載實驗示意圖

圖6 奧譜天成高光譜成像儀外場實驗場景1

圖7 奧譜天成高光譜成像儀外場實驗場景2

圖8 奧譜天成高光譜成像儀外場實驗場景3

圖9 奧譜天成高光譜成像儀外場實驗場景4

圖10 奧譜天成高光譜成像儀外場實驗場景5

   8.1.高光譜成像儀在工業(yè)分選的應用

隨著近紅外高光譜技術發(fā)展，JIANG 等嘗試采用近紅外高光譜技術檢測棉花中的雜質(zhì)，特別是短波近紅外高光譜技術的應用，使得塑料膜的檢出率相比常規(guī)方法有明顯的提高。高光譜成像技術是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術，樣本成像的同時能夠獲得樣本的圖像信息與光譜信息。常用的高光譜數(shù)據(jù)處理方法包括偏最小二乘法

(Partial least squares，PLS) 、支持向量機(Support vector machine，SVM) 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial neural network，ANN) 。

圖11 高光譜成像儀在籽棉分選的應用；(a) 系統(tǒng)功能組成；(b) 不同物質(zhì)的反射光譜曲線

圖12 高光譜成像儀在籽棉分選的應用；(a) 人工標記；(b) 高光譜成像儀識別結果

蘋果的外部品質(zhì)是蘋果最直觀的品質(zhì)特征，直接影響蘋果的價格和消費者的偏愛。針對蘋果外部檢測的難點和關鍵點，基于機器視覺技術、高光譜成像技術和多光譜成像技術，綜合圖像處理技術、模式識別方法、化學計量學方法和光譜分析技術研究了蘋果外部物理品質(zhì)（形狀和尺寸）和表面常見缺陷的檢測方法?；谏鲜鲅芯康幕A上開發(fā)的檢測系統(tǒng)和算法為我國研發(fā)基于機器視覺技術和多光譜機器視覺技術的蘋果外部品質(zhì)快速在線檢測分級裝備奠定了基礎。

圖13 上海交大張保華博士研制的高光譜成像系統(tǒng)原理圖和實物圖；(a) 原理圖；(b)實物圖

圖14 蘋果表面早期損傷檢測算法流程圖

圖15 部分蘋果早期腐爛的識別結果以及中間處理過程   (a)腐爛分割結果   (b)最終結果

圖16   1000-2500 nm 高光譜成像儀在玉米種子分選上的應用（西北農(nóng)林大學王超鵬博士）

圖17 自然綠植、人工綠葉、綠色塑料、紅蘋果的光譜圖

   8.2.高光譜成像技術在精準農(nóng)業(yè)中的應用

圖18 奧譜天成生產(chǎn)的無人機高光譜遙感系統(tǒng)

圖19 高光譜成像儀測綠色植物的光譜圖

1) 農(nóng)作物生長監(jiān)測和產(chǎn)量預估：農(nóng)作物在其生長發(fā)育的各個階段，由于外部因素的不同，其內(nèi)部組成及外部形態(tài)等都會存在一定的差別，最主要的差別是葉面積指數(shù)。葉面積指數(shù)是反映農(nóng)作物長勢的個體特征與群體特征的綜合指數(shù)。

2) 農(nóng)作物病蟲害防治：遙感技術能夠監(jiān)測病蟲害對農(nóng)作物生長發(fā)育的影響，并跟蹤農(nóng)作物的生長發(fā)育狀況，分析估算災情損失，同時能夠監(jiān)測害蟲的分布及活動習性，進而能夠預防蟲害的發(fā)生。

3) 3 農(nóng)作物旱情監(jiān)測：遙感技術通過農(nóng)作物植被指數(shù)及冠層參數(shù)進而監(jiān)測農(nóng)作物旱情。

4) 土壤水分含量和分布監(jiān)測：在熱慣量條件不同的情況下，遙感光譜間的區(qū)別非常明顯，故可以通過建立熱慣量與土壤水分含量之間的數(shù)學模型，遙感技術利用該模型，進行分析土壤水分含量及分布

5) 農(nóng)作物養(yǎng)分監(jiān)測：遙感技術監(jiān)測到農(nóng)作物中氮元素含量的精度比監(jiān)測其它營養(yǎng)元素含量的精度高

利用 450～882 nm 范圍內(nèi)單波段和任意兩個波段構建歸一化光譜指數(shù)（normalized difference spectral index，NDSI），比值光譜指數(shù)（ratio spectral index，RSI）和簡單光譜指數(shù)（simple spectral index，SSI），計算 CGI 與光譜指數(shù)的相關性，篩選出相關性好的光譜指數(shù)，結合偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）建立反演模型。以 CGI 為指標，運用無人機高光譜影像對 2015 年小麥多生育期的長勢監(jiān)測。無人機高光譜影像反演 CGI 精度較高，能夠判斷出小麥總體的長勢差異，可為監(jiān)測小麥長勢提供參考。

圖20 小麥長勢指標 CGI 反演

8.3. 林木健康情況的應用

用于病蟲害監(jiān)測、森林資源評估

原理：植被健康狀況與綠度指數(shù)、葉面積指數(shù)、葉片水分含量和光利用效率有關；

圖21 基于無人機高光譜遙感的柑橘黃龍病植株的監(jiān)測與分類（華南農(nóng)業(yè)大學蘭玉彬等人設計）

圖22 電子科技大學王霜用高光譜成像儀研究的馬尾松健康程度分布圖

8.4. 高光譜成像儀在地質(zhì)勘探的應用

光譜遙感技術是由以 Landsat 為代表的多光譜遙感技術演化發(fā)展而成，于上世紀 80年代中期初步成型(Goets et al., 1985，童慶禧等，2006)。因其光譜分辨率高和圖譜合一的優(yōu)點，高光譜遙感技術具備從空間大尺度上精細探測和分析地表巖石礦物成分的能力。其不僅能提供地面宏觀影像，而且可在像元級別的細節(jié)上確定地質(zhì)體中礦物的種類和豐度、甚至某些礦物的化學成分等信息(等，2010)。近年來，隨著與成像光譜儀有關的硬件和數(shù)據(jù)處理方法及軟件的持續(xù)發(fā)展，高光譜遙感技術在地質(zhì)調(diào)查領域的應用得到了加速推廣。從大型成礦區(qū)帶到中型規(guī)模的礦田，高光譜遙感技術在地質(zhì)填圖、熱液蝕變帶的界定劃分、和礦化異常區(qū)的圈定和判別等方面，都起了重要作用(如 Bierwirth et al., 2002；連長云等，2005；Kruse et al, 2006；Cudahy et al., 2007；等，2010；劉德長等，2011；閆柏琨等，2014；楊自安等，2015；Graham et al., 2017)。隨著成礦系統(tǒng)理論(Wyborn et al., 1994)更深入地成為找礦實踐的指導思想，大型礦集區(qū)和成礦帶規(guī)模的專題性礦物填圖將為預測性找礦勘探提供關鍵的區(qū)域性物質(zhì)成分信息。

礦物填圖所用的光譜波長區(qū)間包括了可見光(400-700nm)、近紅外(700-1000nm)、短波紅外(1000-2500nm)、和熱紅外(7000-15000nm)。目前礦業(yè)應用的是短波紅外區(qū)域(1000-2500nm)。由于與礦物晶格中化學鍵振動的協(xié)頻和組合頻的頻率接近，在短波紅外波長范圍內(nèi)，可以觀測含水或含 OH-的礦物(主要為層狀硅酸鹽和粘土類)以及某些硫酸鹽和碳酸鹽類礦物。

圖23 高光譜成像儀在探礦方面的應用

土壤鹽漬化是干旱、半干旱區(qū)所面臨的重要生態(tài)環(huán)境問題之一，土壤鹽漬化引起的土壤板結、肥力下降、酸堿失衡、土地退化等后果，嚴重制約我國農(nóng)業(yè)發(fā)展，影響當前我國可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略大局。遙感技術因其尺度大、范圍廣、時效性強、經(jīng)濟性強等特點，很好的彌補了傳統(tǒng)鹽漬化現(xiàn)象監(jiān)測方法的不足，為定量監(jiān)測土壤鹽漬化現(xiàn)象提供了嶄新的途徑。

圖24 某鹽場周邊區(qū)域

8.5. 高光譜在公共安全方面的應用

圖25 高光譜成像儀在搜索非法種植方面的應用

圖26 高光譜成像儀在文檢方面的應用

8.6. 科研顯微成像光譜應用

應用目標：腫瘤手術術中在線檢測及導航定位

圖27 科研顯微成像光譜儀光路示意圖

圖中所示是科研顯微成像光譜儀的原理示意圖，上的待測目標經(jīng)物鏡、顯微透鏡組后分為三路，一路供主刀醫(yī)生目視觀測，一路供助手輔助目視觀測，一路由成像光譜儀探測接收，成像光譜儀由電機帶動對待測目標進行空間維掃描，得到待測目標的成像光譜信息，再經(jīng)數(shù)據(jù)分析圖像處理后，通過顯示器顯示給醫(yī)生。

圖28 科研顯微成像光譜儀實物圖

圖29 科研顯微成像光譜儀數(shù)據(jù)

8.7. 機載成像光譜應用

圖30 奧譜天成的無人機高光譜成像系統(tǒng)

應用目標：機載遙感

應用簡介：圖中所示是機載成像光譜儀，該儀器由高光譜成像儀、穩(wěn)定平臺及POS模塊組成。圖 30、圖 31所示是獲取的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過幾何校正、航帶拼接及輻射校正之后的偽彩圖像，圖 31所示為典型地物的光譜曲線。

圖31 機載遙感應用

圖32 機載應用數(shù)據(jù)-偽彩圖像

圖33 機載應用數(shù)據(jù)-光譜曲線

圖34 森林遙感，機載高光譜觀測森林病蟲害

8.8. 高光譜成像儀在水質(zhì)與環(huán)保方面的應用

圖35 高光譜數(shù)據(jù)的反演算法流程

圖36 (a) 太湖總磷濃度空間分布圖，總磷濃度空間差異明顯，值為 0.38mg/L，值為 0.06mg/L；(b) 不同湖區(qū)的總磷濃度月變化規(guī)律，湖區(qū)也基本上在 6 月至 9 月之間達到總磷濃度的值。竺山灣、梅梁灣及太湖西岸的總磷濃度在一年中的 3 月至 10 月期間高于全湖濃度均值，并明顯大于太湖的其余區(qū)域，貢湖灣只有在 6 月份的時候大于全湖的總磷濃度，太湖南岸和大太湖總磷濃度全年相對較低。

圖37 高光譜拍攝的粵東柘林灣溶解氧和葉綠素濃度分布圖