總體描述：

ATH9500是一系列體積小、重量輕的無人機(jī)載微型高光譜成像儀，由六旋翼高穩(wěn)定性無人機(jī)、高穩(wěn)定性云臺(tái)、高光譜成像儀、大容量存儲(chǔ)系統(tǒng)、無線圖像系統(tǒng)、GPS導(dǎo)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(diǎn)少；內(nèi)部集成了的高壓縮比圖像壓縮算法，使得存儲(chǔ)續(xù)航時(shí)間得到極大地提升，可以達(dá)到3小時(shí)以上，滿足無人機(jī)的需要。

ATH9500可用于實(shí)時(shí)測(cè)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(guān)系，用于植物分類，植物生長狀況等研究。整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)緊湊，成像光譜儀主機(jī)光譜分辨率高，同時(shí)采用外置推掃成像方式，可與野外旋轉(zhuǎn)平臺(tái)及室內(nèi)線性掃描平臺(tái)分別組成獨(dú)立的測(cè)量系統(tǒng)，也可掛載無人機(jī)，進(jìn)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(gè)型號(hào)不同）

l 光譜波段數(shù)：1088（每個(gè)型號(hào)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(gè)型號(hào)不同）；

l 內(nèi)置校準(zhǔn)光譜儀，可對(duì)輻射光譜進(jìn)行實(shí)時(shí)校準(zhǔn)

l 高清可見光相機(jī)，可進(jìn)行圖像融合；

應(yīng)用領(lǐng)域：

l 地質(zhì)與礦產(chǎn)資源勘察；

l 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)作物長勢(shì)與產(chǎn)量評(píng)估；

l 森林病蟲害監(jiān)測(cè)與防火監(jiān)測(cè)；

l 海岸線與海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)；

l 草場(chǎng)生產(chǎn)力及草場(chǎng)監(jiān)測(cè)；

l 湖泊與流域環(huán)境監(jiān)測(cè)；

l 遙感教學(xué)與科研；

l 氣象研究；

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

l 水質(zhì)檢測(cè)，土壤監(jiān)測(cè)；

l 農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)

l 軍事、國防和國土安全；

l 災(zāi)害防治；

1. 選型指南

注：

l FW為Fix Wing（固定翼）的縮寫；

l 默認(rèn)為多旋翼無人機(jī)，如需長距離垂直起降固定翼無人機(jī)，則訂購型號(hào)為ATH9500FW；

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

2. 無人機(jī)高光譜工作原理

ATH9500無人機(jī)載高光譜成像分析系統(tǒng)，由六旋翼高穩(wěn)定性無人機(jī)、高穩(wěn)定性云臺(tái)、高光譜成像儀、大容量存儲(chǔ)系統(tǒng)、無線圖像系統(tǒng)、GPS導(dǎo)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(jī)高光譜成像儀功能示意圖

4. ATH9500 的實(shí)物圖

圖5 無人機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)

圖6 地面飛航控制系統(tǒng)及無人機(jī)載系統(tǒng)

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

圖8 ATH9012無人機(jī)高光譜成像儀在河道污染的飛行示例，準(zhǔn)確度超過80%，飛行地點(diǎn)：江蘇昆山，飛行時(shí)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(hào)：20190725103410

5. ATH9500的成像實(shí)例

圖3 ATH9500成像實(shí)例1

圖4 ATH9500成像實(shí)例2

圖5 福建省三明市某林區(qū)（2019年6月13日）

圖6 實(shí)時(shí)三維建模圖

圖7 實(shí)時(shí)三維建模圖

6. 配件清單：

7. ATH1500系列高光譜成像儀（其他擴(kuò)展型號(hào)）

8. 高光譜成像分析的應(yīng)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(jī)掛載實(shí)驗(yàn)示意圖

圖6 奧譜天成高光譜成像儀外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景1

圖7 奧譜天成高光譜成像儀外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景2

圖8 奧譜天成高光譜成像儀外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景3

圖9 奧譜天成高光譜成像儀外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景4

圖10 奧譜天成高光譜成像儀外場(chǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景5

   8.1.高光譜成像儀在工業(yè)分選的應(yīng)用

隨著近紅外高光譜技術(shù)發(fā)展，JIANG 等嘗試采用近紅外高光譜技術(shù)檢測(cè)棉花中的雜質(zhì)，特別是短波近紅外高光譜技術(shù)的應(yīng)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(shù)是基于非常多窄波段的影像數(shù)據(jù)技術(shù)，樣本成像的同時(shí)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(jī)(Support vector machine，SVM) 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial neural network，ANN) 。

圖11 高光譜成像儀在籽棉分選的應(yīng)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(yīng)用；(a) 人工標(biāo)記；(b) 高光譜成像儀識(shí)別結(jié)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(jià)格和消費(fèi)者的偏愛。針對(duì)蘋果外部檢測(cè)的難點(diǎn)和關(guān)鍵點(diǎn)，基于機(jī)器視覺技術(shù)、高光譜成像技術(shù)和多光譜成像技術(shù)，綜合圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別方法、化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和光譜分析技術(shù)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(cè)方法?；谏鲜鲅芯康幕A(chǔ)上開發(fā)的檢測(cè)系統(tǒng)和算法為我國研發(fā)基于機(jī)器視覺技術(shù)和多光譜機(jī)器視覺技術(shù)的蘋果外部品質(zhì)快速在線檢測(cè)分級(jí)裝備奠定了基礎(chǔ)。

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(shí)物圖；(a) 原理圖；(b)實(shí)物圖

圖14 蘋果表面早期損傷檢測(cè)算法流程圖

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

圖16   1000-2500 nm 高光譜成像儀在玉米種子分選上的應(yīng)用（西北農(nóng)林大學(xué)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(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

圖18 奧譜天成生產(chǎn)的無人機(jī)高光譜遙感系統(tǒng)

圖19 高光譜成像儀測(cè)綠色植物的光譜圖

1) 農(nóng)作物生長監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量預(yù)估：農(nóng)作物在其生長發(fā)育的各個(gè)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(huì)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(shì)的個(gè)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(shù)能夠監(jiān)測(cè)病蟲害對(duì)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(zāi)情損失，同時(shí)能夠監(jiān)測(cè)害蟲的分布及活動(dòng)習(xí)性，進(jìn)而能夠預(yù)防蟲害的發(fā)生。

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

4) 土壤水分含量和分布監(jiān)測(cè)：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(xué)模型，遙感技術(shù)利用該模型，進(jìn)行分析土壤水分含量及分布

5) 農(nóng)作物養(yǎng)分監(jiān)測(cè)：遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)到農(nóng)作物中氮元素含量的精度比監(jiān)測(cè)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(gè)波段構(gòu)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(jì)算 CGI 與光譜指數(shù)的相關(guān)性，篩選出相關(guān)性好的光譜指數(shù)，結(jié)合偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）建立反演模型。以 CGI 為指標(biāo)，運(yùn)用無人機(jī)高光譜影像對(duì) 2015 年小麥多生育期的長勢(shì)監(jiān)測(cè)。無人機(jī)高光譜影像反演 CGI 精度較高，能夠判斷出小麥總體的長勢(shì)差異，可為監(jiān)測(cè)小麥長勢(shì)提供參考。

圖20 小麥長勢(shì)指標(biāo) CGI 反演

8.3. 林木健康情況的應(yīng)用

用于病蟲害監(jiān)測(cè)、森林資源評(píng)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(guān)；

圖21 基于無人機(jī)高光譜遙感的柑橘黃龍病植株的監(jiān)測(cè)與分類（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)蘭玉彬等人設(shè)計(jì)）

圖22 電子科技大學(xué)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(yīng)用

光譜遙感技術(shù)是由以 Landsat 為代表的多光譜遙感技術(shù)演化發(fā)展而成，于上世紀(jì) 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(diǎn)，高光譜遙感技術(shù)具備從空間大尺度上精細(xì)探測(cè)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(jí)別的細(xì)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(xué)成分等信息(等，2010)。近年來，隨著與成像光譜儀有關(guān)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(shù)在地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)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(shí)踐的指導(dǎo)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(yù)測(cè)性找礦勘探提供關(guān)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(yīng)用的是短波紅外區(qū)域(1000-2500nm)。由于與礦物晶格中化學(xué)鍵振動(dòng)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(cè)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(yīng)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(jié)、肥力下降、酸堿失衡、土地退化等后果，嚴(yán)重制約我國農(nóng)業(yè)發(fā)展，影響當(dāng)前我國可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略大局。遙感技術(shù)因其尺度大、范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)性強(qiáng)等特點(diǎn)，很好的彌補(bǔ)了傳統(tǒng)鹽漬化現(xiàn)象監(jiān)測(cè)方法的不足，為定量監(jiān)測(cè)土壤鹽漬化現(xiàn)象提供了嶄新的途徑。

圖24 某鹽場(chǎng)周邊區(qū)域

8.5. 高光譜在公共安全方面的應(yīng)用

圖25 高光譜成像儀在搜索非法種植方面的應(yīng)用

圖26 高光譜成像儀在文檢方面的應(yīng)用

8.6. 科研顯微成像光譜應(yīng)用

應(yīng)用目標(biāo)：腫瘤手術(shù)術(shù)中在線檢測(cè)及導(dǎo)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(cè)目標(biāo)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(cè)，一路供助手輔助目視觀測(cè)，一路由成像光譜儀探測(cè)接收，成像光譜儀由電機(jī)帶動(dòng)對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行空間維掃描，得到待測(cè)目標(biāo)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(shí)物圖

圖29 科研顯微成像光譜儀數(shù)據(jù)

8.7. 機(jī)載成像光譜應(yīng)用

圖30 奧譜天成的無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)

應(yīng)用目標(biāo)：機(jī)載遙感

應(yīng)用簡介：圖中所示是機(jī)載成像光譜儀，該儀器由高光譜成像儀、穩(wěn)定平臺(tái)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(jī)載遙感應(yīng)用

圖32 機(jī)載應(yīng)用數(shù)據(jù)-偽彩圖像

圖33 機(jī)載應(yīng)用數(shù)據(jù)-光譜曲線

圖34 森林遙感，機(jī)載高光譜觀測(cè)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(yīng)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(dá)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(shí)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(duì)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