高光谱成像仪 SENOP RIKOLA

一种独特的高光谱成像仪。这种创新产品是在VIS-VNIR 光谱范围内基于帧数 的光谱系统，提供图 像快照。Rikola相机是 市场上**一款快照 相机，其原始像素代表 真实地物光谱影像，而非插值影像。

基于帧的方法可以对高分辨率图像进行拼接。 此外该方法不需要IMU导航系统， 操作方便，成本低，重量轻。 可应用在诸如农业、林业和水研究等多个应用领域，产品已经测试了各种各样的平台，包括直升机和固定翼无人机。相机系统十分灵活，即可手持使用，亦在实验室与笔记本搭配使用。

高光谱帧数 光谱特性 结果分析图

Y

空间坐标X 波长 常规高光谱应用的数据处理流程，框幅式途径使数据流变得简单

技术参数

* 使用CF内存卡(尤其用在无人机时)， 用户可以在380个波段里选择100个**波段，其精度达± 1 nm 。

我们的方针是不断发展和改良。因此，我们保留更改技术资料而不另行通知的权利。

精准农业

无人机高光谱成像技术为农业应用

提供了灵活、低成本的监测工具。化肥成本的增加和自然资源的减少推动了精准农业的有效解决。以下是使用基于法布里-珀罗滤光器相机的科学研究。

应用案例 1：

使用轻型无人机对精准农业进行光谱和立体影像的采集和处理评估。

开发了从原始图像到地学反射率图像、数字表面模型和生物量估算的整个处理链，该处理结合了摄影测量和定量遥感方法。

该数据于2012年7月2日维赫蒂农业试验场，在极其可变的成像条 件下使用FPI相机原型2012a进行收集

不同辐射处理方案的生物量估算统计：

a)带状扫描区域无进行任何辐射修正（no corr）

b)带状扫描区域辐射块调整使用添加物和BRDF校正(BA: relB， BRDF)

c)利用无人机辐照度测量的全块修正（UAV）

d)利用地面辐照度测量进行整块校正 (ground) 利用乘性校正进行辐射块调整全块 (BA: relA)

每行左边的数字：

生物量估算图(kg·ha-1) 一种测量和估计量值 的散点图，

归一化差值植被指数地图 (NDVI) 植被指数与实测生物量值的散点图

在散点图中，测量是在1米乘1米的区域进行。

应用案例2：

在林业中，高光谱成像技术提供了新的发明和分类方法。可以识别不同的树种，对健康和受损树木进行分类。

在这项研究中， 受树皮甲虫损害区域的遥感数据 是用Fabry-Perot滤波器照相机在芬兰拉赫蒂进 行收集的。照相机安装在由Lentokuva Vallas Oy 公司运营的载人飞机Cessna 172 OH-CAH上。 图像从500米的飞行高度进行收集，高度误差在 50cm。从数据上看，研究区的每一棵树都被归 类为阔叶林或健康树，带菌的枯云杉。下面可以看到结果的例子

* 绿色-健康 * 黄色-带菌 *红色-枯萎 *浅绿色-阔叶林

应用案例3：

应用于医学方面：采用高光谱成像仪检测局部癌变

高光谱成像系统在体内对恶性小扁豆(LM和恶性扁豆状黑色素瘤 (LMM)边缘进行了术前勾画。系统表明对亚临床LM/ LMM的边 界检测是有用的.

应用案例4：

用Fabry Perot滤波器高光谱相机从载人飞机上进行水质参数测量。同时在湖上的船上进行参考测量。取得了良好的相关性，结果如下。

测试设置: 在载人飞行器上用基于帧的光谱成像仪

使用光谱辐射数据和参考测量的回归 模型，我们可以看到光谱特征跟以下有很强的相关性

– 混浊度

– 叶绿素

– 硝酸盐

– 蓝绿藻

– TOC (总有机碳)and DOC(溶解有机碳)

线性回归， 全波段， 蓝绿藻 线性回归， 全波段， NO23-N硝酸盐

高光谱成像仪 SENOP RIKOLA