■ 芬兰SPECIM AisaFENIX1K机载光学全谱段遥感林火监测
本应用案例主要介绍了中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统CAF-LiTCHy（Chinese Academy of Forestry’s LiDAR，Thermal，CCD and Hyperspectral airborne observation system，即芬兰SPECIM AisaFENIX1K机载光学全谱段遥感系统），利用该系统所采集的多源遥感数据即正射影像、冠层高度模型、高光谱影像、热红外影像，分析其在森林火灾监测评价中的潜力，并以四川省西昌市“3.30 森林火灾”作为该系统火后灾情遥感调查和灾情评估应用示例，表明该系统可有效森林火灾的灾情信息、火场及火环境参数，可为预防、预报预警、扑救指挥、灾害评估和生态修复提供支持。
图1. AisaFENIX1K机载遥感观测系统
此次研究的数据采集主要是针对2020-03-30发生森林火灾的泸山风景区，在明火全部扑灭后，完成航飞采集任务。该地区的乔林木主要以云南松为 主 ， 零 星 分 布 少 量 赤 桉、杨树和栎树，林下有马桑、杜鹃、坡柳等灌木，以及黄茅、草、 莎草、 紫 茎 泽 兰等地被物。在春末干燥高温环境下，易于发生森林火灾。
（a）不同烈火程度的CCD影像
（b）不同林火烈度的高光谱影像（R = 887.07 nm，G = 668.89 nm，B = 580.26 nm）
图2. 不同烈火程度的CCD影像和高光谱影像
中国林业科学研究院机载光学全谱段遥感系统 CAF-LiTCHy 集成了激光雷达扫描仪、热红外相机、CCD 相机、高光谱传感器等 4 种对地观测传感器，可同时获取观测区域内地物的垂直和水平结构、光谱以及温度等信息，其中：CCD 相机和高光谱相机具备对地物类型、植被状态 （树木冠幅、植被长势、水分含量、叶面积指数等）、火灾损失程度等灾情信息观测能力，其影像可用于地物类型识别、植被参数提取、火烧迹地识别、以及灾情评估等，从而为火行为预报模型提供精准的可燃物及环境参数。
参考文献：
庞勇，荚文，覃先林，斯林，梁晓军，林鑫，李增元 .2020. 机载光学全谱段遥感林火监测 . 遥感学报，24（10）：1280-1292
Pang Y，Jia W，Qin X L，Si L，Liang X J，Lin X and Li Z Y. 2020. Forest fire monitoring using airborne optical fullspectrum remote sensing data. Journal of Remote Sensing（Chinese），24（10）：1280-1292［DOI：10.11834/jrs.20200290］
■ 基于高光谱数据的山地植被分类研究
本文探讨了利用AisaFENIX高光谱航空影像在山地农业植被分类中的应用，高光谱数据提供了对农场景观进行详细分类和量化的可能性，补充了当地专家的知识，增加了决策的可信度。本次实验作为新西兰Ravensdown/MPI PGP项目“Pioneering to Precision”的一部分，使用AisaFENIX高光谱成像仪对八个不同的农场（5个在新西兰北部，3个在新西兰南部）进行数据采集，得到在380-2500 nm范围内有448个光谱波段，空间分辨率为1米的高光谱数据。PGP项目的主要目标是根据光谱信息绘制土壤肥力图，以相同的空间分辨率分别在春秋季节进行高光谱图像采集。利用各种数据预处理和分类技术，对农场的牧草成分进行了分类，以确定哪种组合能提供最佳的精度；用支持向量机（SVM）对草地进行分类，准确率达99.59%。对同一两个农场的额外景观成分进行了分类。分类为非牧场牧草地面覆盖物的成分包括：水、履土壤、麦卢卡、灌木丛、树胶、杨树和其他树种。通过研究分析证明高光谱技术可成功地用于高精度的植被分类，同时也可应用于景观要素分类和量化，比如肥料和农场经营管理、农村估价、农场战略管理和规划等。
参考文献：
Cushnahan, TYule, IJGrafton, MCE, Pullanagari, R, White, M The classification of hill country vegetation from hyperspectral imagery Occasional Report Number 30, 2017, pp. 1 - 9 (9)
高光谱航空遥感成像系统-AISA——油污检测
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高光谱航空遥感成像系统-AISA——精准农业
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