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无人机在生物多样性遥感监测中大有可为

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发表于 2018-12-25 10:41:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
受遥感数据空间分辨率限制,传统生物多样性遥感监测应用主要集中在单个树种或生境制图、生物多样性与遥感数据间的关系模型以及与野外调查数据结合直接进行生物多样性描述指标制图等方面。


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与传统遥感手段相比,无人机获取的影像数据和三维点云数据具有更高的时空分辨率,基于长期、高频率的无人机遥感数据能够更深入地开展生物多样性监测,如:植物物种分布和植被制图、生物多样性反演、生境监测,开拓更多传统生物多样性遥感监测方法无法实现的监测应用,如入侵物种监测、野生动物监测等。


植物物种分布和植被制图


物种分布区鉴定以及植被覆盖类型划分对植被空间分布和对特定环境的适应性研究具有重要意义。有研究对比了载人飞机和无人机获取的影像数据在植被制图中的应用,并探讨了无人机遥感平台在植被资源调查方面的可行性。该研究基于无人机航拍影像清晰地分辨了植物的数量和形状,精细划分了不同物种的分布范围,得到高精度的植被分类图。


入侵物种监测

外来入侵物种也是生物多样性监测和保护研究的重要方向之一。无人机遥感由于具备极高的空间分辨率,能够突破传统遥感方法的局限,直接识别入侵物种及其分布的空间范围。


生物多样性反演

传统的生物多样性遥感监测研究多是间接地建立数据和多样性之间的关系模型,间接反映生物多样性。主要通过遥感数据反演与生物多样性相关的指标或变量(如地形、植被指数、光谱特性等),结合野外实测数据构建数学模型,预测物种分布以及多样性格局。


生境监测


生境信息可间接反映生物多样性因素,植被结构参数在评价生物物种栖息地和预测物种分布中起着重要的作用,特别是下层植被对物种的分布具有较大影响;地形信息对环境内动植物、物种分布也有重要影响。激光雷达扫描仪能够穿透林冠,获取涵盖林冠和林下的垂直三维信息,并广泛应用于森林参数反演。


与机载平台相比,无人机操作灵活,飞行高度低,能获取更高的点云密度且不受云层影响,无人机激光雷达在森林垂直结构,尤其是林下植被结构监测较机载平台更有优势。


亚热带生物群落演替速度快,生物多样性极高,是众多动植物物种的栖息地,可通过对点云数据进行处理,对森林进行分层结构和垂直结构的分析,实现生境三维结构和质量的定量描述,并结合地面调查数据评估生境内鸟类的多样性。


野生动物监测


野生动物是生物多样性的重要组成部分, 就其监测而言面临的挑战包括空间分布范围广、种群密度低、对干扰敏感,以及栖息地难以到达等。传统遥感由于受空间分辨率的影响,通常无法直接观测到动物的信息。基于遥感的野生动物直接监测较少,主要集中于栖息地生境制图上,或利用栖息地的变化探究动物多样性的变化规律。无人机平台的出现为野生动物监测提供了真正有效的解决方案。只是在动物监测研究中,应注重选择合适的无人机和传感器设备,尽量减少对动物的干扰。


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无人机遥感平台所具有的独特优势使其能够有效弥补航空、卫星遥感平台在分辨率和时效性方面的不足。然而,在生物多样性监测领域该技术仍然面临着一些技术挑战,基于无人机平台的多源数据后处理软件有待开发。飞行姿态不稳定导致的影像畸变校正,多源传感器数据的配准以及海量数据的自动化处理是当前无人机遥感面临的一大难题。目前可用一些通用软件处理无人机获取的数据,如Pix4D,Photoscan和LiMapper等软件,功能主要包括无人机光学影像的拼接,基础地形产品的生成以及三维建模和可视化。针对无人机多源数据的融合和森林结构参数提取的专用软件仍有待开发。


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随着生物多样性的保护和管理逐渐受到各国专家学者的重视,获取长时间序列、高空间分辨率的基础数据是推动相关研究顺利开展的重要保障。无人机平台在生物多样性遥感监测领域具有广阔的应用前景,未来可能需要着重从以下方面拓展:


(1)激光雷达数据的应用普及。当前,无人机在生物多样性领域中的应用以二维的高分影像为主,具有三维信息的激光雷达技术并未普及应用。一方面,激光雷达和惯性导航系统价格过高,多数研究单位和团队无法负担;另一方面,激光雷达遥感知识普及不足,无法将激光雷达获取的三维数据有机结合到传统生物多样性研究中。随着Flash LiDAR和Geiger LiDAR等新一代激光雷达设备的出现和激光雷达技术的进一步普及,未来无人机激光雷达遥感技术的使用将进一步推动生物多样性遥感监测研究。

(2)多源数据的高效获取。由于生物多样性监测具有时空尺度效应,宏观、大尺度、常态性的监测更有助于揭示生物多样性变化过程的内在驱动因子和机制。在今后生物多样性的网络监测研究中,无人机平台以其高机动性、时效性和低成本等优势,可用于长期动态的区域遥感监测数据收集,进一步开展多台站、多层次、多生境的生物多样性联网研究。此外,随着新型传感器的不断研发和改进,当前研究中面临的一些问题也有望逐步得以解决。

(3)多源数据融合。数据融合是指同一区域不同遥感数据或遥感数据与非遥感数据之间的匹配融合,包括不同传感器的遥感数据融合和不同时相的遥感数据融合。通过多源数据融合能够弥补单一数据源的不足,实现各种数据源的优势互补。数据融合在生物多样性监测中的应用已相继开展,如多光谱数据和全色影像融合、SAR和光学影像融合,以及遥感数据与地面通量塔数据结合的升尺度研究。通过多源数据融合能够实现空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的相互补充,可提高定量反演的精度,为生物多样性监测提供更系统、科学和有效的支撑。
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