GaiaSky-mini-VPOS固定翼机载高光谱成像系统是新一代无人机载高光谱成像系统，在高光通量、高传递效率的前置光路下能够使具备高采集帧频的SCMOS探测器输出高信噪比、高空间、高光谱分辨率、高精准度的高光谱数据。满足固定翼类飞行模式实现外置推扫拍摄需求，多种应用模式可实现有限区域和大面积区域的遥感成像。高精准度的惯导、POS、高清相机则又能为数据的拼接、校准、修正提供支持。辅助摄像头构造能够使地面上被测区域的状况，通过无线图传实时的回传到地面。而数据的实时校准和反演结果的实时快速输出并反馈至地面，对于快速确定目标信息；为精准农业评估；水、溢油、土地沙漠化等环境监测；军事wei装识别；生态多样性评估等方面应用需求提供完整的解决方案。

●主要特点：

核心点一：十多年在成像光谱系统开发与技术应用积累的丰富经验。结合近年来在无人机载高光谱成像系统的开发与应用方面有了长足的发展，为科研、行业等提供了全新的解决方案。

核心点二：从光谱仪设计到系统集成、开发、应用等形成一条完整的产品链。

自主设计的增稳云台：GaiaSky系列无人机载高光谱成像系统适用于多种类型固定翼类无人机。

操控方式：通过遥控器进行各项功能的应用，方便、快捷、灵活。

外观设计：外观设计及操控为系统的品质和多维应用提供良好的平台和稳定性。

实时监测：监控模块实时提供现场环境状况，形成“所见及所得”。

软件功能：快速实时校准为用户在线输出反演、分类识别等结果，为行业应用快速做成决策判断。

数据拼接：高精度、大面积的数据拼接数据充分提升了系统的工作效率和数据的质量。

负载：可根据实际应用需求选配其他产品。

大疆M350,纵横CW-15(垂起固定翼)，华测BB4(大四旋翼)，曜宇（大旋翼），科卫泰（大旋翼），彩虹4固定翼无人机。

●GaiaSky-mini-VPOS固定翼机载高光谱成像系统技术参数：

●数据采集软件介绍：

数据预处理功能：多种数学模型可选，可实时进行数据校准，并同步输出反演结果；反射率校正、区域校正、辐射度校正、光谱及图像数据预览功能等。

数据处理功能：反演结果实时输出：实时常用植被指数计算功能：归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、、Vogelmann 红边指数(VOG)、光化学植被指数(PRI)、结构不敏感色素指数(SIPI)、归一化氮指数(NDNI)、类胡萝卜素反射指数1(CRI1)、类胡萝卜素反射指数2(CRI2)、花青素反射指数1(ARI1)、花青素反射指数2(ARI2)、水波段指数(WBI)、归一化水指数(NDWI)、水分胁迫指数(MSI)、归一化红外指数(NDII)、归一化木质素指数(NDLI)、纤维素吸收指数(CAI)、植被衰减指数(PSRI)、调整土壤亮度的植被指数(SAVI)等。

数据拼接：自主开发的数据拼接软件能够对固定推扫成像拍摄的高光谱数据进行拼接和处理，实现大面积、长航时下的大数据拼接处理。借助POS等部件其拼接精度会更好。

采集控制界面

航点坐标计算器

自主研发的航点坐标计算器，通过修改参数设置，根据采集区域的四个顶点的经纬度坐标，自动一键生成航线，航线规划快捷、简单。根据计算出的航线参数，可以清晰明了的查看飞行参数。

负载型号

纵横固定翼 CW-15

无人机外置推扫模式拍摄数据

●应用案例介绍：

农作物快速识别分类

当不止一种作物，快速分类识别就非常重要，因为不同作物，肥料种类和用量都不一样，如果只根据长势图施肥可能导致一些作物施肥过量而另一些施肥不足。无人机高光谱系统相比多光谱系统有更多谱段和更高光谱分辨率，因而可以在不同波长段获取不同作物的不同响应，进而达到快速有效识别。其识别率可高达95%。

无人机高光谱图像快速分类（总体识别精确率：95.6%，Kappa：96.3%)

分类识别结果图

农作物生化参数检测

无人机高光谱系统获取影像过程中农户可以选择不同的植被指数来反映作物成长情况和疾病。植被指数如绿色归一化植被指数(GNDVI)、改进型叶绿素吸收指数(TCARI)、可见光大气阻抗指数(VARI)比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数 (OSAVI)。农户也可以选择直接反映作物指标，如叶片氮磷钾含量、叶绿素含量、叶面积指数、P含量、K含量。用户也可以根据需要自定义植被指数进行实时演示。

分类识别

地物分类的快速识别分类在遥感中非常重要，不同地物类别在测绘、城市规划、林业等方面应用广泛。无人机高光谱系统相比多光谱系统有更多谱段和更高光谱分辨率，因此可以在不同波长段获取不同地物的不同响应，进而达到快速高精度图像分类识别。同时GaiaSky-mini-VPos可以更高效率的采集大面积数据。

土壤理化参数反演

机载高光谱遥感技术可以通过获取土壤和植被的光谱反射特征，进而估算土壤中的水分含量。通过对不同波段的光谱数据进行分析和处理，可以得到土壤水分的空间分布和变化趋势。这对于农业灌溉管理、干旱监测和水资源管理等方面都具有重要意义。