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品牌 | 其他品牌 | 幀頻 | 71fps |
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空間分辨率(IFOV) | 1280mrad | 視場(chǎng)(TFOV) | 23° |
成像分辨率 | 1280 | 光譜分辨率 | 6.0nm |
光譜范圍 | 900-1700nm | 成像方式 | 推掃式 |
價(jià)格區(qū)間 | 50萬(wàn)-100萬(wàn) | 使用狀態(tài) | 機(jī)載 |
工作原理 | 推掃型 | 應(yīng)用領(lǐng)域 | 環(huán)保,化工,農(nóng)業(yè),煙草,航天 |
分光方式 | 透射光柵 | 光譜波段 | 1200 |
近紅外機(jī)載高光譜ex1700產(chǎn)品特點(diǎn):
? 采用大疆M350RTK作為飛行承載平臺(tái);
? 采用高信噪比超高速光譜掃描成像器件,提供高穩(wěn)定性的光譜圖像采集;
? 采用自研的高效率低功耗圖像處理算法,大大延長(zhǎng)了整機(jī)飛行時(shí)間,降低了系統(tǒng)功耗;
? 通過(guò)實(shí)時(shí)測(cè)量植物、水體、土壤等地物的光譜圖像信息,應(yīng)用與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)與產(chǎn)量評(píng)估,森林病蟲害監(jiān)測(cè)與防火監(jiān)測(cè),海岸線與海洋環(huán)境監(jiān)測(cè),湖泊與流域環(huán)境監(jiān)測(cè)等應(yīng)用;
? 系統(tǒng)設(shè)計(jì)緊湊,成像光譜儀主機(jī)光譜分辨率高達(dá)2.5nm;
? 整機(jī)組成:高穩(wěn)定性云臺(tái)、高光譜成像儀、嵌入式數(shù)據(jù)采集處理存儲(chǔ)單元、無(wú)線圖傳系統(tǒng)、GPS-RTK導(dǎo)航系統(tǒng)、 地面接收工作站、地面控制系統(tǒng)、反射率校準(zhǔn)板。
● 操作方便,無(wú)需專業(yè)無(wú)人機(jī)操控手,可實(shí)現(xiàn)單人操作
● 通過(guò)地面站實(shí)時(shí)觀測(cè)飛機(jī)采樣地點(diǎn)并可利用地面站設(shè)置逐點(diǎn)采集的航線數(shù)據(jù)預(yù)覽及矯正功能:輻射度校正、反射率校正、區(qū)域校正支持批處理
● 實(shí)時(shí)常用植被指數(shù)計(jì)算功能
● 支持自定義實(shí)時(shí)分析模型輸入功能
● ENVI多種數(shù)據(jù)格式兼容
機(jī)載高光譜相機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域:
地質(zhì)與礦產(chǎn)資源勘察,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)與產(chǎn)量評(píng)估,森林病蟲害監(jiān)測(cè)與防火監(jiān)測(cè),海岸線與海洋環(huán)境監(jiān)測(cè),草場(chǎng)生產(chǎn)力及草場(chǎng)監(jiān)測(cè),湖泊與流域環(huán)境監(jiān)測(cè),遙感教學(xué)與科研,氣象研究,生態(tài)環(huán)境保護(hù)及礦山環(huán)境監(jiān)控,水質(zhì)檢測(cè),土壤監(jiān)測(cè),農(nóng)畜產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè),軍事、國(guó)防和國(guó)土安全,災(zāi)害防治。
機(jī)載高光譜相機(jī)應(yīng)用案例展示:
1. 農(nóng)作物快速識(shí)別分類
當(dāng)不止一種作物,快速分類識(shí)別就非常重要,因?yàn)椴煌魑?,肥料種類和用 量都不一樣,如 果只根據(jù)長(zhǎng)勢(shì)圖施肥可能導(dǎo)致一些作物施肥過(guò)量而另一些施肥不足。無(wú)人機(jī)高光譜系統(tǒng)相比多光譜 系統(tǒng)有更多譜段和更高光譜分辨率,因而可以在不同波長(zhǎng)段獲取不同作物的不同響應(yīng),進(jìn)而達(dá)到快 速有效識(shí)別。其識(shí)別率可高達(dá) 95%。
2.土壤含水量與土壤肥力分析
無(wú)人機(jī)高光譜系統(tǒng)可以在其高光譜圖像采集過(guò)程中獲得土壤水分含量,土壤 總肥力含量和有 機(jī)質(zhì)含量分布圖。根據(jù)土壤水分含量和土壤肥力分布圖,農(nóng)戶可以定量灌溉和施肥,從而解決開(kāi) 支、避免環(huán)境污染。
3.樹(shù)種分類、監(jiān)測(cè)樹(shù)高
考慮到用戶科研數(shù)據(jù)的保密性,本研究?jī)H用單景高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行不同樹(shù) 種的分類 識(shí)別,分類識(shí)別結(jié)果如下所示。為利用*佳指數(shù)法提取特征波段,并利用 see5.0 機(jī)器學(xué)習(xí) 規(guī)則軟件進(jìn)行樹(shù)種分類的效果圖,用戶可利用無(wú)人機(jī)高光譜 相機(jī)獲取的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接, 然后再進(jìn)行樹(shù)種的分類,步驟和算法均是相同的。
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