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产品详情

光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析

  • 产品/服务:光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析
  • 单 价:面议 
  • 更新日期:2024-03-11
  • 有效期至:长期有效
  • 浏览次数:1096
产品简介

光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析GaiaSky-Mini3-VN 轻型无人机载光谱成像系统是针对轻型旋翼无人机开发的性价比机载 光谱成像系统。...

产品详细介绍

轻型无人机载光谱成像统
光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析
光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析
光谱成像统土壤含水量与土壤肥力分析

GaiaSky-Mini3-VN 轻型无人机载光谱成像系统是针对轻型旋翼无人机开发的性价比机载 光谱成像系统。采用息透射式光栅分光线扫描系统和内置微型增稳系统,成克服了小型无人机 系统搭载推扫式光谱相机时,由于无人机系统的震动成的成像质量差的问题。用于直接测量区 域大尺度的地物光谱反射率,在获取研究对象的影像的同时获得每个像元的光谱分布,定量分析地 表面生物物理化学过程和参数,用于植被类型划分、植被生长状况监测等研究,具有无接触、无 损伤、大尺度、快速、准确的特点

  • 系统特点

  •  美适配大疆 M300 无人机,低的系统成本与测试成本

     操作方便,无需无人机操控手,可实现单人操作

  •  图像实时回传,监控拍摄效果

  •  采用息透射式光栅光路设计

  •  通过地面站实时观测飞机采样地点并可利用地面站设置逐点采集的航线

  •  数据预览及矫正能:辐射度校正、反射率校正、区域校正支持批处理

  •  悬停拍摄与无人机推扫两种作模式,无需度惯导系统,图像实时拼接

  •  可灵活设置曝光、增益、速度,动态显示实时光谱图像和光谱曲线

  •  具有辅助监控摄像头,实时监控所拍区域

  •  可通过 DJI X-port 与大疆 M200 V2、M300 系列飞行平台无缝兼容

  •  公司在北京、南京、深圳、西安、成都都设有1分,客户网覆盖

    系统配置及参数 光谱范围:400-1000 nm 光谱分辨率:5nm 采样光谱分辨率:2.5nm NCU:7 代 i5,8G 内存,256G SSD 光谱通道数:224 空间通道数:1024 探测器:科研 CMOS 像素间距:9.97μm 成像速度:4s/cube 数据输出:12 bit 空间分辨率:0.12m @300 米 连接方式:Gige 率:45W 辅助相机:500W 像素 数值孔径:F/1.7 视场角:23° 成像方式:光栅推扫 总重量:1Kg 采集及处理软件:SpecVIEW 采集能:可灵活设置曝光、增益、速度,动态显示实时光谱图像和光谱曲线;具有辅助摄 像头可做到所见即所得;具有自动曝光、自动速度匹配、自动数据保存等能;支持意三波段 合成实时显示、图像回传;支持键采集黑白帧和大面积定标标靶数据采集;数据保存格式通用 性广,自带常用的数据回看、校正能,并有优化过的快速校正以及特殊校正算法。 预处理能:几何校正、反射率校正、区域校正、辐射度校正等能;无需三方软件可键获 取聚类分析、单波段、真假彩色、20 种以上植被数(可自定义)、图像三维裁剪、目标光谱识 别等图像,以上能皆可实现无人值守批处理 。能自动使用 GPS 及惯导系统获取的 GPS 信息和 飞行姿态数据,对光谱影像行自动几何纠正,并能显著消除由无人机等机载平台运动照成的 图像扭曲,处理后的影像不应存在明显的条带错位现象;能对各纠正后的条带数据行有效的自 动拼接,拼接结果不含明显错位现象;提供对所有波段行辐射度校准的能。


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应用案例展示 1. 农作物快速识别分类 当不止种作物,快速分类识别就非常重要,因为不同作物,肥料种类和用 量都不样,如 果只根据长势图施肥可能导致些作物施肥过量而另些施肥不足。无人机光谱系统相比多光谱 系统有更多谱段和更光谱分辨率,因而可以在不同波长段获取不同作物的不同响应,而达到快 速有效识别。其识别率可达 95%。

3946843515.jpg2.土壤含水量与土壤肥力分析 无人机光谱系统可以在其光谱图像采集过程中获得土壤水分含量,土壤 总肥力含量和有 机质含量分布图。根据土壤水分含量和土壤肥力分布图,农户可以定量灌溉和施肥,从而解决开 支、避免环境污染。 3953785065.jpg3.树种分类、监测树 考虑到用户科研数据的保密性,本研究仅用单景光谱影像数据行不同树 种的分类 识别,分类识别结果如下所示。为利用

佳数法提取特征波段,并利用 see5.0 机器学习 规则软件行树种分类的效果图,用户可利用无人机光谱 相机获取的多组数据行拼 接,然后再行树种的分类,步骤和算法均是相同的3964114342.jpg拍摄不同度的树林光谱数据,利用 ENVI 行统计算法学习,评估监测 时间段内树 的变化。

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