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當前位置:首頁   >  產品中心  >  植物數字表型采集分析系統(tǒng)  >  無人機植物表型平臺  >  TP-DGP-DM稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農業(yè)無人機

稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農業(yè)無人機

簡要描述:稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農業(yè)無人機通過無人機搭載多光譜相機,低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息,實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數?。結合機器學習算法與植被指數建模,可精準估算葉面積指數、生物量等表型特征?,為作物育種篩選、精準灌溉、種植策略優(yōu)化和災害預警提供數據支持,大幅提升農業(yè)決策效率。

  • 產品型號:TP-DGP-DM
  • 廠商性質:生產廠家
  • 更新時間:2025-04-22
  • 訪  問  量:398

詳細介紹


一、稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)介紹:

稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農業(yè)無人機通過無人機搭載多光譜相機,低空飛行獲取作物反射的多波段光譜信息,實時解析植株生長狀態(tài)、營養(yǎng)水平、水分脅迫及病蟲害等核心參數?。稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)/農業(yè)無人機結合機器學習算法與植被指數建模,可精準估算葉面積指數、生物量等表型特征?,為作物育種篩選、精準灌溉、種植策略優(yōu)化和災害預警提供數據支持,大幅提升農業(yè)決策效率。


二、稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)功能特點:

1.全生育期智能監(jiān)測:覆蓋從補苗指導、生育期識別、株高分析、覆蓋度分析、倒伏分析以及產量預估等算法能力;

2.多光譜分析:集成多光譜相機,可進行植被指數、表型、病蟲害等研究分析;

3.?全自主航線規(guī)劃與拍攝?:支持預設飛行路徑,自動完成圖片采集,降低人工操作誤差?。

4.?長續(xù)航與大范圍作業(yè)?:支持最大40+分鐘續(xù)航與15公里飛行半徑?。

5.?可視化管理平臺?:集成GIS地圖顯示基地與地塊信息,可查看任意基地和地塊信息?。

6.?智能地塊劃分管理?:支持設置地塊名稱、類型、土壤等信息,地塊面積自動計算。

7.?物聯(lián)設備集成管理:?支持綁定氣象站、土壤傳感器等設備與地塊聯(lián)動,實現環(huán)境數據自動采集、歸集。

8.多設備集成:支持考種、光合等科研設備數據接入,實現數據同步,無需手動錄入。?

9.?高精度圖像處理:采用圖像拼接與空間校正技術,自動排除遮擋干擾得出實際對應的物理面積。

10.多指標識別:可自動采集識別出苗率、作物覆蓋率、生育期、株高、倒伏、穗數、分析作物長勢、植被指數、產量數據、受災損失核算等關鍵指標。

11.?農事操作閉環(huán)管理?:記錄操作類型、投入品及執(zhí)行人員,結合生長模型實現標準化生產管理?。

12.農事操作指導:可結合生育期和作物生長模型,指導相關農事操作,標準化生產過程。

13.校正自學習功能:支持手動校正識別結果,基于校正數據,模型可自動學習。

14.多維度數據報表:支持通過時間、地塊等維度,通過扇形圖、柱狀圖、列表等形式展現地塊、識別結果等數據,方便科研分析。

15.多格式數據導出:支持Excel、PNG、PDF等多種格式導出數據。


三、稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)技術參數:

1.飛行器:最大水平飛行速度:21米/秒、最大抗風速度:12米/秒

2.可見光相機:4/3 CMOS,有效像素 2000 萬、鏡頭視角:84°、鏡頭等效焦距:24 毫米、照片格式:JPEG/DNG(RAW)

3.多光譜相機:1/2.8 英寸 CMOS,有效像素500萬、鏡頭視角:73.91° (61.2° x 48.10°)、鏡頭等效焦距:25 mm、相機波段:綠(G):560nm± 16nm;紅(R):650nm± 16nm;紅邊(RE):730nm± 16nm;近紅外(NIR):860nm± 26nm;照片格式:TIFF、Gain范圍:1x-32x

4.RTK模塊:水平:1 cm + 1 ppm,垂直:1.5 cm + 1 ppm

5.最大飛行時間:大于40 分鐘

6.實時圖傳質量:遙控器:1080p/30fps

7.工作環(huán)境溫度:-10℃至40℃


四、稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)應用范圍:

科研機構:精準農業(yè)研究、育種分析、產量分析;

高等院校:精準農業(yè)研究、教學實踐;

種植主體:精準監(jiān)管種植過程數據,提供種植建議和過程問題分析,實現全過程閉環(huán)管理;低空經濟、智慧農業(yè);

高標準農田  


五、稻麥全生育期智能光譜巡檢系統(tǒng)界面圖像:





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