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植物便攜式冠層分析儀

植物便攜式冠層分析儀

產品型號: Airphen

所屬分類:植物冠層分析儀

更新時間:2018-06-27

簡要描述:植物便攜式冠層分析儀配有6個波段:450-900 nm(450nm,530nm,570nm, 675nm,730nm,850nm),可測量多達幾十種植被指數;采用雙視場角設計,極大提升了科研調查效率,而上其他品牌的產品不具備雙視場角,調查效率是很有限的。

詳細說明:

植物便攜式冠層分析儀

    AIRPHEN配有基于數學算法GAI估算法的6個波段相機系統。通過圖像疊加,在不同測量通道內提供多角度圖像。以下所提到的參數,基礎均是依據文章算法計算或依據現有的業界通用算法和稱呼,如同現成的手持冠層分析儀一樣,這些指數已經體現在相機測量之中,所拍攝的圖像,可以傳到Hi-phen的數據庫進行處理,另外因為該相機的系統的*性,可以利用該系統做新穎性研究。

    1、Airphen植物冠層分析儀配有6個波段:450-900nm(450nm,530nm,570nm,675nm,730nm,850nm),可測量多達幾十種植被指數;采用雙視場角設計,極大提升了科研調查效率,而上其他品牌的產品不具備雙視場角,調查效率是很有限的。

    2、Airphen植物冠層分析儀具有的強大的散熱系統能保證產品在運行過程中的穩定性,而其他品牌不具備強大的散熱系統,所以其產品的運行穩定性是有待考量的。

    3、Airphen植物冠層分析儀專門針對大疆無人機開發了云臺,可保護相機系統的安全使用以及減少相機拍攝的晃動。

    4、Airphen植物冠層分析儀可集成同步RGB相機和熱成像相機,解決了紅外成像無法精確定位的難題,所獲得數據可用于數字高程等系列研究,應用于近地遙感地理勘測、環境調查、農業表型、精準農業、生態研究等領域。

    5、針對Airphen植物冠層分析儀系統在Agisoft的基礎上開發了的圖像處理插件,使后期的圖像處理更加簡單化,其他品牌是不具備的。

    6、通過連接手機進入控制客戶端,操作簡單方便,后期的圖像數據處理在云端處理器完成,無須軟件操作就可得到想要的數據。

    7、我們的多光譜相機配套的參考板材質不怕磨損,不屬于易損耗品,而其他品牌的參考板均屬于易耗品,增加了后期使用過程中的成本。

植物便攜式冠層分析儀技術參數

    重量:500g(備選700g,2節電池)
    尺寸:140*92*102 mm
    內存:40Go (可達備選240Go )
    波長(nm):450,532,568,675,730,850
    操作角度:35°(備選20°)
    獲取速度:2幀/ 秒
    圖片尺寸:1280*960
    操作時間:1h(1電池)2h(2電池)

    6同步快門傳感器
    
1280x960像素tiff,12bit
    
2幀/秒,12bit
    可配置波段450-950nm
    
視角可配25°~60°
    使用不同傳感器進行同步TIR,RGB
    SD卡存儲
    內置或外置GPS
    人體工程學無線界面
    低能耗7w/h
    輕便200g
    緊湊、容易集成
    可計算寬范圍的VI值

測量指標

    綠地指數是一個主要的農業過程變量,用于決策系統。配備有6個波段相機系統,基于數學算法GAI估算法。圖像疊加,在不同測量通道內提供多角度圖像。利用6個波段的的反射以及對每個獨立成像特殊向陽角度取景,生成瀏覽表,將PROSAIL輻射傳輸模型反轉。與單個圖像對應的平均整體方案容許對錯誤反轉問題進行調節。要獲得穩定GAI估值,需要大約6幀圖像。相對應的均方根誤差值用作相關不定性的一個指標。與基于地面的測量相比,UAS GAI在小麥和油菜上方的精度大約是0.2。歸一化反射率與反射率相比,GAI估值性能大為改善。實驗觀察到UAS無人機不同獲取時期的估算值的高重復性。利用紅波邊緣波歸一化反射率,帶來從低到中GAI估值的30%(10%)的精度提升。該產品也可用于其它地塊、森林調查、病蟲害防治等。
    植被指數:主要反映植被在可見光、近紅外波段反射與土壤背景之間差異的指標,各個植被指數在一定條件下能用來定量說明植被的生長狀況。
    歸一化差值植被指數:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或兩個波段反射率的計算。
    1、NDVI的應用:檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等
    2、-1<=NDVI<=1,負值表示地面覆蓋為云,雪等。對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆蓋,且隨覆蓋度增大而增大。
    3、NDVI的局限性表現在,用非線性拉伸的方式增強了NIR和R的反射率的對比度。對于同一幅圖象,分別求RVI和NDVI時會發現,RVI值增加的速度高于NDVI增加速度,即NDVI對高植被區具有較低的靈敏度。
    4、NDVI能反映出植物冠層的背景影響,如土壤、潮濕地面、雪、枯葉、粗糙度等,且與植被覆蓋有關。   

在植被覆蓋分類上的應用

    相對于雷達影像、高光譜影像,多光譜影像更易獲取,能夠同時滿足低成本、高時效、多尺度及多目的的植被分類。隨著和國內一系列植被調查研究工作的實施,多光譜影像越來越普遍深入地應用于各種植被覆蓋分類中,特別是高分辨率多光譜影像,給植被分類帶來新的機遇和挑戰。中低分辨率多光譜影像主要用于大尺度植被群落級的分類,對于植被物種級分類比較困難。高分辨率遙感影像能在較小的空間尺度上表達植被的細節變化,進行大比例尺制圖,不僅能夠用于區域尺度的植被群落級分類,對于局部小尺度物種級植被精細分類更具潛力。法國Hi-phen公司的Airphen分辨率相對比較高,100米高空,分別率在4.76cm,對于植物群落級分類,可以輕松解決。

  



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