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農(nóng)業(yè)植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監(jiān)測

農(nóng)業(yè)植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監(jiān)測

訪問次數(shù):94

產(chǎn)品廠地:深圳市

更新時間:2026-01-06

簡要描述:農(nóng)業(yè)植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監(jiān)測, 集成多光譜+熱成像+高分辨率全色三位于一體的專業(yè)無人機載遙感系統(tǒng)。

詳細說明:

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農(nóng)業(yè)植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監(jiān)測


產(chǎn)品核心

MicaSense Altum-PT 是一款集多光譜成像、熱紅外檢測、高分辨率全色銳化于一體的專業(yè)無人機載遙感系統(tǒng),作為 Altum 系列的升級款,以像素級三模態(tài)同步采集、超高分辨率、輕量化設計三大核心優(yōu)勢,重新定義了行業(yè)級多光譜遙感設備標準,適用于精準農(nóng)業(yè)、植物表型、環(huán)境監(jiān)測、工業(yè)巡檢與精準測繪等專業(yè)領(lǐng)域,提供植株級、葉片級的精細化數(shù)據(jù)分析能力。


三合一同步采集:多維度數(shù)據(jù)一次獲取

Altum-PT 創(chuàng)新實現(xiàn)多光譜、熱紅外、全色數(shù)據(jù)的原生同步采集,通過 pixel-aligned 技術(shù)以超高分辨率形式輸出,解決傳統(tǒng)多傳感器數(shù)據(jù)后處理配準難題,為用戶節(jié)省大量時間成本。三模態(tài)數(shù)據(jù)互補,可同時分析植被的光譜特征(葉綠素、氮素水平)、溫度特征(水分脅迫、病蟲害)和空間特征(植株形態(tài)、結(jié)構(gòu)),構(gòu)建完整的植被健康評估模型。

超高分辨率賦能精細化分析

  • 全色銳化技術(shù):12.4MP 全色傳感器將多光譜數(shù)據(jù)空間分辨率提升至1.25cm / 像素(60m 飛行高度),實現(xiàn)葉片級細節(jié)識別,可精準定位單株作物異常,適用于早期作物計數(shù)、病蟲害識別等機器學習應用。

  • 熱成像升級:320×256 FLIR Boson® 熱成像儀使熱成像地面分辨率提升 2 倍(17cm / 像素),可清晰捕捉作物冠層溫度差異,為灌溉管理和水分脅迫監(jiān)測提供精準數(shù)據(jù)支撐。

精準輻射校準確保數(shù)據(jù)可靠性

Altum-PT 配備專業(yè)級輻射校準體系,內(nèi)置 DLS2 光照傳感器實時監(jiān)測光照變化,結(jié)合 CRP2 校準反射板實現(xiàn)自動化輻射定標,輻射精度達 ±3%。嚴格的工廠校準流程與科學級窄帶濾光片,確保數(shù)據(jù)的準確性與可重復性,滿足科研與工業(yè)級應用對數(shù)據(jù)精度的嚴苛要求。


精準農(nóng)業(yè)

  • 作物健康監(jiān)測:通過 NDVI/NDRE 等植被指數(shù),快速識別作物長勢差異、缺素癥狀,結(jié)合熱成像數(shù)據(jù)提前 7 天預警水分脅迫、干旱、病蟲害等問題。

  • 灌溉管理:分析作物冠層溫度差異,優(yōu)化灌溉策略,減少水資源浪費,提升作物產(chǎn)量與品質(zhì)。

  • 產(chǎn)量預測與品質(zhì)評估:葉片級分辨率數(shù)據(jù)支持早期作物計數(shù)、生長階段評估,熱成像可用于果蔬成熟度與損傷檢測。

  • 碳匯核算:高分辨率光譜數(shù)據(jù)精準測算植被生物量,為農(nóng)業(yè)碳匯項目提供科學依據(jù)。

林業(yè)與生態(tài)監(jiān)測

  • 森林健康評估:多光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測森林植被活力,熱成像技術(shù)早期發(fā)現(xiàn)森林火災隱患、病蟲害擴散,為林業(yè)管理提供決策支持。

  • 生態(tài)恢復監(jiān)測:跟蹤植被恢復過程中的光譜與溫度變化,評估生態(tài)修復效果。

  • 生物多樣性保護:高分辨率數(shù)據(jù)識別植物分布,熱成像監(jiān)測野生動物活動軌跡。

工業(yè)與基礎設施巡檢

  • 設備缺陷識別:熱成像精準檢測工業(yè)設備(如變壓器、管道)的高溫異常,多光譜識別材料老化、腐蝕等缺陷。

  • 光伏電站監(jiān)測:熱成像發(fā)現(xiàn)光伏組件熱斑,多光譜分析組件表面污染、損傷,提升發(fā)電效率。

  • 建筑節(jié)能評估:熱成像檢測建筑圍護結(jié)構(gòu)熱橋,多光譜分析外墻材料老化,為節(jié)能改造提供依據(jù)。

科研與植物表型

  • 植物表型分析:葉片級分辨率數(shù)據(jù)支持植物形態(tài)、生理參數(shù)的精準測量,為育種研究提供數(shù)據(jù)支撐。

  • 環(huán)境脅迫研究:模擬不同環(huán)境條件(干旱、鹽堿、病蟲害),同步監(jiān)測植物光譜與溫度響應,揭示脅迫機制。

  • 遙感算法開發(fā):高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)為機器學習、深度學習算法訓練提供理想數(shù)據(jù)源。

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