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2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf
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2020-01-03 纳米材料反射率测量.pdf
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2020-01-03 镜面薄膜反射率测量.pdf
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2020-01-03 金属材料反射率测量.caj
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2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf
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2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf
끂9114 1.5 MB -
2020-01-03 S185机载高光谱用于爆炸装置的伪装识别.pdf
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2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj
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2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf
끂9482 2.96 MB -
2020-01-03 美国纳米材料研究中心利用410Solar测量纳米材料反射率.pdf
끂9372 1.85 MB -
2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf
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2019-03-18 UAS sensors and data processing in agroforestry a review towards practical applications.pdf
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2022-11-21 安洲科技 无人机多源遥感产品册.pdf
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2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf
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2020-08-26 SOC系列高光谱成像光谱仪.pdf
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2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf
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2020-08-26 S185 机载画幅式高速高光谱成像仪.pdf
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2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf
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2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf
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全国统一电话:4006-507-608
机载遥感高通量表型测量系统
植物表型是反映植物结构及组成、植物生长发育过程及结果的全部物理、生理、生化特征和性状。高通量植物表型平台可以高精度、非破坏性的快速获取大规模遗传群体样本的表型信息;而伴随着无人机的普遍使用,在大田自然环境中,无人机载平台的应用在高通量、快速、无损获取植物表型数据过程中也变得越来越普遍,逐渐成为植物表型数据采集的首选载体平台。
安洲科技以灵活多变的无人机系统为平台,结合被广泛应用于遥感、环境监测、精准农业领域的高光谱及多光谱、热红外成像、激光雷达成像技术,为您提供一整套完善的,高通量、非破坏性、具备高可信度的机载遥感高通量表型测量系统,以协助研究人员实时、快速、无损获取大面积田间作物高质量、可重复的植物表型性状和特征数据,为野外植物表型研究、大规模作物育种、抗逆胁迫监测、精准农业及指导灌溉等方面,提供专业的解决方案。

AZUP机载遥感高通量表型测量系统
AZUP机载遥感高通量表型测量系统以安洲科技自主研发的,适应大区域范围作业的大载重、长航时六旋翼无人机系统A660或是AZCW系列垂直起降固定翼无人机系统为无人机载荷平台,搭载高清可见光相机、国际领先的快照式高光谱成像仪、科研级多光谱成像仪、高性能双摄热红外成像仪以及高精度激光雷达系统等近远程光学遥感传感器,用于实时、快速、无损、高通量获取田间表型性状数据,并进一步量化分析基因型和环境互作效应及其对植物产量、质量、抗逆等相关主要性状的影响。
系统组成
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系统组成 |
性能参数 |
表型性状参数 |
优势及特点 |
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无人机载荷平台 |
六旋翼无人机系统A660 |
· 高性能的飞控系统 · 一体式碳纤维可拆卸机身 · 高达10Kg的最大载荷 · 长达40-60min的续航时间, · 防水机身,可抵抗诸多恶劣环境 |
搭载多种光学遥感传感器 |
可作为平原、丘陵等地形平坦地区,大面积野外表型数据采集整合平台;优越的飞控系统可为整个表型系统提供平稳的飞行环境;大载重、长航时特点可满足高通量表型研究多挂载需求 |
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垂直起降固定翼无人系统AZCW |
· 全自主起飞:无需遥控器,一键起降,降落精度10cm以内 · 垂直起降:大大减小对场地依赖,作业场地适应广 · RTK/PPK:兼备实时差分和后差分功能,高精度POS数据 · 模块化设计:专利卡扣及自锁装置,无需工具即可快速拆装 |
搭载多种光学遥感传感器 |
适宜作业环境复杂的山区、丘陵、丛林等地形起伏较大的地区,作业面积达到平方公里级的大面积野外表型数据采集整合平台 |
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画幅式高光谱成像仪S185 |
· 400-1000nm画幅式成像 · 各通道同步测量无伪影 · 双CCD结构高速测量 · 兼具高光谱数据的高精确性和快照成像的高速性 · 实时光谱与植被指数预览 · 地面分辨率:4.8cm@120m · 无需POS数据即可实现高光谱数据一键式拼接 |
包含连续而丰富的光谱信息,分辨率较高,主要用于提取和反演理化性状参数 ü 作物叶绿素含量 ü 花青素含量 ü LAI指数 ü 叶片N、P元素含量 ü 蛋白质含量 ü 鲜生物量 |
可搭载六旋翼无人机A660或垂直起降固定翼AZCW |
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科研级多光谱成像仪K6 |
· 20万像素和1440万像素两种探测器可选,数据质量卓越,图像拼接方便 · 共29种光谱滤镜可选,模块化设计,可自由更换获得多种组合光谱数据 · 地面分辨率:4.3cm@120m |
单波段数据,适宜用于提取各类型植被指数等表型性状参数 ü各类型植被指数(NDVI/RVI/GVI/DVI/REDVI/MCARI等) ü 叶绿素含量 ü 覆盖度 ü 作物衰老指数 |
可搭载六旋翼无人机A660或垂直起降固定翼AZCW |
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高性能双摄热红外成像仪WIRIS Pro |
· 红外分辨率1280x1024像素 · 测温灵敏度0.03℃ · 自带NUC校正,数据更准确 · 1-14x可持续变焦 · 地面分辨率:8.9cm@120m · 机载地面两用,可用于植物冠层温度及蒸腾作用测量研究 |
主要用于无损快速获取作物冠层温度及热红外图像,提取与胁迫相关的生物/非生物指标 ü 冠层净同化速率 ü 作物水分状况 ü 蒸腾作用 ü 气孔导度 ü 预测作物产量 |
可搭载六旋翼无人机A660或垂直起降固定翼AZCW,可与多光谱成像仪集成,同步获取多光谱和红外图像数据 |
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高精度激光雷达系统LiDAR |
· 测量范围:100m · 测距精度:±3cm · 角分辨率:0.1°~0.4° · 最大有效测量速率:300,000Pts/sec · 垂直/水平视野:30°/360° · GNSS:GPS,GLONSS,GALILEO,BD |
获取激光雷达点阵云图,可以提取植物精确的结构信息 ü 株高、冠层高度 ü 覆盖度、叶面积密度 ü 穗数、穗叶面积比 ü 冠幅 ü 茎叶分割 ü 叶片数、叶片宽度、叶片长度、叶夹角、投影叶面积、总叶面积、三维体积 ü 植株三维信息(高度、宽度、长度) ü 基本体积测量 ü 产量性状数据 ü 种子形态 |
可搭载六旋翼无人机A660或垂直起降固定翼AZCW |
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应用案例

DJI M600 Pro无人机搭载S185机载高光谱成像仪 作物水分胁迫指数CWSI图

基于不同算法的冬小麦条锈病病区提取结果
利用机载激光雷达对单株水平的茎秆和叶片进行分离,计算植株叶长,叶宽,叶夹角和叶片数
[1] 潘映红,论植物表型组和植物表型组学的概念与范畴,作物学报,2015,41(2):175-186;
[2]杨有新,杨泽茂,吴才君,等,植物表型组学研究进展,江西农业大学学报,2015,37(6):1105-1112;
[3] 刘建刚,赵春江,杨贵军,干海洋,等,无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展,农业工程学报,2016,32(24):98-106;
[4] 周济,程涛,朱艳,Daniel Reynolds,Neil Hall,等,植物表型组学:发展、现状与挑战,南京农业大学学报,2018,41(4):580-588;
[5] 胡伟娟,傅向东,陈凡,杨维才,新一代植物表型组学的发展之路,植物学报,2019,54(5):558-568.
[6] Zhang, Xin and Han, Liangxiu and Dong,etc, A Deep Learning-Based Approach for Automated Yellow Rus Disease Detection from High-Resolution Hyperspectral UAV Images, Remote Sensing, 11 (13). pp. 1554-1570.
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