行業(yè)首創(chuàng)畫幅式SIF多光譜相機,融合5個1.3M像素多光譜與1個SIF主通道、2個SIF輔助通道,具備遙感、視頻雙探測模式。SIF通道有效解決了非成像SIF探測空間分辨率低、成像型高光譜SIF探測成本高的行業(yè)難題,使植株、葉片級別的無人機載SIF成像探測成為可能。
Product overview
M350 RTK/M400專用,SIF成像探測
行業(yè)首創(chuàng)畫幅式SIF多光譜相機,融合5個1.3M像素多光譜與1個SIF主通道、2個SIF輔助通道,具備遙感、視頻雙探測模式。SIF通道有效解決了非成像SIF探測空間分辨率低、成像型高光譜SIF探測成本高的行業(yè)難題,使植株、葉片級別的無人機載SIF成像探測成為可能。
Product features
1個SIF主通道+2個SIF輔通道+5個多光譜
下行輻射同步探測,反射率測量誤差小于±5%
極窄帶高精度成像,SIF主通道中心波長760.8nm±0.3nm,F(xiàn)WHM≤1.5nm
SIF主通道(幅寬77m×58m@h=120m,GSD=9.60cm@h=120m)
DJI M350 RTK/M400無人機定制,即插即用
滿足植物學(xué)領(lǐng)域的基因表型、病理研究、育種與抗性遴選、生長過程模擬等科研應(yīng)用及植被干旱脅迫、綠化生長監(jiān)測、農(nóng)林災(zāi)害預(yù)警等行業(yè)應(yīng)用
Technical parameter
| 指標(biāo)名稱 | FD500 Pro指標(biāo)參數(shù) |
| 組配方式 | SIF主通道+SIF輔通道+5通道多光譜 |
| 靶面大小 | SIF主通道:1/1.6″;SIF輔通道:1/4″;多光譜:1/4″ |
| 有效像素 | SIF主通道:0.48Mpx;SIF輔通道:1.3Mpx;多光譜:1.3Mpx |
| 快門類型 | 多光譜通道:全局;SIF主輔通道:其他 |
| 量化位數(shù) | 12bit |
| 視 場 | SIF主通道:35.4°×26.9°;SIF輔通道:36.7°×31.3° 多光譜:36.7°×31.3° |
| 地面分辨率 | SIF主通道:9.60cm@h120m;SIF輔通道:6.23cm@h120m 多光譜:12.46cm@h120m |
| 覆蓋寬度 | SIF主通道:77m×58m@h120m SIF輔通道:80m×67m@h120m;多光譜:80m×67m@h120m |
| 光譜通道[1] | SIF主通道(760.8nm@1.5nm)、SIF輔通道(750nm@10nm,778nm@13nm)、多光譜(450nm@30nm, 555nm@27nm,660nm@22nm, 7 |
| 主機尺寸 | ≤130mmx180mmx160mm(光軸垂直對地) |
| 主機重量 | ≤915g |
| 安裝接口 | X-Port |
| 供 電 | X-Port |
| 圖片格式 | SIF主/輔通道:16bit原始TIFF;多光譜:16bit過程TIFF |
| 視頻格式 | MP4 |
| 存儲介質(zhì) | 標(biāo)配64G、最大支持128G容量(傳輸速度U3及以上評級)micro SD卡 |
| 處理軟件 | Yusense Map,Yusense Map Plus |
| 參數(shù)設(shè)置 | DJI Pilot |
| 拍攝觸發(fā) | 定時觸發(fā)、重疊率觸發(fā) |
| 拍攝頻率[2] | 遙感拍照≤2Hz(與存儲介質(zhì)實際讀寫速度有關(guān));視頻探測≤20Hz |
| 工作環(huán)境溫度 | -10℃~+45℃(相對風(fēng)速≥1m/s) |
| 存儲環(huán)境溫度 | -30℃~+70℃ |
| 環(huán)境濕度 | RH(%)≤85%(非結(jié)露) |
| 產(chǎn)品認證 | CE、FCC、RoHS |
Typical application
太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF)多光譜技術(shù)通過捕捉植物光合作用釋放的弱熒光信號,為植物表型研究提供非侵入式監(jiān)測手段。該技術(shù)可量化作物光合效率、水分脅迫及氮素狀況,顯著提升抗逆育種和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的表型組學(xué)分析效率。
太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF)多光譜技術(shù)通過探測作物光合作用釋放的熒光信號,實現(xiàn)農(nóng)作物長勢的實時、無損監(jiān)測。該技術(shù)能精準(zhǔn)量化光合效率、水分脅迫及養(yǎng)分狀況,有效避免光譜信號飽和導(dǎo)致的誤差。其窄波段特性可抑制成像噪聲,為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持,顯著提升田間管理的時效性與準(zhǔn)確性。
通過捕捉受脅迫樹木光合系統(tǒng)異常的熒光信號變化,可早期識別樹木因病蟲害引起的植物呼吸水平變化。其特征波段能有效區(qū)分病蟲害脅迫與自然衰老,為精準(zhǔn)防治提供量化依據(jù),顯著提升森林健康監(jiān)測效率。
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