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    多光谱成像仪
    多光谱成像仪
    一、产品概述 多光谱成像仪系统是一款集成可见光与近红外光谱成像的遥感观测设备,可实现多波段成像及多种植被指数自动生成,广泛应用于农业监测、植被生态评估、智慧林业、生

    一、产品概述
    多光谱成像仪系统是一款集成可见光与近红外光谱成像的遥感观测设备,可实现多波段成像及多种植被指数自动生成,广泛应用于农业监测、植被生态评估、智慧林业、生态修复等领域。支持定点布设或云台旋转,全天候无人值守自动运行。

    二、功能特点
    • 多波段成像:支持宽波段(RGB真彩)及三种窄波段(绿、红、近红外);
    • 高像素图像输出:标配500万像素,支持800万像素定制;
    • NDVI指数实时生成:自动合成NDVI等物候指数图像和数据;
    • 远程控制与采集:支持远程变焦、自动定时采集与图像传输;
    • 无线智能模块集成:内嵌智能采集器与4G通信模组,支持远程配置;
    • 全天候运行能力:适用于高温、严寒、高湿等野外复杂气候环境。

    三、系统原理
    系统采用多波段成像原理,通过专用滤光片对不同波段(可见光、红光、近红外)进行分离采集,再通过图像融合与指数计算算法(如NDVI、GCC、RVI等)获取植物物候特征,评估植被活力与覆盖变化,辅助农业决策及生态研究。

    四、技术参数表
    1. 光谱与成像参数
    可五波谱
    宽波段:RGB真彩照片。
    窄波段及峰值波长:绿:550±10nm;红:650±10nm;近红外:850±10nm。
    传感器类型
    CMOS镜头,500万像素图像,可选800万像素。
    可选变焦
    20倍光学变焦:焦距4.7mm-93.6mm,视场角:55.4°-3.55°
    定焦版视场角:水平角74.6°;垂直角:0°-90°
    可选云台
    可设置角度范围:水平:0°-350°,垂直:0°-90°
    图像采集
    图像自动采集频率10分钟-24小时。
    数据输出
    图像:RGB图像、窄波段光谱图和NDVI合成图像。
    数据:NDVI、GCC、RCC、BCC、GVI,可选输出RVI、DVI等物候指数值,
    根据选择的相机波段可另外添加。
    电源供应
    常规12V/100W太阳能供电系统,可选220V交流供电。
    内存
    64G,支持扩展最高256G。
    无线模块
    内置智能数据采集器中,支持流量卡热插拔,4G全网通。
    选装GPS
    可输出位置信息、记录并叠加在图像上,可以用于校准系统时间。
    工作环境
    空气温度:-40℃-60℃;相对湿度:0-100%RH。
     
     

    2. 系统配置参数
    项目
    技术参数说明
    供电系统
    常规12V/100W太阳能供电(支持连续阴雨天14天),可选220V交流供电
    内存
    标配64G,最高支持扩展至256G
    无线通信
    内置4G全网通信模块,流量卡热插拔,支持远程控制与数据上传
    选配GPS
    支持位置输出与图像坐标叠加功能,用于时间校准与轨迹记录
    工作环境
    工作温度:-40℃至60℃,湿度:0-100%RH,防水防尘设计

    五、可选配件与扩展功能
    • 智能云台系统:支持水平350°、垂直90°控制角度,用于区域多角度扫描;
    • 图像智能分析模块:支持AI物种识别、植被边界识别、干扰剔除等;
    • 大屏联动模块:图像与数据可同步在室内大屏幕展示用于监控分析;
    • 多相机同步:支持多台设备联动协同采集。

    六、应用领域
    行业
    典型用途说明
    精准农业
    作物健康诊断、施肥评估、病虫害预警
    林业生态
    森林覆盖监测、物候周期观测、生物多样性评估
    草原保护
    草地覆盖变化分析、牧场退化趋势评估
    湿地水体
    水生植物生长监控、湿地恢复成效监测
    科研教学
    遥感教学实验、植被指数算法开发、物候时间研究

    七、标准规范与参考文献
    国标规范:
    • GB/T 22239-2019 《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》
    • HJ 1247-2022 《生态环境监测技术规范》
    • GB/T 328.1-2007《遥感图像处理术语》
    参考文献:
    1. Tucker, C. J. (1979). “Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation.” Remote Sensing of Environment.
    2. Zhang Q., et al. (2020). “Multispectral vegetation indices for phenological monitoring.” Ecological Indicators.

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