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          多通道光譜相機 MicaSense RedEdge-P

          多通道光譜相機 MicaSense RedEdge-P

          訪問次數:2886

          產品廠地:深圳市

          更新時間:2026-01-04

          簡要描述:多通道光譜相機 MicaSense RedEdge-P,分辨率 RGB 和多光譜同步捕獲 – 可同時捕獲多達六個離散光譜波段,支持多個分辨率輸出,例如 RGB、作物活力指數(NDVI、NDRE 等)和分辨率全色波段。

          詳細說明:

          品牌其他品牌產地進口
          加工定制重量350克

          多通道光譜相機 MicaSense RedEdge-P

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          RedEdge-P 相機的工作原理是通過對植物反射的多種波長的光譜作出分析,進而獲得植物的多維生物指標信息。其具有靈敏度、分辨率、可靠性等特點,并且可以直接安裝在無人機、航空器、農用車輛等移動設備上進行采集。

          采集到的數據可以通過 RedEdge-P 軟件進行分析和處理,并生成各種監測報告,有利于農民和農業科研工作者及時了解和掌握作物的生長狀態,提農業生產效益。同時,它還可以用于疾病蔓延、害蟲侵襲等農業生產中的問題控制,保障農業生產的有效管理。


          飛得更低。 飛得更快。 飛得更多。

          RedEdge -P 采用了級 CFexpress 存儲卡標,可提供從 64 GB 到 2 TB 可定制大小的可移動存儲,允許連續 24 小時以上每秒持續捕獲所有圖像波段。對于需要多次飛行的工作,飛行后無需將線纜插入相機或將電腦帶到現場。RedEdge-P 的可移動存儲讓您在幾秒鐘后能開始下一次飛行。



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          Calibrated Reflectance Panel (CRP) 是一種緊湊的輻射校準工具。該面板在可見光和近紅外光譜范圍內具有預先測量的反射率值,因此可作為“對照"。拍攝校準面板的照片允許您分配已知的反射率值并在后處理期間相應地調整您的數據集。 


          MicaSense 系列相機套件均配有校準反射板 (CRP),我們鼓勵客戶在每次飛行前后使用。如果您不僅在每次飛行前而且在每次飛行后都拍攝面板照片,您可以使用兩個基線測量值,并且還可以辨別飛行期間照明條件如何變化。大多數處理軟件允許用戶上傳他們的面板圖像,從而應用輻射校正。一些軟件還允許用戶上傳前后面板圖片。 


          高分辨率 RGB 和多光譜同步捕獲 – 可同時捕獲多達六個離散光譜波段,支持多個高分辨率輸出,例如 RGB、作物活力指數(NDVI、NDRE 等)和高分辨率全色波段。?


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          多通道光譜相機 MicaSense RedEdge-P應用:


          植物計數


          植物計數算法需要高分辨率圖像。RedEdge-P 將全色鏡頭與 5 高分辨率多光譜鏡頭相結合,可實現高分辨率 RGB 和多光譜輸出,即使在早期生長階段也能進行植物計數。

          物種區分和雜草識別


          肉眼可能看不到物種之間的某些差異。高分辨率多光譜數據可通過突出顯示葉綠素含量、活力和葉片大小等特征來區分包括雜草在內的物種

          表型分析


          手動測量植物特性非常耗時。RedEdge-P 波段組合可實現高分辨率多光譜輸出,從而可以檢測葉片水平的變異性。

          高級作物偵察


          高分辨率多光譜和 RGB 圖像提供了先進的現場偵察能力。在一次飛行中,可以收集到問題的精準和地理標記信息,從而可以輕松評估情況并確定適當的干預措施。

          植物健康制圖


          RedEdge-P 的高分辨率多光譜輸出允許生成指數和復合材料,以查看植物中的個體葉綠素水平并隨時間進行比較。

          高分辨率3D點云


          RedEdge-P 的 5.1 兆像素全色波段提供超過行業標準 RedEdge-MX 兩倍的地面分辨率,從而產生點密度高達 4 倍的 3D 點云。

          肥料管理


          RedEdge-P 的高分辨率和精準輸出可以輕松識別營養素含量低的區域,并有助于監測整個季節施肥的效果,并確定是否、何時以及在何處需要新施肥。

          疾病識別


          RedEdge-P 捕獲用于研究植物 (712–722 nm) 的光譜的關鍵部分,稱為紅色邊緣帶。正是在頻譜的這一部分,壓力的開始跡象開始顯現。使用紅色邊緣帶生成的分析,可以更快地識別疾病并更快地采取行動阻止傳播。









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