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    Parrot Sequoia农业遥感用多光谱相机

    2020-06-02 15:55:01  来源:深圳市鹏锦科技有限公司

    Parrot Sequoia农业遥感用多光谱相机
    详情可咨询:15292231469刘小姐

    多光谱相机

    现如今,多光谱相机的应用市场越来越广,根据不同应用,主要有以下三类多光谱相机:
    第yi种是多镜头型多光谱照相机。它具有多个镜头,每个镜头各有一个滤光片,多个镜头同时拍摄同一景物,同时记录几个不同光谱带的图像信息,如法国Parrot公司的Sequoia多光谱相机,和美国Micasense公司的RedEdge-MX和ALTUM多光谱相机等。
    第二种是多相机型多光谱照相机。它是由几台照相机组合在一起,各台照相机分别带有不同的滤光片,分别接收景物的不同光谱带上的信息,同时拍摄同一景物,各获得一套特定光谱带的胶片;这种相对技术比较老旧,市面上也少有这类产品。
    深圳市鹏锦科技有限公司多次配合客户完成农作物长势检测。选用较多的是多旋翼无人机辅助作业,并且可以根据客户需求选配其他载荷,RGB相机、热红外相机等,比如大疆的经纬系列无人机,大疆的禅思系列热红外相机或者FLIR热红外相机等。
     

    产品概述:

    Parrot Sequoia农业遥感用多光谱相机是专为农业应用而设计的多光谱传感器,其构思基於高精度、小尺寸及轻量化、易使用三条主要标准。 Sequoia快照式多光谱传感器为适应所有类型的无人驾驶机而设计,例如飞翼、多转片及能在稳定或非稳定平台起飞的无人驾驶机。使用Sequoia多光谱相机获取绿光(波长550nm,带宽40nm)、红光(波长660nm,带宽40nm)、红边光(波长735nm,带宽10nm)和近红外光(波长790nm,带宽40nm)等多光谱带农田图像,以便测量植被状态。

     

    鹏锦科技Sequoia无人机多光谱相机捕获来自可见和不可见的信息,提供数据的监测农作物的健康河活力。相关指数图可通过多光谱传感器和RGB相机,一次飞行就能得到。

    Sequoia为所有应用制造,为农业量身定制,可适用于多种农业应用,有应用的宽度和深度。

     

    另外Sequoia多光谱相机与后期软件独特的匹配性,可用一些专ye无人机软件对数据进行处理。对于拍摄的照片可在多种软件中进行分析,从而完成索引卡的制作(NDVI、NDRE等) 和对施肥等状况的记录。

     

    鹏锦科技Sequoia,更准确的来说它是由一个多光谱传感器和一个光线强度传感器共同组成。它们就像是“医生的眼睛”能够捕捉可见与不可见的多种光谱以及RGB图像,利用这些特别的多光谱图像河阳光传感器的数据,我们便能了解这边农田的生长情况,例如植物是否营养不良,是否缺水,哪一块地区有病虫害等等。

     

    产品特点:

    农业专用多光谱相机

    采用日光照度计进行自校准

    16Mpx RGB相机进行勘察

    高速拍照(1张/1秒)

    不受无人机限制

    USB供电

     

     

     

    基本规格参数:

    多光谱相机                             

    ※ 4光谱通道,1.2Mpx,10bits,球形快门     

    ※ 帧数:1FPS                              

    ※ RGB相机,16Mpx,旋转快门               

    ※ 采用WIFI配置                          

    ※ 惯导模块(IMU),地磁仪                

    ※ 存储容量:64GB                          

    ※ 功耗:5W(12峰值)

    ※ 重量:72克

     

    日光照度计

    ※ 4光谱通道,与主机采用相同滤光片

    ※ GPS模块

    ※ 惯导模块(IMU),地磁仪

    ※ SD存储卡

    ※ 功耗:1W

    ※ 重量:35克

     

    Band Number

    Band Name

    Center Wavelength (nm)

    Bandwidth FWHM (nm)

    Green

    Green

    550

    40

    2

    Red

    660

    40

    3

    Red Edge

    735

    10

    4

    Near IR

    790

    40

     

     


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