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        多光譜物候相機

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        更新時間:2025-05-21 13:08:25瀏覽次數:312

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        產品簡介

        一、產品概述 多光譜物候相機是一款用于長期、穩定、自動采集作物或植被冠層圖像并分析物候變化的智能終端設備,支持多光譜波段圖像采集(紅、綠、藍、紅邊、近紅外),并通過

        詳細介紹

        一、產品概述
        多光譜物候相機是一款用于長期、穩定、自動采集作物或植被冠層圖像并分析物候變化的智能終端設備,支持多光譜波段圖像采集(紅、綠、藍、紅邊、近紅外),并通過內置算法自動生成NDVI、GCC等植被指數,具備遠程數據上報、實時分析、全自動運行等特點。

        二、功能特點
        • 多波段成像:支持可見光+近紅外組合,監測植被動態;
        • 遠程上傳:集成4G通信模塊,自動上報圖像與指數數據;
        • 在線實時分析:支持邊采集邊分析,數據平臺實時查看;
        • 無人值守:支持定時拍攝、定時傳輸,野外可全天候運行;
        • 數據可視化平臺支持:兼容物聯網農業平臺,圖像與指數遠程聯動展示;
        • 支持植被監測模型:內置NDVI、GCC、EVI等算法,支持定制上傳字段。

        三、監測原理
        通過感光CMOS芯片接收從植被反射的多波段光線,結合濾光片分離不同波長(可見光與近紅外),系統通過圖像處理算法提取像素信息,計算NDVI、GCC、EVI等指數,反映植被長勢、綠度、活力等關鍵生理狀態,并可上傳至服務器,形成物候監測數據集。

        四、技術參數表
        分類
        技術參數
        成像系統
        波段:RGB+紅+近紅外(支持5波段);
        CMOS傳感器,500萬像素(可選800萬)
        視角范圍
        水平角70°~90°,垂直可調0°~90°
        數據輸出
        圖像數據:RGB圖、NDVI圖、光譜圖
        指數數據:NDVI、GCC、EVI、RVI等
        存儲容量
        64G本地存儲,支持256G TF卡
        采集間隔
        支持定時拍照(可設10分鐘-24小時)
        通信方式
        內置4G模塊,支持移動/聯通/電信全網通卡熱插拔,上傳服務器/物聯網平臺
        供電方式
        12V/100W太陽能系統,支持連續陰雨14天工作;可選220V交流供電
        環境適應
        工作溫度:-40℃60℃,濕度099%RH,防水防塵IP65級

        五、平臺對接與數據上報
        • 支持平臺:兼容智慧農業平臺、城市園林管理平臺、自建農業物聯網系統;
        • 通信協議:MQTT、HTTP、FTP、Modbus等;
        • 數據字段:圖像、時間戳、設備編號、NDVI、GCC、溫濕度(可拓展);
        • 數據加密:支持HTTPS/SSL加密通信,保障數據安全;
        • 可視化展示:支持地圖定位+圖像歷史回放+指數曲線圖+數據導出。

        六、應用行業與場景
        行業/場景
        應用說明
        精準農業
        作物物候變化監測、灌溉時間決策、施肥策略優化
        果園/茶園
        生長周期識別、花期預測、病蟲預警
        城市園林
        城市綠地覆蓋率統計、綠植健康度自動識別、綠化養護計劃輔助
        濕地/林地監測
        生態修復效果跟蹤、季節性植被演替研究、環境評價
        教學科研
        植被指數模型測試、多時序圖像數據集采集、人工智能訓練樣本采集等

        七、安裝方式
        • 安裝方式:2米-4米可調式立桿安裝(含不銹鋼膨脹螺絲),支持角度手動微調;
        • 方向設置:面向目標植被冠層,避開強烈背光與遮擋;
        • 云臺擴展(可選):支持云臺水平/垂直控制,適合大面積區域自動多角度拍攝。

        八、標準規范與參考文獻
        執行標準
        • GB/T 22239-2019《信息安全等級保護》
        • HJ 1247-2022《生態環境監測技術規范》
        • GB/T 30122-2013《農業遙感圖像分析技術規范》
        參考文獻
        1. Richardson A. D., et al. (2009). "Use of Digital Webcam Images to Track Spring Green-Up in a Deciduous Forest." Remote Sensing of Environment.
        2. Gamon, J. A., et al. (1992). "A Narrow-Waveband Spectral Index That Tracks Diurnal Changes in Photosynthetic Efficiency." Remote Sensing of Environment.

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