бортовая гиперспектральная система визуализации

GaiaSky-мини-VPOSбортовая гиперспектральная система визуализацииЭто новое поколение беспилотной бортовой гиперспектральной системы визуализации, которая позволяет детектору SCMOS с высокой частотой кадров с высоким набором кадров выводить гиперспектральные данные с высоким отношением сигнала и шума, высоким пространственным, гиперспектральным разрешением и высокой точностью под передним световым маршрутом с высоким световым потоком и высокой эффективностью передачи. Удовлетворение потребностей в съемке внешней траектории в режиме полета типа самолета, различные режимы применения могут достигать изображений дистанционного зондирования в ограниченных и обширных районах. Высокая точность инерции, POS、 Камеры высокой четкости, в свою очередь, могут поддерживать сращивание, калибровку и коррекцию данных. Структура вспомогательной камеры позволяет в режиме реального времени передавать информацию о состоянии измеренной области на земле через беспроводную карту. В то время как результаты калибровки и инверсии данных в реальном времени быстро выводятся в реальном времени и возвращаются на землю для быстрого определения целевой информации; Для точной сельскохозяйственной оценки; Экологический мониторинг водных ресурсов, разливов нефти и опустынивания земель; Военный веб - идентификатор; Оценка биоразнообразия и другие прикладные потребности обеспечивают комплексные решения.

• Основные особенности:

Основной момент 1: более чем десятилетний опыт разработки и применения спектральных систем изображений. В сочетании с большими достижениями в разработке и применении систем гиперспектральной визуализации беспилотных летательных аппаратов в последние годы, они предоставляют совершенно новые решения для научных исследований, промышленности и т. Д.

Основная точка 2: от проектирования спектрометра до системной интеграции, разработки, применения и т. Д. Чтобы сформировать полную цепочку продуктов.

Автономная стабилизирующая облачная платформа: беспилотная гиперспектральная система визуализации серии GaiaSky предназначена для нескольких типов беспилотных летательных аппаратов типа самолетов.

Режим управления: применение различных функций через пульт дистанционного управления, удобный, быстрый, гибкий.

Внешний дизайн: Внешний дизайн и управление обеспечивают хорошую платформу и стабильность для качества системы и многомерного применения.

Мониторинг в режиме реального времени: Модуль мониторинга в режиме реального времени обеспечивает состояние окружающей среды на месте в режиме реального времени, формируя « увиденное и полученное».

Функция программного обеспечения: быстрая калибровка в реальном времени для пользователя онлайн - вывода инверсии, идентификации классификации и других результатов, для отраслевых приложений быстро для принятия решений.

Соединение данных: высокоточные, обширные данные сращивания данных полностью повышают эффективность работы системы и качество данных.

Нагрузка: Другие продукты могут быть выбраны в соответствии с фактическими потребностями применения.

Dajiang M350, вертикальный и горизонтальный CW - 15 (с опущенным неподвижным крылом), Huaojiang BB4 (большой четырехроторный), Yaoyu (большой ротор), Koweitai (большой ротор), Rainbow 4 неподвижный беспилотный летательный аппарат.

•GaiaSky-мини-VPOSбортовая гиперспектральная система визуализацииТехнические параметры:

• Введение в программное обеспечение для сбора данных:

Функция предварительной обработки данных: различные математические модели необязательны, могут быть откалиброваны в режиме реального времени и синхронизированы результаты инверсии вывода; Коррекция альбедо, региональная коррекция, радиационная коррекция, функция предварительного просмотра спектральных и графических данных и т.д.

Функция обработки данных: выход в режиме реального времени результатов инверсии: функция расчета широко используемого индекса растительности в режиме реального времени: нормализованный индекс растительного покрова (NDVI), индекс растительного покрова с коэффициентом удельного сопротивления атмосфере (RVI), индекс растительного покрова с улучшенным коэффициентом красного края (mSR 705), индекс красного края Вогельманна (VOG), индекс фотохимического растительного покрова (PRI), индекс структурной чувствительности пигмента (SIPI), индекс нормализованного азота (NDNI), индекс каротиноподобных рефлексов (CRI1), индекс каротиноподобных рефлексов (CRI1), индекс каротиноидов (CRI2), индекс альбедов (CRI2), индекс альбиносов (1 Индекс отражения антоциана 2 (ARI2), индекс водного диапазона (WBI), нормализованный индекс воды (NDWI), индекс давления воды (MSI), нормализованный инфракрасный индекс (NDII), нормализованный индекс лигнина (NDLI), индекс поглощения целлюлозы (CAI), индекс ослабления растительного покрова (PSRI), индекс растительного покрова, изменяющий яркость почвы (SAVI) и т.д.

Соединение данных: саморазвивающееся программное обеспечение для сращивания данных может объединять и обрабатывать гиперспектральные данные, полученные с помощью фиксированной траектории, и обеспечивать обработку больших данных при больших площадях и длительных рейсах. С помощью POS и других компонентов точность соединения будет лучше.

Интерфейс управления сбором

вычислитель координат точки полёта

Саморазвивающийся калькулятор координат точки полета, изменяя параметры, в соответствии с координатами широты и долготы четырех вершин области сбора, автоматически генерирует маршрут одним нажатием клавиши, планирование маршрута является быстрым и простым. На основе вычисленных параметров маршрута можно четко и ясно видеть параметры полета.

Тип нагрузки

Вертикальный самолет CW - 15

Данные съемки в режиме экстраполяции беспилотника

• Примеры применения:

Быстрая классификация сельскохозяйственных культур

Быстрая сортировка и идентификация очень важны, когда более чем одна культура, потому что разные культуры, виды удобрений и количество их использования различны, и если удобрения только на основе диаграммы роста могут привести к избыточному внесению удобрений в одних культурах, в то время как другие недостаточны. Гиперспектральные системы БПЛА имеют больше спектральных диапазонов и более высокое спектральное разрешение, чем многоспектральные системы, что позволяет получать различные отклики различных культур в разных диапазонах волн, что приводит к быстрой и эффективной идентификации. Уровень распознавания может достигать 95%.

Быстрая классификация гиперспектральных изображений БЛА (общая точность распознавания: 95,6%, Kappa: 96,3%)

Результаты классификации

Контроль биохимических параметров сельскохозяйственных культур

При получении изображений с помощью гиперспектральных систем беспилотных летательных аппаратов фермеры могут выбирать различные индексы растительности, отражающие рост урожая и болезни. Индексы растительного покрова, такие как зеленый нормализованный индекс растительного покрова (GNDVI), улучшенный индекс поглощения хлорофилла (TCARI), индекс атмосферного сопротивления видимого света (VARI), индекс растительного покрова (RVI), индекс растительного покрова, регулируемый почвой (OSAVI). Фермеры также могут выбрать прямое отражение показателей урожая, таких как содержание азота фосфора калия в листьях, содержание хлорофилла, индекс площади листьев, содержание P, содержание K. Пользователи также могут настраивать индексы растительного покрова для демонстрации в режиме реального времени по мере необходимости.

Классификация

Быстрая идентификационная классификация классификации объектов имеет большое значение для дистанционного зондирования, и различные категории объектов широко используются в картировании, городском планировании и лесном хозяйстве. Гиперспектральная система БПЛА имеет больше спектральных диапазонов и более высокое спектральное разрешение, чем многоспектральная система, поэтому она может получать различные отклики от различных объектов в разных диапазонах волн, что, в свою очередь, приводит к быстрой высокоточной классификации изображений. В то же время GaiaSky - mini - VPos обеспечивает более эффективный сбор больших объемов данных.

инверсия физико - химических параметров почвы

Воздушные технологии гиперспектрального дистанционного зондирования позволяют оценить содержание влаги в почве путем получения спектральных отражающих характеристик почвы и растительности. Анализ и обработка спектральных данных в различных диапазонах позволяют получить пространственное распределение и тенденции изменения влаги в почве. Это имеет важное значение для управления орошением в сельском хозяйстве, мониторинга засухи и рационального использования водных ресурсов.