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無人機(jī)農(nóng)業(yè)監(jiān)測及表型解析系統(tǒng)

高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng)(含機(jī)庫)

產(chǎn)品簡介:高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng),可靈活搭配多種成像單元,基于所搭配的可見光和多光譜成像單元,通過無人機(jī)庫可自動化執(zhí)行巡檢任務(wù),對田間作物進(jìn)行快速、無損的圖像數(shù)據(jù)采集,結(jié)合算法模型的解析能力,將圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的數(shù)字化數(shù)據(jù),幫助用戶提高巡檢效率,量化巡檢結(jié)果,針對不同的種植作物,可實現(xiàn)不同的巡檢能力,比如水稻作物,可實現(xiàn)缺苗識別、生育期識別、長勢分析、變量施肥、產(chǎn)量預(yù)估、植被指數(shù)等能力,適用于科研應(yīng)用,用作固定區(qū)域的,比如試驗田的定期重復(fù)的巡檢工作,便于后期擴(kuò)展其它成像單元,用作表型應(yīng)用分析。

產(chǎn)品型號:TP-GDWRJ-V5


一、高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng)介紹

托普云農(nóng)高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng),可靈活搭配多種成像單元,基于所搭配的可見光和多光譜成像單元,通過無人機(jī)庫可自動化執(zhí)行巡檢任務(wù),對田間作物進(jìn)行快速、無損的圖像數(shù)據(jù)采集,結(jié)合算法模型的解析能力,將圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的數(shù)字化數(shù)據(jù),幫助用戶提高巡檢效率,量化巡檢結(jié)果,針對不同的種植作物,可實現(xiàn)不同的巡檢能力,比如水稻作物,可實現(xiàn)缺苗識別、生育期識別、長勢分析、變量施肥、產(chǎn)量預(yù)估、植被指數(shù)等能力,適用于科研應(yīng)用,用作固定區(qū)域的,比如試驗田的定期重復(fù)的巡檢工作,便于后期擴(kuò)展其它成像單元,用作表型應(yīng)用分析。


二、高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng)核心功能亮點

1、智能識別,精準(zhǔn)農(nóng)情解析

(1) 根據(jù)不同作物,準(zhǔn)識別作物覆蓋率、作物種類、作物種類、種植面積分析、倒伏識別、產(chǎn)量預(yù)估、缺苗識別、去雄檢測、長勢分析、植被指數(shù)指標(biāo)、分析冠層溫度、水分脅迫及三維空間信息等不同指標(biāo),詳見選配。

2、搭配多種成像單元

(1) 可見光相機(jī):高分辨率可見光相機(jī),負(fù)責(zé)拍攝高清圖像;

(2) 多光譜相機(jī):包含5通道多光譜,可對田間數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度采集;

3、自主飛行,全程無人化作業(yè)

(1)一鍵起飛:系統(tǒng)支持無人機(jī)全自動起降與航線飛行。

(2)自動巡檢:無人機(jī)飛巡從平臺接收命令、執(zhí)行任務(wù)、拍攝采集圖片、自動回傳圖片、分析數(shù)據(jù)、展示結(jié)果,全程無需人工操控,真正實現(xiàn)“無人值守”的智能化巡檢。

4、智能化飛巡管控

(1)實時動態(tài)監(jiān)控:可在平臺上同步觀看無人機(jī)實時回傳的高清畫面與飛行狀態(tài)(如高度、速度),并在地圖上精確追蹤其當(dāng)前航線與實時位置。

(2)全程飛巡記錄:對所有已完成的任務(wù)都有據(jù)可查。

(3)歷史數(shù)據(jù)查看:隨時調(diào)閱歷史飛巡記錄,系統(tǒng)會自動在地圖上將任務(wù)航線和實際拍攝的圖片縮略圖疊加展示,形成一張可視化的“巡查軌跡圖”,便于回溯與核查。

(4)自動成果生成:任務(wù)結(jié)束后,系統(tǒng)會自動將采集的圖片與預(yù)設(shè)的AI算法模型(如長勢分析、病害識別)

5、自定義航線規(guī)劃與可視化航線管理

(1)創(chuàng)建航線:自定義創(chuàng)建農(nóng)田巡查路線,無人機(jī)收到指令即按照指定路線飛行。

(2)查看航線:所有規(guī)劃過的航線都清晰存檔,可以隨時查看其詳細(xì)路徑、覆蓋區(qū)域及飛行參數(shù)。

(3)編輯航線:如果農(nóng)田情況有變,可以調(diào)整航線,適應(yīng)新的作業(yè)需求。

(4)刪除航線:對于過時或無用的航線,可以一鍵清理,保持航線庫整潔有序。

6、集中化設(shè)備管控

(1)統(tǒng)一入庫:將部署在不同田塊的機(jī)場和無人機(jī)統(tǒng)一錄入平臺,形成專屬設(shè)備庫進(jìn)行統(tǒng)一管控。

(2)集中管理:在系統(tǒng)中,總覽所有設(shè)備的列表,清晰掌握設(shè)備的總數(shù)、型號與分布位置。

(3)隨時可查:隨時查看每一臺設(shè)備的序列號,便于進(jìn)行追溯、維護(hù)、調(diào)度。

7、實時任務(wù)監(jiān)控

(1)實時狀態(tài)查看:所有設(shè)備的實時狀態(tài)(如任務(wù)狀態(tài)、飛行畫面、無人機(jī)狀態(tài)及航線位置)一目了然,遠(yuǎn)程掌控每一臺設(shè)備的工作情況,確保任務(wù)可隨時執(zhí)行。

8、強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性與高可靠作業(yè)

(1) 實現(xiàn)無人機(jī)全自動高頻次運(yùn)行,自動起降、巡航,支持24小時不間斷作業(yè)。

(2) 能在農(nóng)田、野外等各類野外復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。

 

三、高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng)選配模塊

能力名稱

適用作物

能力描述

可見光成像

作物覆蓋率分析

全作物

支持全作物種類冠層覆蓋率識別;

作物識別

全作物

可識別作物種類;

玉米去雄指導(dǎo)

玉米

自動識別玉米雄穗數(shù)量、位置、占比等信息;

玉米父本行識別

玉米

可區(qū)分父本行和母本行雄穗,快速指導(dǎo)去雄;

玉米授粉識別

玉米

可識別玉米授粉是否成功(授粉成功與否要有明顯差異);

生育期識別

水稻、小麥

可自動分析作物所處生育期;

產(chǎn)量預(yù)估

水稻、小麥

可精準(zhǔn)識別水稻和小麥的穗數(shù),自動計數(shù),還可自動計算畝產(chǎn)量、地塊產(chǎn)量、基地產(chǎn)量等數(shù)據(jù);

出苗分析

水稻、玉米

出苗率、缺苗率,補(bǔ)苗指導(dǎo);

倒伏識別

水稻、小麥、玉米

可識別作物倒伏面積、倒伏占比以及作物受災(zāi)損失;

非糧非農(nóng)識別

/

對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分類,對非糧非農(nóng)區(qū)域進(jìn)行切割劃分,統(tǒng)計區(qū)域大小和類型;

株高分析

全作物

作物株高識別,可得到作物群體株高數(shù)據(jù);

植被指數(shù)

全作物

可實現(xiàn)NDVI、SR、DVI等數(shù)植被指數(shù)參數(shù);

作物病害分析

全作物

可對作物病害發(fā)生等級進(jìn)行劃分;

作物病害識別

主糧作物

可對常見作物的常見病害進(jìn)行識別;

種植面積分析

全作物

可識別目標(biāo)作物并統(tǒng)計目標(biāo)作物占地面積,統(tǒng)計種植面積;

土地平整度分析

/

可生成田間地塊三維點云數(shù)據(jù);

三維建模

/

可進(jìn)行群體三維建模、株高、葉面積指數(shù)以及單株分割等;

煙火檢測

/

可識別是否有煙火,判斷是否秸稈焚燒

垃圾識別

/

識別是否有垃圾堆放或者田間藥瓶等垃圾

高光譜分析


高光譜可測:≥30個植被指數(shù)指標(biāo)和光譜圖像:歸一化植被指數(shù)、增強(qiáng)型植被指數(shù)、雙波段增強(qiáng)型植被指數(shù)等

≥2個生化組分指標(biāo)和光譜圖像:葉綠素含量、葉片氮含量

紅外熱成像分析


植物平均溫度、最高溫度、最低溫度數(shù)據(jù);

激光雷達(dá)分析


三維建模,可建立數(shù)字高程模型DEM、數(shù)字地表模型DSM、冠層高度模型CHM

群體參數(shù):植物群冠層郁閉度、冠層透光率、冠層覆蓋度等

 

四、高端無人機(jī)低空巡檢系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

1.飛行器

最大起飛重量:大于15千克;

最大水平飛行速度:大于25米/秒;

最大飛行時間:大于55分鐘;

最大續(xù)航里程:大于48公里;

RTK定位精度:水平:1厘米+1ppm;垂直:1.5厘米+1ppm;

2.機(jī)場

產(chǎn)品尺寸:關(guān)閉狀態(tài):1600mmx1600mmx1600mm

額定功率:6400W

最大有效信號范圍:8km(無遮擋)

UPS續(xù)航時間:≥4h

搭載電池:4組(8塊)

換電時間:<2min(裝載/卸載)

3.相機(jī)

組配方式:5個多光譜通道+1個RGB通道;

靶面大?。憾喙庾V:1/1.8";RGB:1/2.3";

有效像素:多光譜:3.2Mpx;RGB:12.3Mpx;

光學(xué)窗口:藍(lán)寶石光學(xué)玻璃窗口;


更新時間:2025-12-03

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