●Функция программного обеспечения

1.Импорт данных: необработанные данные, файлы спектральной калибровки, файлы относительной калибровки.

2.Сегментация данных: траекторное отсечение, отсечение данных, предварительный просмотр данных, спектральный дисплей, отображение траектории.

3.Коррекция данных: Неравномерная коррекция, извлечение цели, расчет отражения, геометрическая коррекция, отображение изображения.

4.Flightline Mosaic: автоматическая мозаика, редактирование мозаичной линии.

5.Экспорт данных: экспорт плитки, полнокадровый экспорт.

6.Функции сбора: управление спектральной камерой, сбор данных, автоматическая экспозиция, автоматическое сопоставление скорости сканирования, вспомогательные функции камеры, поддержка дистанционного управления, круиз + инерциальный режим сбора навигационных данных, поддержка данных для стороннего программного обеспечения для анализа, такого как ENVI.

7.Функции предварительной обработки данных: коррекция отражения, коррекция области, коррекция яркости, предварительный просмотр спектральных и графических данных и т. Д. (Бесплатное обновление в течение одного года).

●Рабочий процесс гиперспектрального многопараметрического анализа БПЛА для водных объектов

Гиперспектральное зондирование воды БПЛА

 

Интегрированное решение для мониторинга качества воды, основанное на гиперспектральной технологии, охватывающее различные продукты, включая беспилотные летательные аппараты, наземные фиксированные точки, а также наземное или подводное оборудование. Он обеспечивает мониторинг речных водоемов в режиме реального времени с помощью количественной инверсии, измеряя несколько параметров, таких как общее количество азота, общее количество фосфора, хлорофилла, аммиачный азот, мутность и индекс химической потребности в кислороде (ХПК).

Многомерная пространственная схема мониторинга качества воды

 

Предварительная обработка гиперспектральных данных беспилотного летательного аппарата (БПЛА)

Функция быстрой визуализации для инверсии качества воды включает в себя аналитическое программное обеспечение, включающее просмотр изображений, экстракцию водоема, инверсию параметра качества воды, статистику результатов и картирование параметров качества воды, а также другие функции. Функция просмотра изображения позволяет импортировать и просматривать обработанные данные гиперспектрального отражения с выбором точки. Функция извлечения водоема сначала вычисляет индекс водоема, за которой следует инверсия границы водоема. Параметр качества воды может обеспечить инверсию параметров водоема, таких как хлорофилл-а, взвешенное вещество, общий азот, общий фосфор, аммиачный азот и химический спрос на кислород. Результирующая статистика и функция отображения параметров качества воды позволяют выводить данные инвертированных параметров, отображая различные уровни концентрации с различными цветовыми блоками и достигая точности более 80% для большинства показателей.

(Сегментация на основе трасс полета)

Лента сращивания (показано после сращивания)

 

Модель	iSpecHyper-Mini100	iSpecHyper-VM100-SCE	iSpecHyper-VM100-Pro
Спектральный диапазон	400-1000нм	400-1000нм	400-1000нм
спектральное разрешение	≤ 3,5 нм (4x)	≤ 2.8нм (4x)	≤ 2.5нм (4x)
пространственное разрешение	0,71 мрад @ F = 35 мм	0,71 мрад @ F = 35 мм	0,71 мрад @ F = 35 мм
поле зрения	15,6 ° @ F = 35 мм	15,6 ° @ F = 35 мм	15,6 ° @ F = 35 мм
Пространственные каналы	480 (4x)	1920 (1x), 960 (2x), 480 (4x)	1920 (1x), 960 (2x), 480 (4x), регулируемый
Спектральные каналы	300 (4x)	300 (4x)	300 (4x)
Тип детектора	КМОП	КМОП	КМОП
Интерфейс детектора	USB 3.0	USB 3.0	USB 3.0
Размер детектора	1/1.2", 11,3 мм × 7,1 мм	1/1.2", 11,3 мм × 7,1 мм	1/1.2", 11,3 мм × 7,1 мм
Разрешение детектора	1920×1200	1920×1200	1920×1200
Детектор Размер пикселей	5,86 мкм × 5,86 мкм	5,86 мкм × 5,86 мкм	5,86 мкм × 5,86 мкм
Пиксельная битовая глубина	12 бит	12 бит	12 бит
Частота кадров	50 fps (полный спектр)	50 fps (полный спектр)	50 fps (полный спектр)
Объектив Фокусное расстояние	16 мм / 25 мм / 35 мм на выбор	16 мм / 25 мм / 35 мм на выбор	16 мм / 25 мм / 35 мм на выбор
HD камеры пикселей	5 МП	15 МП	15 МП
Карданный стабилизатор	2-ось, 2 мотора, точность стабильности 0.1 °	2-ось, 2 мотора, точность стабильности 0.08 °	2-ось, 2 мотора, точность стабильности 0.08 °
Бортовая система данных	Процессор: N100, Память: 8GB, Хранение: 512GB	Процессор: i7, Память: 16GB, Хранение: 1TB	Процессор: i7, Память: 16GB, Хранение: 1TB
ГНСС / ИДУ	GPS: поддерживает RTK, точность позиционирования 1,5 см; точность угла ориентации IMU: /	GPS: поддерживает RTK, точность позиционирования 1,5 см; точность угла ориентации IMU: /	GPS: поддерживает RTK, точность позиционирования 1,5 см; точность угла отношения IMU: 0,01 °
Масса	< 2кг	< 2,7 кг	< 2,7 кг
Потребляемая мощность	~ 30Вт	~ 35W	~ 35W
Бортовое программное обеспечение управления	Базовая версия: управление коллекцией, просмотр спектральных изображений и кривых в реальном времени и т. д.	Профессиональная версия: управление коллекцией, просмотр спектральных изображений и кривых в реальном времени, инверсия параметров в реальном времени на компьютере и т. Д.	Профессиональная версия: управление коллекцией, просмотр спектральных изображений и кривых в реальном времени, инверсия параметров в реальном времени на компьютере и т. Д.
Программное обеспечение для обработки гиперспектральных данных	Базовая версия	Базовая версия качества воды	Профессиональная версия
Аксессуары	Измеритель освещенности, ткань мишени отражения, переносной чемодан, USB-накопитель	Измеритель освещенности, ткань мишени отражения, переносной чемодан, USB-накопитель	Измеритель освещенности, ткань мишени отражения, переносной чемодан, USB-накопитель, компьютер

 

Типичное применение

● Применение в сельском и лесном хозяйстве

1.Мониторинг сельскохозяйственных и лесных катастроф

Использование гиперспектральной визуализации для мониторинга тяжести вредителей и болезней сельскохозяйственных культур и состояния роста сельскохозяйственных культур. Степень заболевания можно определить на основе цветов на изображениях. Например, следующее изображение:

Использование лесного растительного покрова и почвенных индексов для мониторинга возникновения и серьезности лесных пожаров. Этот мониторинг имеет решающее значение для оценки крупномасштабных лесных пожаров и их экономических последствий.

 

Мониторинг лесных пожаров

2.Точный мониторинг данных сельского и лесного хозяйства

Гиперспектральное дистанционное зондирование применяется в сельском хозяйстве для мониторинга состояния снабжения сельскохозяйственных культур питательными веществами, что позволяет своевременно оценивать рост сельскохозяйственных культур и принимать эффективные меры для повышения урожайности. Он фокусируется на выявлении и анализе дисбаланса питательных веществ в сельскохозяйственных культурах и почве в определенных районах. Кроме того, при работе с несколькими культурами быстрая и точная классификация имеет решающее значение, поскольку разным культурам могут потребоваться различные типы и количество удобрений. Используя гиперспектральные системы БПЛА, которые предлагают большее количество спектральных полос и более высокое разрешение по сравнению с многоспектральными системами, становится возможным фиксировать различные отклики от различных культур на разных длинах волн. Это способствует быстрой и эффективной идентификации сельскохозяйственных культур с частотой распознавания до 95%.

 

3.Экологическая съемка растительности / агролесомелиорации

Нефотосинтезирующие компоненты растительности не могут быть измерены с помощью традиционной широкополосной спектрометрии, но их можно легко измерить и разделить с помощью гиперспектральной визуализации. Таким образом, количественный анализ химического состава навесов может быть достигнут с помощью гиперспектрального дистанционного зондирования для мониторинга изменений функций растений, вызванных атмосферными и экологическими изменениями.

 

●Классификация и идентификация растительных сообществ и видов;

●оценка структуры, состояния или жизнеспособности полога, оценка гидрологического состояния полога и биохимических свойств;

●Изучение основного биофизического и биохимического состава листьев.

 

Классификационное отображение растительности AVIRIS с точностью проверки до 90%

Картирование биохимических компонентов сельскохозяйственных культур

 

 

Применение в области качества воды, геологии и мониторинга окружающей среды

1.Контроль качества воды

Тонкое спектральное разрешение гиперспектральных данных дистанционного зондирования может быть использовано для определения и оценки содержания хлорофилла, дубильной кислоты и осадков в водоемах, что помогает в мониторинге роста водорослей и определении распределения популяций планктона и рыб в водных исследованиях.

●Оценка и анализ компонентов поглощения и рассеяния в водоемах, таких как хлорофилл, фитопланктон, нерастворимое органическое вещество, взвешенные отложения и полупогруженные водные растения.

●Определение и оценка содержания хлорофилла, желтых веществ и взвешенных веществ в водоемах для мониторинга качества воды.

 

Мониторинг роста водорослей, распределения планктона и местоположения популяции рыб путем оценки содержания хлорофилла, а также оценки биомассы планктона и первичной продуктивности.

 

 

2.Геологоразведочные работы / Мониторинг почв

Технология гиперспектрального дистанционного зондирования используется для идентификации полезных ископаемых на поверхности Земли, особенно эффективна при обнаружении гидротермальных месторождений. Она также используется для геохимического картирования и геологического картирования. В геологической области гиперспектральное дистанционное зондирование играет решающую роль в непосредственной идентификации различных типов горных пород на основе измеренных спектральных характеристик, что позволяет напрямую извлекать литологию.

 

Различные элементы в материалах Земли соответствуют различным полосам отклика в спектральном отклике. Различные минералы проявляют разные отклики в среднем и дальнем инфракрасном диапазоне. В результате может быть извлечена подробная информация о минералах на основе их химического состава.

 

3.Мониторинг окружающей среды

Положение красного края - это точка спектральной кривой зеленых растений, где отражательная способность увеличивается наиболее быстро в диапазоне длин волн от 680 нм до 760 нм. Это соответствует точке перегиба кривой в этом диапазоне. Положение красного края может косвенно отражать состояние роста и здоровья растительности. Когда растительность находится в хорошем состоянии и процветает, положение красного края смещается вправо. И наоборот, когда растительность напряжена или не здорова, положение красного края смещается влево, что обычно называют "синим сдвигом". Мониторинг изменений положения красного края может предоставить ценную информацию о физиологическом состоянии растительности и ее реакции на факторы окружающей среды.

 

4.Атмосферная экологическая оценка

Молекулярные и частичные компоненты атмосферы имеют сильный отклик в спектре солнечного отражения, и обычные широкополосные методы дистанционного зондирования не могут распознавать спектральные различия из-за изменений в составе атмосферы; гиперспектральный способен распознавать тонкие различия в спектральных кривых из-за его узкой полосы.

●Военные применения

По различию между спектром цели и спектральными свойствами материалов камуфляжа применение гиперспектральной технологии позволяет автоматически обнаруживать цель с объектов камуфляжа, при исследовании оружейного производства гиперспектральный спектрометр визуализации не только обнаруживает спектральные свойства цели, наличие ситуации и даже анализирует ее материальный состав, по спектральным свойствам заводского дыма, но и непосредственно идентифицирует ее материальный состав, так что можно определить тип заводского оружия, в частности, атакующего оружия с использованием коротковолновой инфракрасной гиперспектральной визуализации для выявления камуфляжных сетей в среде боя, вышеуказанная цифра представляет собой исходное изображение истинного цвета, а следующая цифра изображение камуфляжных сетей, идентифицированных обработанным.

Обнаружение целей малых самолетов в аэропортах с помощью гиперспектрального анализа по воздуху, извлечение средних спектров целей самолетов в качестве спектров целей для обнаружения на исходном изображении и принятие алгоритмов обнаружения целей для извлечения невидимых малых целей в аэропортах.