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    精靈4多光譜無人機定量遙感推薦方案

    發布時間: 2020-08-22  點擊次數: 2667次

    精靈4多光譜無人機定量遙感推薦方案

     精靈4多光譜+GS PRO +大疆智圖

    1.P4M

    集成6個多光譜相機、光強傳感器、RTK模塊等多傳感器于身,實現小型多光譜遙感系統

    2.多光譜相機(與飛機體)

    體化的飛行平臺集成200萬像素的多光譜相機,包括RGB、B、G、R、RE、NIR等波段

    3.GS PRO航線規劃

    通過GS PRO進行自動航線規劃,可實時NDVI進行遙感監測。

    4.大疆智圖

    大疆智圖支持P4M數據處理,可直接生成NDVI、NDRE等五項植被指數,建模效率非常高。

     定量遙感推薦方案 – 應用域

     環境監察

    環保方面,使用多光譜數據并反演各類植被指數,可以監測到可見光看不到的地方,如水域中水藻的識別和監測、荒漠化、生態保護、水土保持等;

    農業

    結合多光譜數據生成NDVI等植被指數,在農業應用中可實現農作物的估產、農業植保定量噴灑、作物長勢的預測、病蟲害的識別等農業應用;

    科學研究

    滿足涉及植被、遙感、農業、林業、草原、生態、水文水資源環境污染、環境變化等專業的高校、科研院所的科學研究使用;

    土地利用分類

    使用植被指數圖,可將植被、草地、水域、不滲水面等土地類別進行自動化分類,指導城市綠化面積調查、城市農村規劃設計等;

     精靈4多光譜 - 應用案例

    中山大學紅樹林實測案例

    試驗區

    珠海淇澳島紅樹林自然保護區

    試驗目的

    科學研究:研究P4M分類的精度

    研究方法

    現場地面采集檢查樣本,用P4M采集測區數據,使eCognition面向對象方法分類。

    精度評價

    P4M分類結果總體精度:92.4%

    精靈4多光譜 – 應用案例

    中科院*技術研究院P4MHeadwall對比研究

    試驗區

    中科院*技術研究院校內

    試驗目的

    科學研究:對比P4M與高光譜反射率的致性

     研究方法

    反演P4M采集數據的反射率,與Headwall高光譜設

    備對應波段反射率做致性的比較。

    精度評價

    對比了植被、建筑、裸土、水體等地物,P4M

    Headwall反射率保持高度致。

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