推扫式高光谱仪

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推扫式高光谱仪相关的厂商

  • 江苏双利合谱科技有限公司 金牌5年
    400-860-5168转3496
    江苏双利合谱科技有限公司是一家集光学、精密机械、电子、计算机技术于一体的高新技术企业， 聚焦机械推扫式高光谱测量技术，为广大客户提供门类齐全的高光谱系统解决方案。主要的产品包括：Gaiasky机载高光谱成像系统、Gaiafield地面野外高光谱成像系统、GaiaSorter室内暗箱系列高光谱以及GaiaMicro显微高光谱等4大系列产品。公司的相关产品，在国内高光谱应用市场，已经成功服务于农业遥感、工业分选、刑侦物证鉴定、环境保护、地质勘探、考古研究、食品检测等领域。公司始终坚持优质高效为客户开发产品及提供技术支持的营运宗旨，为用户提供及时周到的销售与技术服务。公司真诚地希望与国内外客户携手合作，为进一步拓展高光谱测量系统在科研及工业生产领域的迅猛发展继续做出贡献。
    主营产品： 高光谱仪   近红外光谱仪   光栅光谱仪   其它生化设备  
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  • 北京博普特科技有限公司 金牌4年
    400-860-5168转4713
    北京博普特科技有限公司成立于2008年，公司主要为植物、食品、生态、土壤、环境、气象、遥感行业提供科研仪器以及系统解决方案。涵盖田间表型成像系统、室内表型成像系统、种子表型成像系统、根系表型成像系统、显微表型成像系统等各个领域。公司主营产品有：WIWAM植物表型成像系统（RGB成像模块、多光谱激光雷达模块、叶绿素荧光成像模块、高光谱成像模块、近红外成像模块、计算机断层扫描模块、红外成像模块、3D激光雷达模块等）；Videometer植物、种子多光谱表型成像系统、根系多光谱表型成像系统、VideometerLiq液体稳定多光谱成像系统、VideometerMic显微多光谱成像系统、Videometer Minilab 便携式多光谱成像系统、Videometer LabUV紫外光多光谱成像系统、VideometerLab XY高通量种子表型成像系统；Plant-Ditech公司的Plantarray高通量植物生理表型研究平台、植物逆境生物学生理研究平台、植物种质资源精准评价与鉴定平台以及SPAC分析系统；Fraunhofer研究院的便携式植物种子断层扫描系统、台式计算机断层扫描系统、全自动种子断层扫描系统、大型落地式根系表型成像系统；Hiphen 公司Airphen多光谱表型成像系统、Hiphen LITERAL手持植物表型冠层成像系统、Hiphen推车多光谱成像系统、Phenomobile全自动全植株智能表型成像车；HAIP 公司的BlackBird科研级高光谱成像系统、Blackbullet科研级高光谱成像系统、Blackbox科研级高光谱成像系统、BlackIndustry 工业级高光谱成像系统、Black mobile便携式高光谱成像系统；SeQso高通量种子表型与播种一体化系统、CF叶绿素种子成熟度测量仪、自动种子分拣系统（X光、多光谱、高光谱、叶绿素荧光）；STEPS公司的植物生理生态监测系统、在线光合生理监测系统、土壤养分测量系统、植物养分测量系统、土壤5合1多参数测量仪、土壤直测PH计、盐度/活度检测仪；Pessl公司的植物生态环境智能传感器平台、植物物候远程监测系统；Inno-concept公司的植物活力胁迫测量系统、植物抗逆研究测量系统、气相离子迁移谱仪；Aquation水陆两用叶绿素荧光检测系统、经典和手持叶绿素荧光仪、Aquation公司的水下光合呼吸测量系统；EMS公司的便携式物联网乙烯气体分析仪、温室气体物联网监测系统；Cleangrow多参数离子测定仪、植物工厂自动8离子测定仪；Schaller全谷物湿度仪；EGC植物生长培养箱和生长室等等。
    主营产品： 植物表型测量   土壤测定仪   土壤酸度计   根系监测系统  
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  • 深圳市海谱纳米光学科技有限公司
    深圳市海谱纳米光学科技有限公司（简称“海谱纳米”）总部位于深圳，是全球最先实现高光谱MEMS传感器量产和高端设备仪器产业化的企业。海谱纳米突破高光谱MEMS特殊工艺，实现物理世界成分数字化，是视觉AI革命性的创新。公司团队由世界顶尖高光谱MEMS专家、海外高层次人才及行业领域专家组成，技术国际领先，填补了国内该领域空白。海谱纳米已实现从芯片、模组、相机到实际应用场景的快速落地，让“即拍即测”的4D高光谱成像技术实现通用级价值，解决了高光谱成像技术的微型化、民用化、低成本的业界难题，广泛应用于工业检测、医疗健康、安防环保、食品检测、IOT等多场景，公司目前已与多家上市公司、央企及世界500强企业达成合作并完成交付。
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推扫式高光谱仪相关的仪器

  • 推扫式机载高光谱成像系统 400-628-5299
    GaiaSky-mini推扫式机载高光谱成像系统GaiaSky-mini推扫式机载高光谱成像系统是针对小型旋翼无人机开发的高性价比机载高光谱成像系统。采用自有专利的内置扫描系统和增稳系统，成功克服了小型无人机系统搭载推扫式高光谱相机时，由于无人机系统的震动造成的成像质量差的问题。为高光谱成像技术在目标识别、伪装与反伪装军事领域，地面物体与水体遥测、现代精细农业等生态环境监测等领域的广泛应用奠定了基础。 推扫式机载高光谱成像系统技术特点：1、完美适配M600 Pro及S1000+，极低的系统成本与测试成本2、采用悬停拍摄方式，无需高精度惯导系统，图像实时自动拼接3、操作方便，无需专业无人机操控手，可实现单人操作4、图像实时回传，监控拍摄效果5、辅助取景摄像头实现真正的所见即所得6、通过地面站实时观测飞机采样地点并可利用地面站设置逐点采集的航线7、数据预览及矫正功能：辐射度校正、反射率校正、区域校正支持批处理8、实时常用植被指数计算功能：归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、、Vogelmann 红边指数(VOG)、光化学植被指数(PRI)、结构不敏感色素指数(SIPI)、归一化氮指数(NDNI)、类胡萝卜素反射指数1(CRI1)、类胡萝卜素反射指数2(CRI2)、花青素反射指数1(ARI1)、花青素反射指数2(ARI2)、水波段指数(WBI)、归一化水指数(NDWI)、水分胁迫指数(MSI)、归一化红外指数(NDII)、归一化木质素指数(NDLI)、纤维素吸收指数(CAI)、植被衰减指数(PSRI)、调整土壤亮度的植被指数(SAVI)9、支持自定义实时分析模型输入功能10、数据格式完美兼容Evince、Envi等第三方数据分析软件 左图：Gaiasky-mini-VN 右图New：Gaiasky-mini2-VN 推扫式机载高光谱成像系统技术参数：型号Gaiasky-mini-VNGaiasky-mini2-VN结构相机与控制器分体设计集成一体化设计光谱范围400-1000（nm）400-1000（nm）光谱分辨率（30um）3.5nm3.5nm数值孔径F/2.8F/2.8传感器CCD Sony ICX285CCD Sony ICX674像素间距6.45（um）4.54（um）相机输出14（bit）14（bit）连接方式USB 2.0USB 3.0工作电压12~19V12~19V功率45W45W拍摄方式悬停（内置扫描）悬停（内置扫描）搭载平台旋翼无人机、无人飞艇、无人直升机等可悬停飞行器；推荐：大疆M600 Pro镜头17mm，18.5mm，23mm17mm，18.5mm，23mm横向视角(FOVac，°)29.6@17mm,27.3@18.5mm，22.08@23mm28.7@17mm,26.7@18.5mm,21.5@23mm横向视场158米@17mm,146 米@18.5mm,117米@23mm（飞行高度300米）154米@17mm,142 米@18.5mm,115米@23mm（飞行高度300米）图像分辨率696X700960X1040Bin方式256通道128通道360通道176通道空间分辨率(@17mm, 高度300米)0.23m0.23m0.160.16扫描速度(line images/s)6084125160单幅拍摄速度（秒）12997重量相机（含内置扫描）1.3Kg；控制器：0.65kg1.5kg( 相机及内置控制器)采集器240G SSD240G SSD云台及相机安装空间=330(悬挂高度)*200*260mm=330(悬挂高度)*200*260mm
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 双利合谱/Dualix Spectral Imaging
    型号： GaiaSky-mini
    价格： 65万元
  • GaiaSky-mini推扫式机载高光谱成像系统 400-628-5299
    GaiaSky-mini推扫式机载高光谱成像系统GaiaSky-mini推扫式机载高光谱成像系统是针对小型旋翼无人机开发的高性价比机载高光谱成像系统。采用自有专利的内置扫描系统和增稳系统，成功克服了小型无人机系统搭载推扫式高光谱相机时，由于无人机系统的震动造成的成像质量差的问题。为高光谱成像技术在目标识别、伪装与反伪装军事领域，地面物体与水体遥测、现代精细农业等生态环境监测等领域的广泛应用奠定了基础。 技术特点：1、完美适配M600 Pro及S1000+，极低的系统成本与测试成本2、采用悬停拍摄方式，无需高精度惯导系统，图像实时自动拼接3、操作方便，无需专业无人机操控手，可实现单人操作4、图像实时回传，监控拍摄效果5、辅助取景摄像头实现真正的所见即所得6、通过地面站实时观测飞机采样地点并可利用地面站设置逐点采集的航线7、数据预览及矫正功能：辐射度校正、反射率校正、区域校正支持批处理8、实时常用植被指数计算功能：归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强植被指数(EVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)、改进红边比值植被指数(mSR 705)、、Vogelmann 红边指数(VOG)、光化学植被指数(PRI)、结构不敏感色素指数(SIPI)、归一化氮指数(NDNI)、类胡萝卜素反射指数1(CRI1)、类胡萝卜素反射指数2(CRI2)、花青素反射指数1(ARI1)、花青素反射指数2(ARI2)、水波段指数(WBI)、归一化水指数(NDWI)、水分胁迫指数(MSI)、归一化红外指数(NDII)、归一化木质素指数(NDLI)、纤维素吸收指数(CAI)、植被衰减指数(PSRI)、调整土壤亮度的植被指数(SAVI)9、支持自定义实时分析模型输入功能10、数据格式完美兼容Evince、Envi等第三方数据分析软件 左图：Gaiasky-mini-VN 右图New：Gaiasky-mini2-VN推扫式机载高光谱成像系统技术参数：型号Gaiasky-mini-VNGaiasky-mini2-VN结构相机与控制器分体设计集成一体化设计光谱范围400-1000（nm）400-1000（nm）光谱分辨率（30um）3.5nm3.5nm数值孔径F/2.8F/2.8传感器CCD Sony ICX285CCD Sony ICX674像素间距6.45（um）4.54（um）相机输出14（bit）14（bit）连接方式USB 2.0USB 3.0工作电压12~19V12~19V功率45W45W拍摄方式悬停（内置扫描）悬停（内置扫描）搭载平台旋翼无人机、无人飞艇、无人直升机等可悬停飞行器；推荐：大疆M600 Pro镜头17mm，18.5mm，23mm17mm，18.5mm，23mm横向视角(FOVac，°)29.6@17mm,27.3@18.5mm，22.08@23mm28.7@17mm,26.7@18.5mm,21.5@23mm横向视场158米@17mm,146 米@18.5mm,117米@23mm（飞行高度300米）154米@17mm,142 米@18.5mm,115米@23mm（飞行高度300米）图像分辨率696X700960X1040Bin方式256通道128通道360通道176通道空间分辨率(@17mm, 高度300米)0.23m0.23m0.160.16扫描速度(line images/s)6084125160单幅拍摄速度（秒）12997重量相机（含内置扫描）1.3Kg；控制器：0.65kg1.5kg( 相机及内置控制器)采集器240G SSD240G SSD云台及相机安装空间=330(悬挂高度)*200*260mm=330(悬挂高度)*200*260mm
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 未知
    型号： GaiaSky-mini
    价格： 100万 - 200万元
  • 近红外高光谱分析仪 400-628-5299
    GaiaChem近红外高光谱分析仪整合了近红外成像光谱仪和高分辨率近红外光谱相机，采用推扫成像技术，可同时对大量的样品进行光谱和影像的测 量，也可对不同形状的样品进行光谱和影像的测量，提供待测样品的详细的光谱及影像信息以供研究人员进行化学成分、成分品质等的分析。 GaiaChem近红外高光谱分析仪是一个完整的影像光谱工作站，使用者只需要将待检样品放置在标准的样品台上，通过ChemaDAQ软件进行扫描控制，即可实时的进行光谱和影像信息的获取和保存。 GaiaChem近红外高光谱分析仪提供测试的样品的大小从10mm到100mm，可获得30&mu m-300&mu m的空间分辨率；光谱测量范围为：970nm-2500nm（900nm-1700nm），光谱分辨率可达10nm（6nm）。主要应用领域：◆ 农业科学研究，食品品质分析◆ 生命科学研究，脂肪含量分析◆ 医药科学研究，药品品质分析◆ 物质成分鉴别 主要技术规格参数表　GaiaChem-SWIRGaiaChem-NIR操作模式高速推扫型高光谱仪光谱范围(nm)970-2500900-1700光谱分辨率(nm)106光谱通道数256空间像素数(pixels/line)320空间分辨率(&mu m)30-300扫描范围(mm)10-100最大样品尺寸(mm)100× 100× 40(W× L× T)样品扫描速度100 hyperspectral line images/ s (max), corresponding to -3 mm/s with 30 micron pixel -30 mm/s with 300 micron pixel 样品扫描时间(s, 典型)3-10(@320× 320空间像素，256个光谱通道)光源 SPECIM&rsquo s diffused line illumination unit 数据格式 BIL file format, Evince and ENVI compatible 仪器校正光谱校正在出厂时已完成；反射光谱强度校正在每次样品测量时自动完成（比照仪器内部的标准反射板）应用实例：◆ 药品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的不同原料配比的药片的高光谱影像及光谱信息如下图所示，光谱范围为：1000-2500nm，伪彩表示了不同成分的影像信息，可获得256个通道的光谱信息，空间影像信息覆盖了320*430像素，整个采样时间仅需要6秒。 ◆ 农产品高光谱分析 通过GaiaChem测量得到的种子的高光谱影像及光谱信息如下图所示，光谱范围为：1000-2500nm，整个采样时间仅需要11秒。 由于农产品通常都有一定水分含量，在1000-2500nm范围内光源的热效应会造成水分的丢失，所以在这个范围内进行光谱测量时，测量时间显得尤为重要，必须要在尽可能短的时间内进行。GaiaChem在设计上充分考虑到这个因素的影响，通常一个样品的测试时间为十几秒，甚至几秒钟内即可完成，大大降低了光源烘干效应对样品的影响。 GaiaChem近红外高光谱分析仪信号采集及分析软件 ChemaDAQ软件为GaiaChem近红外高光谱分析仪标准的信号采集软件，可进行高光谱影像及光谱数据的采集和简单处理，数据存储格式可被多种第三方专业的数据分析软件调用，如ENVI和Evince数据分析软件，可进行3D图像分析等。
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    厂商： 北京卓立汉光仪器有限公司
    品牌： 卓立汉光/ZOLIX
    型号： GaiaChem
    价格： 面议
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推扫式高光谱仪相关的资讯

  • 鑫图sCMOS相机 | 全自动推扫式高光谱显微成像系统设计与研究
    为了将光谱成像技术更方便地引入显微成像领域，本文介绍了高光谱成像技术与显微成像技术相结合，搭建出一套全自动推扫式高光谱显微成像系统。该系统以倒置显微镜为主体进行设计，采用棱镜-光栅元件进行光谱分光，利用高精度二维电动运动平台进行推扫，同时结合电动对焦组件完成对焦，最终成像在高灵敏sCMOS科学相机上。根据大多数生物样本光谱检测需求，系统的光谱范围选择为420~800 nm，并引入激光自动对焦系统作为主动对焦模块，以HE染色的乳腺癌病理切片为研究对象。通过对全自动推扫式高光谱显微成像系统的设计与研究，解决了高光谱显微成像中无法实时对焦的难题，实现了在40倍显微物镜下3.25 mm × 3.25 mm范围内的全自动成像。这有助于促进光谱技术在生物医学等领域中的应用，特别是对需要高分辨率和高灵敏度的场景中，提供了有效的解决方案。图1 整机图片图2 基于主动对焦的大视场推扫成像推扫式高光谱显微成像系统的光谱探测器采用了鑫图背照式sCMOS科学相机Dhyana 400BSI。该相机像元大小为6.5 μm，非常适配于40x~60x的成像系统。相机的宽光谱响应范围涵盖了190 nm~1100 nm，可以适用于生物样本的光谱检测需求，峰值量子效率高达95%，读出噪声仅为1.1e-。这些性能在高分辨率成像和灵敏度之间实现了平衡，并能大幅提高信号检测能力，非常适合部分光谱应用的需求。参考文献唐凌宇, 葛明锋, 董文飞. 全自动推扫式高光谱显微成像系统设计与研究[J]. 中国光学, 2021, 14(6): 1486.该文章旨在为大家提供先进成像技术相关应用参考，部分内容摘抄于相关论文研究成果，版权归原作者所有，引用请标注出处。
    时间： 2024-06-20
    作者： 鑫图光电
  • 从中标信息看哪些单位在采购高光谱仪器？
    国外某机构的最新的研究报告显示，2021年全球高光谱成像系统市场规模为134亿美元，预计到2030年该市场将达558亿美元，2022至2030年间的复合年增长率为17.3%。其中，预测期内亚太地区高光谱成像系统市场的复合年增长率超过18%！此消息发布之后，国内很多业内人士纷纷表示看好该市场的发展，更有多位人士表示中国高光谱成像市场的复合年增长率高于全球平均水平。基于当前市场发展态势，近年来，中国市场中不仅高光谱等相关企业的融资案例频发，相关的仪器采购项目也越来越多，而且高光谱相关的应用领域也从最初的地球卫星成像，覆盖到农业、环境、制药、食品测试、文保等更多领域。仪器信息网根据某招中标网站有关高光谱信息的统计分析（以“高光谱”为关键词搜索，不完全统计，截至发稿日），目前采购单位类型主要涉及科研院所、高校、各地环境监测中心等；从采购名录上来看，大多为仪器采购，也有少部分服务或者项目开发采购；从应用方向上来说，主要聚焦在农业、环境、文保、地质和资源勘察等相关行业；从中标仪器型号和品牌来看，涉及诸多知名仪器公司，国外的比如SPECIM、Headwall 、RESONON、Cubert等，国产如双利合谱、彩谱科技、奥谱天成等。部分中标信息摘录如下：项目名称采购单位采购名录型号北京师范大学珠海校区地表过程与资源生态国家重点实验室珠海基地采购野外高光谱荧光综合自动观测系统采购北京师范大学野外高光谱荧光综合自动观测系统AutoSIF-2-8等中国社会科学院考古研究所考古发掘与出土文化保护采购项目中国社会科学院考古研究所高光谱成像分析系统；SPECIM-IQ国家民用空间基础设施“十三五”陆地观测卫星共性应用支撑平台项目-高光谱相机与高光谱无人机采购项目中国科学院空天信息创新研究院高光谱无人机遥感系统（高光谱相机/高光谱无人机）HySpexMjolnir VS-620局经济林产品质量检验检测中心（杭州）检测设备购置项目中国林业科学研究院亚热带林业研究所可见-近红外-高光谱成像无损检测系统生态质量地面综合监测能力建设项目中国环境监测总站机载高光谱相机GaiaSky mini3-VNDZ改善科研条件专项项目（中药资源保护与可持续利用研究平台设备购置）中国医学科学院药用植物研究所纳米高光谱显微成像系统CytoVivaHS中国科学院2021年度野外观测网络移动观测平台采购项目中国科学院地理科学与资源研究所机载高光谱相机Pika L面向智能产线的协作机器人通用算法试验平台及系统建设(二次)佛山科学技术学院高光谱相机FS13、 FS15智慧农业技术集成与应用创新农业农村部重点实验室建设项目(第一、二批）南京国家现代农业产业科技创新中心管理办公室近红外高光谱分析仪、无人机机载高光谱遥感成像系统Image-λ-N17E-HR；300TC大连民族大学推扫式机载高光谱成像系统采购项目大连民族大学推扫式机载高光谱成像仪Gaiasky-mini2-vn东江流域水生态环境观测平台（一期）生态环境部华南环境科学研究所高光谱水质水生态监测系统X20P昆明勘察设计院森林资源监测及数据处理设备购置项目国家林业和草原局西南调查规划院机载高光谱成像仪X20P石家庄市农科现代农业园区（2022年现代农业园区提升）项目设备采购石家庄市农林科学研究院高光谱成像系统Gaiafield Pro-V10广东省农作物现代种业产业园项目---种子质量检测、种植业种业数据库平台配套设备采购广东省农业科学院农业生物基因研究中心无人机高光谱套装300 TC测绘专用仪器第二批采购项目成都市勘察测绘研究院无人机载高光谱数据采集设备X20H等黑龙江省自然资源调查院专业设备采购黑龙江省自然资源调查院高光谱成像传感器D-HSPC200兴安盟作物分子育种及品质检验检测平台建设-国产设备购置兴安盟农牧科学研究所高光谱植物表型分析仪Pika L中国海洋大学三亚海洋研究院基于标准散射体的后向散射定标装置采购项目中国海洋大学高光谱吸收仪；高光谱衰减仪OSCAR；VIPER；长春理工大学中山研究院机器视觉与无人系统实验室实验设备采购（四）长春理工大学中山研究院高光谱相机、高光谱探测系统Gfield-V10-SH；GaiaFluo-VN-HR农学院PH计等采购及服务（2022分散27）东北农业大学高光谱相机SPECIM IQ吉林省生态环境遥感大数据重点实验室建设项目吉林师范大学无人机高光谱成像系统iSpecHyper-VM100-PRO国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院智能装备技术研究中心全波段地物高光谱仪；手持智能型高光谱相机；超微型高光谱成像光谱仪FS4N1500；SPECIM IQ；Nano-Hyperspec中国海洋大学三亚海洋研究院水面高光谱辐射自动测量系统设备采购项目中国海洋大学水面高光谱辐射自动测量系统USRAMS福建师范大学无人机载高光谱成像系统等设备货物类采购福建师范大学无人机载高光谱成像系统仪器、植被反射光谱及叶绿素荧光测量机载系统Gaiasky-mini2-VN、Gaiasky-SP-VN&SIF构建“环境-植物”大数据监测平台与智能控制系统广东省农业科学院环境园艺研究所高光谱成像仪GaiaSky-Mini3-VN环科院2022年环境科研监测设备能力建设（第一部分）重庆市生态环境科学研究院机载高光谱激光雷达一体化成像系统ATHL9010水环境遥感和同位素监测设备深圳职业技术学院 便携式高光谱成像仪Pika L福建省福州环境监测中心站填平补齐项目（实验室能力建设）福建省福州环境监测中心站机载高光谱成像系统Pika L、iS2国家数字农业装备创新中心试点建设项目北京市农林科学院作物便携式高光谱成像仪；全自动、多尺度高光谱成像仪；作物组分荧光高光谱成像仪Image-λ-V10E-HR；SOC710-VP；IMA-VIS-INV-447-DIA/EPI四川农业大学第三批省级共建与发展专项显微镜及成像设备采购项目四川农业大学机载高光谱成像系统PIKA L高光谱目标检测与识别算法库某单位高光谱目标检测与识别算法库基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究广东省水利水电技术中心基于无人机高光谱遥感的河库富营养化污染监测关键技术研究南海区重点河涌入河排污口核查及规范化管理佛山市生态环境局南海分局重点河涌无人机高光谱监测分析长三角一体化示范区高光谱数据采集项目上海市测绘院长三角一体化示范区高光谱数据采集项目布达拉宫高光谱扫描及数据处理中国文化遗产研究院布达拉宫高光谱扫描及数据处理
    时间： 2022-11-25
    作者： 叶子
  • 高光谱遥感技术 给土壤做“CT扫描”
    在政策红利不断释放之下，农业升级的核心价值不在于人或技术，而是土地价值。土地的平整与否、集约程度，决定着机械化应用比例。标准化生产程度越高，越能提升土地生产效率，降低农户生产成本。也因此，先进的管理方式或技术手段所要做的是，去发掘出土地的最大价值。麦飞科技利用遥感技术，辅助农业生产，包括帮助农户精准施肥打药、农田病虫害探测防治、产量预测等软硬件一体化技术。麦飞科技通过高光谱遥感监测技术、人工智能技术实现了农田病虫害的实时精准探测，农药喷洒的精准控制，极大改善了因农户仅凭经验而导致的农药过量喷洒问题。利用农业遥感技术，通过监测土壤性质、农作物的生产过程，面向种粮大户、合作社、农场、粮食品牌商等，售卖一套技术解决方案。“相当于是对农田做了一次CT扫描，形成一张农田热力图谱，告诉农户不同农田位置生产参数的好与坏，例如病虫害的分布位置和分布轻重程度。如果农户想追加施肥，根据农作物的长势差异和茎叶含氮量的指标高低，在农田不同位置进行差异化施肥方案。”麦飞科技创始人宫华泽介绍道，这背后的核心逻辑是帮农户优化种植成本、生成利润。想了解高光谱更多信息，请关注仪器信息网“第十一届光谱网络会议(简称iCS2022)”，7月22日高光谱专场（光谱新技术与新方法三）。麦飞科技是一家拥有国际化技术背景、互联网基因、专注于智慧农业领域的AI大数据公司。公司创始于2016年。核心技术源于中科院遥感所十余年的创新科研积累。公司初创成员来自中国科学院、中国农业科学院、北京大学、阿里巴巴、甲骨文、加拿大卡尔顿大学、欧洲空中客车集团等国内外知名团队。
    时间： 2022-06-14
    作者： 张小鱼
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  • 【原创大赛】无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法

    【原创大赛】无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法

    [color=#333333]高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段范围窄、图谱合一、连续成像等特点，能够区分出地物光谱的细微差别，探测到其他宽波段遥感无法探测的信息。因此，高光谱遥感在生态、大气、海洋、农业、林业、矿业等诸多应用领域具有非常大的优势。近年来随着成像光谱仪硬件技术不断发展，成像光谱仪的体积越来越小、重量越来越轻、成本越来越低，因而利用成像光谱仪获取高光谱影像更为方便、快捷。随着无人机技术的日益成熟，基于无人机平台的新型遥感技术异军突起，得到科研工作者的青睐，从而将成像光谱仪与无人机高度集成获取地物无人机成像高光谱影像成为新的研究热点。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]然而由于无人机航拍受飞行高度，相机本身参数的影响，单张无人机影像所覆盖的区域面积不大，需要对多张影像进行拼接，才能有效地覆盖研究区域。无人机载高光谱影像图幅较小，为每幅影像单独添加控制点信息工作量大、耗时长，而对影像统一添加控制点信息将大大缩短工作时间，提高工作效率。近年来，学者们对无人机影像数据的拼接做了很多研究，主要方法有基于姿态参数（POS数据）的拼接、基于非特征的拼接和基于特征的拼接等，其中无人机影像的拼接大部分是针对RGB图像或者多波段图像，而针对无人机高光谱影像的拼接方法较少，特别是对于无人机高光谱内置推扫获取的高光谱影像数据，目前还没有研究者对其拼接方法进行研究。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]鉴于目前对无人机高光谱影像数据拼接技术存在的不足之处，本文旨在研究一种低空无人机载高光谱影像自动拼接方法，其具有易于实现、拼接精度高、光谱畸变小等优点，可实现无地面控制点的无人机载高光谱影像的自动拼接，以解决当前单幅无人机载高光谱遥感影像图幅过小的问题。[/color][b][color=#333333]1 [/color][color=#333333]仪器设备与数据处理流程[/color][color=#333333]1.1 [/color][color=#333333]数据采集设备[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本次试验地点在北京市大兴区南六环外黄村镇李村，无人机采用大疆无人机M600 Pro，在无人机平台上搭载的自主研发的高光谱成像仪GaiaSky-mini。无人机高光谱影像获取时间为2017年11月8日下午的12:00-14:00，天气为晴，无人机飞行高度为400米，采用的是2*4 binning方式获取高光谱影像（2是空间维的，4是光谱维），高光谱影像的空间分辨率约为20cm，此次飞行共获取24景高光谱影像数据，每景高光谱影像数据代表的地面幅宽约为190米*190米，面积约为36100平方米，其中每景高光谱影像数据之间的横向重叠率为50%，纵向重叠率为40%。[/color][b][color=#333333]1.2 [/color][color=#333333]数据的预处理与分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]无人机高光谱影像的预处理在SpecView软件中进行，包括镜像变换、黑白帧校准、大气校正。[/color][b][color=#333333]1.3 [/color][color=#333333]无人机高光谱影像拼接流程[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比，根据其信噪比的峰值筛选出特征波段，然后基于SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配，图像拼接过程中利用经纬度信息及墨卡托投影（Mercator）纠正图像的变形，同时利用重投影空三（Reproj）算法细化高光谱相机参数。在高光谱影像拼接之前选择是否对拼接图像进行匀色，最后得到拼接好的高光谱影像数据。[/color][b][color=#333333]1.4 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接效果检验[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]为了准确地验证高光谱影像拼接结果的有效性，提取了拼接结果重叠区域和非拼接图像相同经纬度的8个采样点的光谱反射率，利用光谱角填图（SAM）、波谱特征拟合分类法（SFF）及二进制编码（BE）对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算，得到一个0-1的匹配度分值，结果总分值越高，则相似性越好。[/color][b][color=#333333]2 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接结果分析[/color][color=#333333]2.1 [/color][color=#333333]高光谱拼接图分析[/color][color=#333333] [/color][/b][color=#333333]以高光谱拼接图像的任意三波段作为RGB（R:red,G:green, B:blue）伪彩色合成图为例，从图1可知，从总体上看，对图像特征点明显的区域，是否选择匀色对高光谱影像的拼接无显著差异。但在特征点不显著区域则图像显示差异较大，如图2可知，对拼接图像是否采用匀色对高光谱影像的“图”有较为显著的差异，显然在采用匀色对拼接结果的“图”效果更好，而匀色是否对高光谱影像的“光谱”有较大的影响，则需要进一步的分析验证。[/color][align=center][color=#333333] [/color][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,491,317]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301711364656_1384_488_3.png!w491x317.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图1 高光谱影像拼接前后效果图（以RGB伪彩色为例）[/color][/align][align=center][img=,404,223]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301711509831_6894_488_3.png!w404x223.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图2 高光谱影像重叠区域拼接匀色与否对比[/color][/align][b][color=#333333]2.2 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接光谱分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]为了进一步验证高光谱影像拼接结果的有效性，本文提取了拼接结果重叠区域中典型地物（如植被、土壤、房屋等）的8个采样点的光谱反射率及拼接前2景图像对应位置的光谱反射率进行对比分析，这8个采样点的光谱反射率曲线如图3所示。图3中第一条光谱和第二条光谱代表的是拼接前2景图像重叠区相同位置的光谱反射率，未匀色和匀色分别代表的是未匀色和匀色拼接图像相应位置的光谱反射率。从图3可知，反射率较高的地物，其拼接前后的光谱重叠率较高，如第三类和第六类地物；而反射率较低的地物，其拼接前后的光谱差异较大，如第七类地物所示。总体而言拼接前后高光谱图像的光谱反射率曲线相似度非常高，拼接后其光谱反射率曲线保留了未拼接前高光谱图像的反射率曲线的大部分信息。[/color][align=center][img=,467,450]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301712198573_4784_488_3.png!w467x450.jpg[/img][/align][align=center][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,470,450]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301712340082_5650_488_3.png!w470x450.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图3 8个采样点拼接前光谱曲线与拼接后光谱曲线对比分析[/color][/align][b][color=#333333]2.3 [/color][color=#333333]高光谱影像拼接前后光谱匹配度分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]在高光谱影像的实际应用中不仅注重空间信息更加注重其光谱信息，因此为了更为准确地验证拼接方法的有效性，分别选用光谱角填图（SAM）、波谱特征拟合分类法（SFF）及二进制编码（BE）对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算，得到一个0-1的匹配度分值， SAM、SFF和BE三者总分值越高，则相似性越好，具体计算结果如表1所示。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]从表1可以看出，在SAM方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.959，最大值为1，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.958，最大值为0.995；在SFF方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.881，最大值为0.999，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.807，最大值为0.995；在BE方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.942，最大值为1，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.883，最大值为1；在SAM、SFF和BE三者总分值方面，在8个采样点中，未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.826，最大值为2.999，匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.801，最大值为2.985，因此是否对高光谱图像的拼接结果采用匀色处理，对其光谱并无太大影响。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]不同采样点之间，当利用第一条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时，得出的匹配结果与利用第二条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时不一样，这是因为两景图像虽然有着重叠区域，但是受空间分辨率的影响，并不能保证存在重叠区的高光谱图像，其相应像素代表的地面物体完全相同，因此光谱曲线存在差异是正常的。为减少两景图像重叠区相同像素光谱的差异性，在选择采样点时尽量选择周边较为均一的地物。[/color][align=center][color=#333333]表1　影像拼接前后其光谱相似度评价[/color][/align] [table=327][tr][td=1,10] [align=center]采样点1[/align] [/td][td=1,2] [align=center][b] [/b][/align] [/td][td=4,1] [align=center]光谱匹配度鉴定结果[/align] [/td][/tr][tr][td]SAM[/td][td]SFF[/td][td]BE[/td][td]总分[/td][/tr][tr][td=5,1] [align=center]第一条光谱[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]第二条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.965[/align] [/td][td] [align=center]0.883[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.848[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]未平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.959[/align] [/td][td] [align=center]0.901[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.859[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]平滑[/align] [/td][td] [align=center]0.958[/align] [/td][td] [align=center]0.897[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.856[/align] [/td][/tr][tr][td=5,1] [align=center]第二条光谱[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]第一条光谱[/align] [/td][td] [align=center]0.965[/align] [/td][td] [align=center]0.889[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2.854[/align] 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T440P处理速度快7.7个小时；在处理120景和500景无人机高光谱影像时，ThinkPadT440P处理速度显然更慢，甚至出现笔记本卡死/蓝屏重启，而DELL7520则正常拼接。[/color][align=center][color=#333333]表2 硬件配置及图像拼接效率对比[/color][/align][table=323][tr][td=2,1] 笔记本[/td][td]DELL7520[/td][td]ThinkPad T440P[/td][/tr][tr][td=1,4] 硬盘配置[/td][td]CPU[/td][td]i7-7700HQ[/td][td]I7-4710MQ[/td][/tr][tr][td]内存[/td][td]64GB[/td][td]16GB[/td][/tr][tr][td]硬盘[/td][td]SSD[/td][td]SSD[/td][/tr][tr][td]显卡[/td][td]NVIDIA Quadro M2200，4GB[/td][td]NVIDIA GeForce GT 730M＋Intel GMA HD 4600, 1GB[/td][/tr][tr][td=1,4] 效率对比[/td][td]24景[/td][td]1小时[/td][td]5小时[/td][/tr][tr][td]50景[/td][td]1.8小时[/td][td]9.5小时[/td][/tr][tr][td]120景[/td][td]3.5小时[/td][td]20小时，进程1/3[/td][/tr][tr][td]500景[/td][td]8.5小时[/td][td]笔记本卡死[/td][/tr][/table][b][color=#333333]3 [/color][color=#333333]结论[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本文对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比，并根据其信噪比的峰值筛选出特征波段，利用SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配，墨卡托投影（Mercator）纠正图像的变形以及重投影空三（Reproj）算法细化高光谱相机参数的方法对无人机高光谱影像进行自动拼接并对拼接结果进行匀色，同时运用SAM、SFF和BE光谱匹配算法验证了高光谱影像拼接算法的可行性。研究表明本文提出的无人机高光谱影像拼接算法解决了当前单幅无人机载高光谱影像图幅过小的问题，且对无控制点的无人机载内置推扫式的高光谱遥感影像可实现自动拼接，且拼接效果好、精度高、光谱畸变小，研究结果为其他无人机载高光谱遥感影像的自动拼接提供借鉴，同时无人机高光谱影像的拼接结果可应用于大范围的高光谱遥感影像分类与识别、土地利用/覆盖分类、精细农业、环保、矿产矿物勘测等多种领域中。[/color][b][color=red]本文参考文献[/color][/b][color=#333333]：黄宇,陈兴海,刘业林,等.无人机高光谱内置推扫影像快速拼接方法.测绘地理信息,2019,44(05):24-28.[/color]

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