机载高光谱应用案例2.植被生态调查植被生态系统具有释氧固碳、降温增湿、净化空气、美化环境等重要的生态服务功能。随着急剧恶化的环境状况,附带着大气污染、水污染、干旱、高温灾害等不利植被生长的因素,在胁迫环境下,会引起植物体的光合作用、水分吸收等一系列生理状况变化,导致植被生长发育不良。植被受各种环境的胁迫导致生态功能失调,绿化质量下降;植被...
查看详细 >>生物多样性保护是高校生态学、环境科学、野生动物保护等专业的重要研究方向,机载高光谱成像系统能实现对生物多样性的快速、大面积监测,为生物多样性保护研究提供数据支持。通过高光谱数据可精细识别不同的植物物种,分析植物群落的物种组成和多样性指数,监测生物多样性的空间分布特征;同时,可通过植被的光谱特征反演栖息地的质量,分析栖息地变化对生物多样性的...
查看详细 >>选择高光谱无人机的需求确认 1.定应用场景:地质探矿/岩性识别需覆盖400-2500nm全波段(短波红外对矿物蚀变特征识别关键);植被生态/精细农业选400-1000nm可见光近红外即可,若研究光合作用可搭配叶绿素荧光波段(671-780nm);水体监测/大气反演优先高光谱分辨率的400-1700nm波段,兼顾水体光谱特征捕捉。...
查看详细 >>Nano HP微型机载高光谱成像系统还适用于以下领域和应用: 城市规划与基础设施检测:在城市环境中,可用于建筑物材料分析、植被绿化评估、热岛效应研究等,同时也适用于桥梁、道路等基础设施的健康状态监测。 科学研究:在生态学、气候学、地球科学等多个领域提供宝贵的数据支持,促进对地球表面复杂现象的理解和模型构建。 综上所述...
查看详细 >>水深监测是水文与水资源工程专业的重要研究内容,星博谱光无人机高光谱系统能实现无接触、高精度的水深反演,解决传统测深方法效率低、受地形限制的问题。水体对不同波段光谱的吸收和反射特性与水深密切相关,该系统通过采集水体光谱数据,结合水体光学模型,精细反演浅水区域的水深分布。相比传统测深仪测量,无需人工下水,实现大面积快速测深,尤其适用于地形复杂...
查看详细 >>Solar-Induced Fluorescence Imaging Sensor(SIFIS),叶绿素荧光高光谱成像系统是一款专为日光诱导型叶绿素荧光光谱成像设计的高分辨率日光诱导叶绿素荧光高光谱成像设备。SIFIS的光谱范围为671-780nm,光谱分辨率≤0.3nm,光谱通道数达到2134。内部采用Headwall公司独占的像差校正...
查看详细 >>高校开展水体水质监测研究,无人机高光谱能实现大面积、快速的水质参数反演,解决传统水质监测定点观测、代表性差的问题。水体中的悬浮物、叶绿素、溶解性有机物、污染物等会改变水体的光谱反射特征,无人机高光谱可采集水体 400-2500nm 光谱数据,通过分析光谱特征,精细反演水质透明度、浊度、叶绿素 a 浓度、污染物含量等参数。系统可快速覆盖河流...
查看详细 >>生物多样性保护是高校生态学、环境科学、野生动物保护等专业的重要研究方向,机载高光谱成像系统能实现对生物多样性的快速、大面积监测,为生物多样性保护研究提供数据支持。通过高光谱数据可精细识别不同的植物物种,分析植物群落的物种组成和多样性指数,监测生物多样性的空间分布特征;同时,可通过植被的光谱特征反演栖息地的质量,分析栖息地变化对生物多样性的...
查看详细 >>选择高光谱无人机的需求确认 1.定应用场景:地质探矿/岩性识别需覆盖400-2500nm全波段(短波红外对矿物蚀变特征识别关键);植被生态/精细农业选400-1000nm可见光近红外即可,若研究光合作用可搭配叶绿素荧光波段(671-780nm);水体监测/大气反演优先高光谱分辨率的400-1700nm波段,兼顾水体光谱特征捕捉。...
查看详细 >>机载高光谱应用案例3.水色遥感水体的光谱反射率受到水体中悬浮物质的影响,受污染水体所含的污染物浓度、密度等参数与清洁水体有较大区别,从而使水体颜色、温度、透明度表现出与清洁水体不同,从而造成对太阳辐射能量的吸收和反射程度有所差异,反映在遥感影像时则会表现为灰度、色阶以及不同通道光谱反射率上存在差异,因此可以通过对典型水体水质进行对比分析得...
查看详细 >>选择高光谱无人机的需求确认 1.定应用场景:地质探矿/岩性识别需覆盖400-2500nm全波段(短波红外对矿物蚀变特征识别关键);植被生态/精细农业选400-1000nm可见光近红外即可,若研究光合作用可搭配叶绿素荧光波段(671-780nm);水体监测/大气反演优先高光谱分辨率的400-1700nm波段,兼顾水体光谱特征捕捉。...
查看详细 >>研究院开展矿产资源储量估算研究,无人机高光谱能提供精细的矿物分布和丰度数据,解决了传统储量估算精度低的问题。系统可通过矿物精细识别,精细确定研究区域内目标矿物的分布范围和丰度,结合地形数据和地质模型,实现矿产资源储量的精细估算。相比传统的储量估算方法,该方法基于大面积、高精度的实测数据,能有效减少估算误差,为矿产资源开发规划、储量动态监测...
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