當(dāng)前位置:首頁(yè) >> 資料下載 >> 托普云農(nóng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī):天空地一體化的農(nóng)情感知節(jié)點(diǎn)
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浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司資料大小
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207次一、系統(tǒng)定位與遙感范式
托普云農(nóng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)是為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量作業(yè)與大田表型高通量監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)的低空遙感平臺(tái)。區(qū)別于消費(fèi)級(jí)航拍無(wú)人機(jī),該系統(tǒng)遵循“載荷專業(yè)化、飛行自動(dòng)化、數(shù)據(jù)農(nóng)藝化"的設(shè)計(jì)哲學(xué),旨在通過(guò)多源傳感器對(duì)地觀測(cè),構(gòu)建作物冠層的光譜-空間聯(lián)合分布模型,為智慧農(nóng)作提供從“宏觀態(tài)勢(shì)"到“微觀脅迫"的決策依據(jù)。
二、核心功能
1.多品種智能監(jiān)測(cè):覆蓋水稻、小麥、玉米等常見(jiàn)作物檢測(cè)能力:從補(bǔ)苗指導(dǎo)、生育期識(shí)別、株高分析、覆蓋度分析、倒伏分析以及產(chǎn)量預(yù)估等算法能力;
2.玉米雄穗識(shí)別:在育種制種過(guò)程中對(duì)玉米雄穗進(jìn)行識(shí)別,提高去雄檢測(cè)效率和精準(zhǔn)度;
3.多光譜分析:集成多光譜相機(jī),可進(jìn)行植被指數(shù)、表型、病蟲(chóng)害等研究分析;
4.?全自主航線規(guī)劃與拍攝?:支持預(yù)設(shè)飛行路徑,自動(dòng)完成圖片采集,降低人工操作誤差?。
5.?長(zhǎng)續(xù)航與大范圍作業(yè)?:支持40+分鐘續(xù)航與15公里飛行半徑?。
6.?可視化管理平臺(tái)?:集成GIS地圖顯示基地與地塊信息,可查看任意基地和地塊信息?。
7.?智能地塊劃分管理?:支持設(shè)置地塊名稱、類型、土壤等信息,地塊面積自動(dòng)計(jì)算,可標(biāo)記父本行并隱藏,避免父本行雄穗對(duì)識(shí)別結(jié)果帶來(lái)的影響。
8.?物聯(lián)設(shè)備集成管理:?支持綁定氣象站、土壤傳感器等設(shè)備與地塊聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)自動(dòng)采集、歸集。
9.多設(shè)備集成:支持考種、光合等科研設(shè)備數(shù)據(jù)接入,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步,無(wú)需手動(dòng)錄入。?
10.?高精度圖像處理:采用圖像拼接與空間校正技術(shù),自動(dòng)排除遮擋干擾得出實(shí)際對(duì)應(yīng)的物理面積。
11.多指標(biāo)識(shí)別:可自動(dòng)采集識(shí)別出苗率、作物覆蓋率、生育期、株高、倒伏、穗數(shù)、玉米雄穗、分析作物長(zhǎng)勢(shì)、植被指數(shù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、受災(zāi)損失核算等關(guān)鍵指標(biāo)。
12.無(wú)人機(jī)去雄:支持通過(guò)無(wú)人機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航到雄穗上方,物理標(biāo)記雄穗位置,方便雄穗的精準(zhǔn)定位,快速去雄。
13.?農(nóng)事操作閉環(huán)管理?:記錄操作類型、投入品及執(zhí)行人員,結(jié)合生長(zhǎng)模型實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)管理?。
14.農(nóng)事操作指導(dǎo):可結(jié)合生育期和作物生長(zhǎng)模型,指導(dǎo)相關(guān)農(nóng)事操作,標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)過(guò)程。
15.校正自學(xué)習(xí)功能:支持手動(dòng)校正識(shí)別結(jié)果,基于校正數(shù)據(jù),模型可自動(dòng)學(xué)習(xí)。
16.多維度數(shù)據(jù)報(bào)表:支持通過(guò)時(shí)間、地塊等維度,通過(guò)扇形圖、柱狀圖、列表等形式展現(xiàn)地塊、識(shí)別結(jié)果等數(shù)據(jù),方便科研分析。
17.多格式數(shù)據(jù)導(dǎo)出:支持Excel、PNG、PDF等多種格式導(dǎo)出數(shù)據(jù)。
三、學(xué)術(shù)價(jià)值與應(yīng)用場(chǎng)景
托普云農(nóng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)在于建立了“單株-小區(qū)-田塊"跨尺度的表型-農(nóng)情關(guān)聯(lián):
作物遺傳育種:在高代品系比較試驗(yàn)中,通過(guò)低空遙感獲取株高整齊度、熟期一致性及抗倒伏指數(shù),輔助育種家進(jìn)行早期淘汰決策;
數(shù)字農(nóng)田構(gòu)建:定期采集的高精度正射影像與三維點(diǎn)云,作為數(shù)字孿生農(nóng)場(chǎng)的基礎(chǔ)底圖,支撐農(nóng)田尺度水肥運(yùn)移模型的構(gòu)建;
災(zāi)害評(píng)估與保險(xiǎn)定損:在洪澇、干旱或病蟲(chóng)害爆發(fā)后,快速生成受災(zāi)面積與程度分級(jí)圖,為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)理賠提供客觀的空間化證據(jù)。
該系統(tǒng)已成為連接衛(wèi)星遙感宏觀數(shù)據(jù)與田間傳感器微觀數(shù)據(jù)的關(guān)鍵中尺度觀測(cè)樞紐。
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