Kamera hiperspektralna InGas SWIR 900-1700nm do drona DJI Matrice 400 M400

Ten 900–1700 nm SWIR Hiperspektralna Kamera dla DJI Matrice 400 to w pełni zintegrowane lotnicze hiperspektralne urządzenie pomiarowe przeznaczone do teledetekcji, monitorowania środowiska, rolnictwa precyzyjnego, inspekcji przemysłowych i badań naukowych. Opracowane z wykorzystaniem DJI Payload SDK, obsługuje instalację typu plug-and-play oraz działanie poprzez DJI Pilot 2 z kontrolerem DJI RC Plus.

Wyposażona w wysokoczuły detektor InGaAs, kamera obejmuje zakres krótkofalowej podczerwieni 900–1700 nm, oferując 1024 kanałów spektralnych, 1280 pikseli przestrzennych i rozdzielczość spektralną do 6,5 nm.

Zintegrowany procesor wbudowany i dysk SSD 512 GB umożliwiają akwizycję, przetwarzanie i przechowywanie danych na pokładzie. Operatorzy mogą monitorować lokalizacje próbkowania, obrazy hiperspektralne i dane spektralne za pomocą systemu kontroli naziemnej.

System obsługuje korekcję odbicia, korekcję regionalną, przetwarzanie wsadowe, obliczanie wskaźników wegetacji w czasie rzeczywistym oraz niestandardowe modele analizy. Zebrane dane są kompatybilne z powszechnie używanymi formatami danych hiperspektralnych ENVI.

Kluczowe cechy

• W pełni kompatybilna z DJI Matrice 400
• Integracja z DJI Payload SDK
• Instalacja typu plug-and-play
• Obsługa przez DJI Pilot 2 i RC Plus
• Zakres spektralny SWIR 900–1700 nm
• Wysokoczuły detektor InGaAs
• 1024 kanałów spektralnych
• Rozdzielczość spektralna 6,5 nm
• Do 70 kl./s obrazowania pełnego spektrum
• Zintegrowana pamięć SSD 512 GB
• Podgląd danych w czasie rzeczywistym i obliczanie wskaźników wegetacji
• Korekcja odbicia i regionalna z przetwarzaniem wsadowym
• Kompatybilność z formatami danych ENVI
• Obsługa misji jednoosobowych

Aplikacje

Zakres SWIR 900–1700 nm jest szczególnie odpowiedni do wykrywania różnic w wilgotności, kondycji roślinności, właściwościach gleby i składzie materiałów.

Typowe zastosowania obejmują:

• Rolnictwo precyzyjne i monitorowanie kondycji upraw
• Ocena stresu wodnego i wilgotności roślin
• Wykrywanie chorób i szkodników upraw
• Szacowanie plonów i klasyfikacja pól
• Monitorowanie zdrowia lasów i ryzyka pożarowego
• Mapowanie wilgotności i składu gleby
• Badania mineralogiczne i geologiczne
• Monitorowanie jezior, zlewni i wybrzeży
• Ocena terenów podmokłych i środowiska
• Klasyfikacja tworzyw sztucznych, polimerów i odpadów
• Badania naukowe i rozwój modeli hiperspektralnych