InGas SWIR 900-1700nm Гиперспектральная камера для дрона DJI Matrice 400 M400

The 900–1700 нм SWIR гиперспектральная камера для DJI Matrice 400 представляет собой полностью интегрированный аэрофотограмметрический гиперспектральный полезный груз, предназначенный для дистанционного зондирования, экологического мониторинга, точного земледелия, промышленной инспекции и научных исследований. Разработанный с использованием DJI Payload SDK, он поддерживает установку и работу по принципу "подключи и работай" через DJI Pilot 2 с использованием контроллера DJI RC Plus.

Оснащенный высокочувствительным InGaAs детектором, камера охватывает коротковолновый инфракрасный диапазон 900–1700 нм, обеспечивая 1024 спектральных канала, 1280 пространственных пикселей и спектральное разрешение до 6,5 нм.

Встроенный процессор и SSD-накопитель на 512 ГБ обеспечивают сбор, обработку и хранение данных на борту. Операторы могут отслеживать точки отбора проб, гиперспектральные изображения и спектральные данные через наземную систему управления.

Система поддерживает коррекцию отражения, региональную коррекцию, пакетную обработку, расчет индексов растительности в реальном времени и настраиваемые модели анализа. Собранные данные совместимы с широко используемыми форматами гиперспектральных данных ENVI.

Ключевая особенность

• Полная совместимость с DJI Matrice 400
• Интеграция с DJI Payload SDK
• Установка по принципу "подключи и работай"
• Работа с DJI Pilot 2 и RC Plus
• Спектральный диапазон SWIR 900–1700 нм
• Высокочувствительный InGaAs детектор
• 1024 спектральных канала
• Спектральное разрешение 6,5 нм
• До 70 кадров/с при полном спектральном диапазоне
• Встроенное SSD-хранилище 512 ГБ
• Предварительный просмотр данных в реальном времени и расчет индексов растительности
• Коррекция отражения и региональная коррекция с пакетной обработкой
• Совместимость с форматами данных ENVI
• Поддержка миссий с одним оператором

Приложения

Диапазон SWIR 900–1700 нм особенно подходит для обнаружения различий во влажности, состоянии растительности, свойствах почвы и составе материалов.

Типичные области применения включают:

• Точное земледелие и мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур
• Оценка водного стресса и влажности растений
• Обнаружение болезней и вредителей сельскохозяйственных культур
• Оценка урожайности и классификация полей
• Мониторинг здоровья лесов и риска лесных пожаров
• Картографирование влажности и состава почвы
• Геологоразведка полезных ископаемых
• Мониторинг озер, водосборов и побережий
• Оценка состояния водно-болотных угодий и окружающей среды
• Классификация пластика, полимеров и отходов
• Научные исследования и разработка гиперспектральных моделей