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          RedEdge?P Dual含海岸藍波段水體植被監(jiān)測

          RedEdge?P Dual含海岸藍波段水體植被監(jiān)測

          訪問次數(shù):67

          產(chǎn)品廠地:深圳市

          更新時間:2026-06-11

          簡要描述:RedEdge?P Dual含海岸藍波段水體植被監(jiān)測,兩臺相機同步,10 個光譜通道 + 5.1MP 全色銳化,無人機遙感載荷

          詳細說明:

          品牌其他品牌產(chǎn)地進口
          加工定制

          RedEdge?P Dual含海岸藍波段水體植被監(jiān)測


          十通道光譜,覆蓋更全

          帶海岸藍 444nm通道的無人機多光譜相機,淺水環(huán)境、水體植被、藻類監(jiān)測能力大幅提升。

          完整波段:海岸藍、藍、綠、綠、紅、紅、紅邊、紅邊、近紅外、近紅外,精細捕捉植被與水體光譜特征。

          2cm 超高分辨率,細節(jié)拉滿

          60 米航高時2cm / 像素(全色銳化后),是傳統(tǒng)多光譜的 4 倍,單株葉片、雜草、水下植被清晰可見。

          出廠像素級光學校準,10 波段與全色圖像天然對齊,融合無偏差。

          雙相機同步,單相機 workflow

          兩臺 1.6MP 多光譜相機 + 一臺 5.1MP 全色相機,全局快門,無畸變,3 次 / 秒全波段連拍。

          一套系統(tǒng)完成 10 波段數(shù)據(jù)采集,無需多機拼接,作業(yè)效率提升 50%。

          全鏈路輻射校準,數(shù)據(jù)可靠可比

          DLS2 日光傳感器:集成 GPS + 姿態(tài)單元,實時校正光照差異,時間序列分析更穩(wěn)。

          CRP2 校準反射板:現(xiàn)場快速校準,輻射精度≤3%,跨時間 / 地點 / 設備數(shù)據(jù)一致。

          實驗室出廠定標,支持 ENVI/FLAASH 等專業(yè)軟件直接調(diào)用。

          衛(wèi)星數(shù)據(jù)對標,科研級應用

          波段設計匹配Landsat 8/Sentinel?2,無人機數(shù)據(jù)可直接與衛(wèi)星數(shù)據(jù)對比、建模、預測產(chǎn)量。


          關鍵技術參數(shù)

          整機重量:745g(含雙傳感器、DLS2、線纜、安裝件)

          尺寸:13.2×8.8×9.67cm

          光譜通道(10 個):

          海岸藍:444nm(帶寬 28nm)

          藍色:475nm(32nm)

          綠色:531nm(14nm)、560nm(27nm)

          紅色:650nm(16nm)、668nm(14nm)

          紅邊:705nm(10nm)、717nm(12nm)

          近紅外:740nm(18nm)、842nm(57nm)

          傳感器分辨率:

          多光譜:1.6MP(1456×1088)/ 波段

          全色:5.1MP(2464×2056)

          地面采樣距離 GSD:

          多光譜:7.7cm@120m

          全色銳化:2cm@60m

          采集頻率:最高 3 次 / 秒(RAW DNG)

          存儲:CFexpress Type B 卡

          供電:7.0–25.2V,適配無人機電源

          接口:以太網(wǎng)、Wi?Fi、串口、外部觸發(fā)


          應用場景

          精準農(nóng)業(yè):NDVI/NDRE/OSAVI 等指數(shù)分析,作物健康、病蟲害、雜草識別、早期計數(shù)、產(chǎn)量預測。

          水體與濕地監(jiān)測:淺海 / 湖泊 / 水庫水質(zhì)、葉綠素、藻類、沉水 / 挺水植被、海岸帶生態(tài)調(diào)查。

          林業(yè)與生態(tài):森林資源、樹種分類、入侵物種、生物多樣性、棲息地恢復、冰川 / 沼澤監(jiān)測。

          科研與 AI:植物表型、機器學習訓練、衛(wèi)星數(shù)據(jù)校準、長期生態(tài)時序研究。


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