1. Contexte

Face à des défis tels que les pénuries alimentaires, la croissance démographique et le changement climatique, l'augmentation des rendements des cultures est devenue un besoin urgent. Le phénotypage des cultures fournit des informations précieuses

pour l'augmentation des rendements en comprenant profondément la relation entre la croissance des cultures et l'environnement.

2. Problèmes avec les méthodes traditionnelles:

Les plates-formes traditionnelles montées sur le véhicule ont des problèmes d'échantillonnage expérimental et de mesure des paramètres de traits de culture, tels que le temps qui prend beaucoup de temps

Couverture spatiale limitée, qui restreint le développement de la recherche en sciences des cultures.

3. Application de la télédétection hyperspectrale UAV dans l'agriculture

Le système de mesure hyperspectral UAV de CAIPU Technology (FS-60) fournit une solution efficace et précise pour le phénotypage des cultures.

Voici les principales caractéristiques et applications de cette technologie:

1. Système de mesure hyperspectral UAV (FS-60): FS-60 de la technologie CAIPU est une plate-forme de phénotypage de télédétection à haut débit à haut débit avec une forte flexibilité, faible

Coût et couverture spatiale large, devenant un moyen efficace d'obtenir des informations de phénotypage sur le terrain.

2. Composition et caractéristiques du système:

L DJI M350RTK est utilisé comme plate-forme de transporteur de vol.

l Le dispositif d'imagerie à balayage spectral à grande vitesse avec un rapport signal / bruit élevé est utilisé pour fournir une acquisition d'image spectrale à stabilité élevée.

L Algorithme de traitement d'image à haute efficacité et faible puissance prolonge le temps de vol de toute la machine et réduit la consommation d'énergie du système.

l La plage de longueur d'onde de travail est de 400 à 1000 nm, avec une résolution spectrale et spatiale élevée, une sensibilité élevée et un rapport signal / bruit élevé.

3. Scénarios d'application

Le système mesure les informations d'image spectrale des plantes, des plans d'eau, du sol et d'autres objets en temps réel, et est largement utilisé dans l'agriculture de précision, la croissance des cultures et l'évaluation du rendement

, surveillance des ravageurs et des maladies forestières et surveillance de la prévention des incendies, surveillance du littoral et de l'environnement marin, surveillance de l'environnement des lacs et des rivières et autres domaines.

4. phénotypage des cultures

En collectant des données spectrales de blé à différents stades, le système peut évaluer l'indice de végétation de différence normalisé (NDVI) et l'indice de réflectance de la sénescence des plantes (PSRI). Ces

Des indicateurs peuvent être utilisés pour déterminer la demande d'azote des cultures, guider la quantité d'engrais appliquée et déterminer le temps de récolte.

4. Valeur et prospects de demande:

Le système de mesure hyperspectral UAV a une valeur élevée et de larges perspectives d'application dans la production agricole. Sa résolution spectrale élevée aide à détecter les ravageurs et les maladies tôt et

Surveillez leur évolution sur les cultures, en fournissant un fort soutien pour protéger et prédire la croissance des cultures.

En adoptant le système de mesure hyperspectral de la technologie de la CAIPU, les chercheurs agricoles peuvent comprendre le statut de croissance des cultures de manière plus exhaustive et profonde, à condition que

Les outils puissants et le soutien des données pour la prise de décision scientifique dans la production agricole.

Si vous avez besoin d'en savoir plus sur les produits hyperspectraux CAIPU FigSpec, veuillez contacter le site officiel de CAIPU Technology pour plus de détails.

En collectant des données spectrales de blé à différents stades, le système peut évaluer l'indice de végétation de différence normalisé (NDVI) et l'indice de réflectance de la sénescence des plantes (PSRI). Ces

Des indicateurs peuvent être utilisés pour déterminer la demande d'azote des cultures, guider la quantité d'engrais appliquée et déterminer le temps de récolte.