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IQ-Thermo便攜式高光譜成像與紅外熱成像系統

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IQ-Thermo便攜式高光譜成像與紅外熱成像系統


本系統憑借便攜、輕巧、智能化、即開即用、在線測量、實時分析的特點,廣泛適用于實驗室或野外等多種場景,通過對葉片或冠層水平光譜反射及溫度進行高分辨率成像,可應用于快速無損、高通量原位生態遙感監測、植被生物及非生物脅迫監測、植物蒸騰及氣孔導度研究、生物多樣性監測等,尤其對葉片及冠層尺度植被生長監測、物種多樣性調查、環境及生態系統動態變化等具有重要意義。

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本系統主要由光譜成像傳感器及便攜臺架組成,成像傳感器包括內置推掃智能高光譜成像單元和LWIR紅外熱成像單元。高光譜成像單元集采集、分析處理、結果可視化等功能特點于一體(ALL-IN-ONE),具備IP等級防護和全自動運行特點,內置WiFi可遠程控制,實現無人機值守工作。曾榮獲2018年德國設計協會“紅點設計獎”—的工業設計獎項、連續兩年獲得“inVISION創意獎”。紅外熱成像單元具有高達640×512px的像素分辨率及0.03℃超高靈敏度,其低能耗、輕量級、堅固結構設計適用于野外復雜嚴苛條件下原位監測場景。

應用領域:

適用于光合作用研究和植被脅迫研究,農業、林業、生態系統監測等領域。研究內容涉及光合活性、脅迫響應、病蟲害監測、農田測繪及普查等

ü 野外原位生態遙感監測

ü 病蟲害監測與防治

ü 森林資源調查評估

ü 樣方高通量遙感監測

ü 植物表型與形態學研究

ü 作物產量評估及農情監測

ü 作物干旱脅迫監測及灌溉管理

ü 農田測繪及農業普查

ü 作物育種及抗性篩選

ü 生物多樣性及種質資源調查

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作物冠層溫度分析

功能特點

§ 系統化一體式設計,輕量便攜,適合野外原位生態調查使用

§ 智能化高光譜成像傳感器,覆蓋400-1000nm波段,可計算數十種植被指數圖像

§ 高性能紅外熱成像測溫系統,溫度分辨率0.03℃,配有溫度數據專業分析軟件,提取感興趣區域溫度動態變化曲線

§ 高光譜成像傳感器具備GPS模塊,便于不同地理位置的數據融合分析

主要技術指標:

1、 系統化支架設計:集全太陽光譜雙光源、成像單元、云臺及三腳支架于一體,重約5kg,便攜組裝、易于操作

2、 400-1000nm智能高光譜成像:集光譜數據采集、自動掃描成像、自動分析處理、可視化分析結果等功能于一體,可通過光譜特征曲線創建App導入相機直接應用,進行性狀快速篩選、檢測、識別等功能

a) 光圈F/1.7

b) 光譜分辨率7nm

c) 光譜波段:204,可選Bin 2x和Bin 3x

d) 內置GPS,每個高光譜數據立方均自帶地理標簽,便于精準定位、多源信息融合分析

e) 內置SAM算法,無需任何復雜處理,即可快速實時顯示分析結果

f) 自帶4.3英寸觸摸屏+13個物理按鍵,可快速實時測量分析得出結果

g) 具備USB或WIFI遠程控制功能,可通過USB線纜或無線WIFI在軟件中控制相機運行

3、7.5-13.5μm紅外熱成像成像,非制冷紅外焦平面檢測器,640×512像素,出廠黑體校準,內置NUC校準,含校準證書溫度分辨率0.03℃,9/30/60Hz可選

a) 測溫范圍:-25℃至+150℃或+40℃至+550℃,可選1500℃

b) 溫度靈敏度≤0.03℃(30mK)@ 30℃;

c) 數據傳輸:USB-3或GigE千兆以太網

d) 光學鏡頭,可選配6.8mm、9mm、13mm、19mm鏡頭

e) 具備14種調色板供任意選擇,可多樣化設置熱成像假彩色

f) 具備等溫模式、溫度預警、ROI分析、溫度剖面、3D溫度顯示、輸出報告等功能

g) 支持CSV、非輻射JPEG、輻射JPEG、輻射視頻、AVI、MP4等格式輸出

h) 防護等級:IP65,適用野外嚴苛條件下適用

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野外使用照片

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安裝培訓

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熱成像軟件截圖(左)高光譜數據分析截圖(右)

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高光譜用于擬南芥表型分析(案例)

參考文獻:

1) Jan B , Kelvin A , Dzhaner E , et al. Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection[J]. Sensors, 2018, 18(2):441-.

2) Xiao Z , Wang J . Rapid Nondestructive Defect Detection of Scindapsus aureus Leaves Based on PCA Spectral Feature Optimization[J]. IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 2020, 440:032018.

3) Detection of Diseases on Wheat Crops by Hyperspectral Data

4) Barreto, Abel & Paulus, Stefan & Varrelmann, Mark & Mahlein, Anne-Katrin. (2020). Hyperspectral imaging of symptoms induced by Rhizoctonia solani in sugar beet: comparison of input data and different machine learning algorithms. Journal of Plant Diseases and Protection. 10.1007/s41348-020-00344-8.

5) Sajad Kiani, Saskia M. van Ruth, Leo W.D. van Raamsdonk, Saeid Minaei. Hyperspectral imaging as a novel system for the authentication of spices: A nutmeg case study. LWT - Food Science and Technology. 104(2019)61-69.

6) Edelman, G.J. & Aalders, M.C.G. (2018). Photogrammetry using visible, infrared, hyperspectral and thermal imaging of crime scenes. Forensic Science International. 292. 10.1016/j.forsciint.2018.09.025.

7) Yuan, X.; Laakso, K.; Davis, C.D.; Guzmán Q., J.A.; Meng, Q.; Sanchez-Azofeifa, A. Monitoring the Water Stress of an Indoor Living Wall System Using the “Triangle Method”. Sensors 2020, 20, 3261.

8) Kruglikov, N. & Danilenko, I. & Muftakhetdinova, Razilia & Petrova, Evgeniya & Grokhovsky, V.. (2019). Spectral characteristics of the meteoritic material after the modeling of thermal and shock metamorphism. AIP Conference Proceedings. 2174. 020227. 10.1063/1.5134378.



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