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深入解析CW-100大载重无人机与双利高光谱的飞行演示实例

江苏双利合谱科技有限公司 >> 进入商铺

2024/11/12 10:34:14

背景介绍

2024年9月双利合谱高光谱相机搭载在纵横CW-100大载重混合动力垂直起降固定翼无人机共同完成高光谱遥感成像飞行测试,任务取得圆满成功。借助纵横此大载重的飞行平台,江苏双利合谱科技有限公司的机载高光谱成像系统*次实现长航时、大面积、高海拔、高温差环境下(400~1700 nm可见-近红外)固定翼推扫飞行测试,相机核心指标得到充分印证。同时,对采集的航带高光谱数据进行拼接、校正(大气、反射率等)和分类识别等处理也同步达到预期目的。此次飞行测试,合作双方充分利用了各自优势(包括搭载平台的选择、采集通讯控制的串联以及数据处理等),为更好地服务于农业遥感、环境监测、地质勘探、地震救灾等应用领域提供了基于高光谱成像的技术支撑。

本次实验无人机及高光谱相机详细参数


型号

GaiaSky-mini-VPos

GaiaSky-mini-NPos

机载高光谱相机参数

光谱范围

400-1000(nm)

900-1700(nm)

光谱分辨率

3.5 nm(mean)

8 nm(mean)

空间通道数

1200

640

光谱通道数

128(1X),224(2X)

224(1X),112(2X)

光谱采样间隔

4.7nm@128

2.7nm@224

3.5nm@224

7nm@112

成像镜头

23 mm

17.5 mm

图像位深

16bit

12 bit

输出接口

USB 3.0

USB 3.0

工作电压

12 v

12 v

功率

45 w

60 w

机载高光谱成像系统参数

拍摄方式

固定翼模式推扫

搭载平台

纵横CW-100

飞行高度

500 m

横向视场角

19°@23 mm

39°@17.5 mm

横向视场宽度

169 m

356 m

空间分辨率

0.14 m

0.55 m

存储

2 T

2 T

重量

1.6 kg

1.8 kg

GNSS系统

姿态精度

0.008°(1σ)

航向精度

0.038°(1σ)

IMU数据频率

200 HZ

无人机参数

机身长度

3.03 m

经济巡航速度

110-130 km/h

起飞海拔

≥3500 m

续航时间

≤480 min

任务载荷

≤20 kg

任务舱尺寸

840×420×380 mm



















400nm-1700nm高光谱相机介绍

深入解析CW-100大载重无人机与双利高光谱的飞行演示实例

图:400-1000 nm高光谱相机

新一代无人机载高光谱成像系统,在高光通量、高传递效率的前置光路下能够使具备高采集帧频的SCMOS探测器输出高信噪比、高空间、高光谱分辨率、高精准度的高光谱数据。满足固定翼类飞行模式实现外置推扫拍摄需求,多种应用模式可实现有限区域和大面积区域的遥感成像。高精准度的惯导、POS、高清相机则又能为数据的拼接、校准、修正提供支持。*有的辅助摄像头构造能够使地面上被测区域的状况,通过无线图传实时的回传到地面。而数据的实时校准和反演结果的实时快速输出并反馈至地面,对于快速确定目标信息;精准农业评估;水、溢油、土地沙漠化等环境监测;军事伪*识别;生态多样性评估等方面应用需求提供完整的解决方案。

产品主要特点:

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图:900-1700 nm高光谱相机

新高灵敏度 InGaAs 探测器,在积分时间非常小的情况下能够获取非常好的信号。在高速采集数据的同时能够保证数据的精准测量,探测器帧速可通过相机的 Binning 设置来提高。独*的光路结构设计、高效的通讯方式、友好的采集控制界面。软件、硬件触发等功能方便系统的控制和用户的二次开发。

外场实物展示

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原始数据展示

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可见光                                                     红外

本次测试高光谱飞行简略参数

参数

可见/近红外

近红外

波长范围

400-1000 nm

900-1700 nm

光谱分辨率

3.5 nm

8 nm

波段数

128

224

镜头焦距

23 mm

17.5 mm

探测器像元大小

9.97 µm

15 µm

飞行高度

500 m

飞行面积

6 km²

空间分辨率

0.14 m

0.55 m

数据分析

无人机高光谱系统获取影像过程中农户可以选择不同的植被指数来反映作物成长情况和疾病。植被指数如归一化植被指数(GNDVI)、可见光大气阻抗指数(VARI)比值植被指数(RVI)、土壤调节植被指数(OSAVI)。也可以选择直接反映作物指标,如叶片氮磷钾含量、叶绿素含量、叶面积指数、P含量、K含量。用户也可以根据需要自定义植被指数进行实时演示。

可见光:


                        NDVI植被指数

比值植被指数

      红边归一化植被指数

地物分类


红外:

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归一化红边指数                                    水份胁迫指数

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物种分类

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