无人机农业监测及表型解析系统更多
型号:TP-KCXW
型号:TP-R420D-VC/TP-R1000D-VC
型号:TP-plant-HIPS(高光谱)
型号:TP-R420D-VB/TP-R1000D-VB
型号:TP-R420DK/TP-R1000DK
更新日期2025-12-03 17:03:29
型号TP-GDWRJ-V1/TP-GDWRJ-V2/TP-GDWRJ-V3/TP-GDWRJ-V4
高端无人机低空巡检系统通过无人机搭载高分辨率可见光、高光谱、多光谱、激光雷达等相机,对农业大田进行高效自动化巡检。它能够快速覆盖大面积区域,精准捕捉人眼难以察觉的细微变化。通过自动生成的高清正射影像与作物长势专题图,系统可帮助用户直观发现缺苗、杂草、病虫害斑块及灌溉不均等问题,并精准定位其发生范围与严重程度。
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高端无人机低空巡检系统(手飞版)通过无人机搭载高分辨率可见光、高光谱、多光谱、激光雷达等相机,对农业大田进行高效自动化巡检。它能够快速覆盖大面积区域,精准捕捉人眼难以察觉的细微变化。
通过自动生成的高清正射影像与作物长势专题图,系统可帮助用户直观发现缺苗、杂草、病虫害斑块及灌溉不均等问题,并精准定位其发生范围与严重程度。这彻底改变了传统人工巡查的盲区与低效,为用户提供了及时、准确的田间数据,从而实现快速响应与精准管理,有效提升农业生产的智能化水平和决策效率。
型号区别:
| 型号 | 功能区别 |
| 针对不同的种植作物,可实现不同的巡检能力 | |
| TP-GDWRJ-V1 | 由行业级无人机、可见光相机、智慧管理平台组成 比如水稻作物,可实现缺苗识别、生育期识别、产量预估等能力 |
| TP-GDWRJ-V2 | 由行业级无人机、可见光相机、多光谱相机、智慧管理平台组成 比如水稻作物,可实现缺苗识别、生育期识别、长势分析、变量施肥、产量预估、植被指数等能力。 |
| TP-GDWRJ-V3 | 由行业级无人机、可见光相机、高光谱相机、智慧管理平台组成 比如水稻作物,可实现缺苗识别、生育期识别、长势分析、变量施肥、产量预估、病害分析、叶绿素含量、胁迫分析、植被指数等能力 |
| TP-GDWRJ-V4 | 由行业级无人机、可见光相机、热成像相机、高光谱相机、智慧管理平台组成 可用于分析作物病害、植物营养、变量施肥、胁迫分析、植被指数、灌溉管理、作物之高、冠层结构、三维建模等 |
1、智能识别,精准农情解析
(1)根据不同作物,准识别作物覆盖率、作物种类、作物种类、种植面积分析、倒伏识别、产量预估、缺苗识别、去雄检测、长势分析、植被指数指标、分析冠层温度、水分胁迫及三维空间信息等不同指标,详见选配。
2、搭配多种成像单元
(2)可见光相机、多光谱相机、高光谱相机、热成像相机、高光谱相机等
3、自主飞行,全程无人化作业
(1)一键起飞:系统支持无人机全自动起降与航线飞行。
(2)自动巡检:无人机飞巡从平台接收命令、执行任务、拍摄采集图片、自动回传图片、分析数据、展示结果,全程无需人工操控,真正实现“无人值守”的智能化巡检。
4、智能化飞巡管控
(1)实时动态监控:可在平台上同步观看无人机实时回传的高清画面与飞行状态(如高度、速度),并在地图上精确追踪其当前航线与实时位置。
(2)全程飞巡记录:对所有已完成的任务都有据可查。
(3)历史数据查看:随时调阅历史飞巡记录,系统会自动在地图上将任务航线和实际拍摄的图片缩略图叠加展示,形成一张可视化的“巡查轨迹图”,便于回溯与核查。
(4)自动成果生成:任务结束后,系统会自动将采集的图片与预设的AI算法模型(如长势分析、病害识别)
5、自定义航线规划与可视化航线管理
(1)创建航线:自定义创建农田巡查路线,无人机收到指令即按照指定路线飞行。
(2)查看航线:所有规划过的航线都清晰存档,可以随时查看其详细路径、覆盖区域及飞行参数。
(3)编辑航线:如果农田情况有变,可以调整航线,适应新的作业需求。
(4)删除航线:对于过时或无用的航线,可以一键清理,保持航线库整洁有序。
6、集中化设备管控
(1)统一入库:将部署在不同田块的机场和无人机统一录入平台,形成专属设备库进行统一管控。
(2)集中管理:在系统中,总览所有设备的列表,清晰掌握设备的总数、型号与分布位置。
(3)随时可查:随时查看每一台设备的序列号,便于进行追溯、维护、调度。
7、实时任务监控
(1)实时状态查看:所有设备的实时状态(如任务状态、飞行画面、无人机状态及航线位置)一目了然,远程掌控每一台设备的工作情况,确保任务可随时执行。
8、强环境适应性与高可靠作业
(1)实现无人机全自动高频次运行,自动起降、巡航,支持24小时不间断作业。
(2)能在农田、野外等各类野外复杂环境中稳定运行。
选配模块:
| 能力名称 | 适用作物 | 能力描述 |
| 可见光成像 | ||
| 作物覆盖率分析 | 全作物 | 支持全作物种类冠层覆盖率识别; |
| 作物识别 | 全作物 | 可识别作物种类; |
| 玉米去雄指导 | 玉米 | 自动识别玉米雄穗数量、位置、占比等信息; |
| 玉米父本行识别 | 玉米 | 可区分父本行和母本行雄穗,快速指导去雄; |
| 玉米授粉识别 | 玉米 | 可识别玉米授粉是否成功(授粉成功与否要有明显差异); |
| 生育期识别 | 水稻、小麦 | 可自动分析作物所处生育期; |
| 产量预估 | 水稻、小麦 | 可精准识别水稻和小麦的穗数,自动计数,还可自动计算亩产量、地块产量、基地产量等数据; |
| 出苗分析 | 水稻、玉米 | 出苗率、缺苗率,补苗指导; |
| 倒伏识别 | 水稻、小麦、玉米 | 可识别作物倒伏面积、倒伏占比以及作物受灾损失; |
| 非粮非农识别 | / | 对目标区域进行数据采集和分类,对非粮非农区域进行切割划分,统计区域大小和类型; |
| 株高分析 | 全作物 | 作物株高识别,可得到作物群体株高数据; |
| 植被指数 | 全作物 | 可实现NDVI、SR、DVI等数植被指数参数; |
| 作物病害分析 | 全作物 | 可对作物病害发生等级进行划分; |
| 作物病害识别 | 主粮作物 | 可对常见作物的常见病害进行识别; |
| 种植面积分析 | 全作物 | 可识别目标作物并统计目标作物占地面积,统计种植面积; |
| 土地平整度分析 | / | 可生成田间地块三维点云数据; |
| 三维建模 | / | 可进行群体三维建模、株高、叶面积指数以及单株分割等; |
| 烟火检测 | / | 可识别是否有烟火,判断是否秸秆焚烧 |
| 垃圾识别 | / | 识别是否有垃圾堆放或者田间药瓶等垃圾 |
| 高光谱分析 | 高光谱可测:≥30个植被指数指标和光谱图像:归一化植被指数、增强型植被指数、双波段增强型植被指数等 ≥2个生化组分指标和光谱图像:叶绿素含量、叶片氮含量 | |
| 红外热成像分析 | 植物平均温度、最高温度、最低温度数据; | |
| 激光雷达分析 | 三维建模,可建立数字高程模型DEM、数字地表模型DSM、冠层高度模型CHM 群体参数:植物群冠层郁闭度、冠层透光率、冠层覆盖度等 | |

产量预估

出苗率

倒伏分析

果树分析

水分胁迫分析

土地平整度

雄穗识别

长势分析

种粮补贴考核

种植面积

作物品种分析
飞行器
1.最大起飞重量:大于15千克;
2.最大水平飞行速度:大于25米/秒
3.最大飞行时间:大于55分钟
4.最大续航里程:大于48公里
5.RTK定位精度:水平:1厘米+1ppm;垂直:1.5厘米+1ppm
相机
1.可见光相机
(1)变焦相机:1/1.8英寸CMOS,有效像素4000万
(2)广角相机:1/1.3英寸CMOS,有效像素4800万
(3)重量:小于930克
(4)防护等级:IP54
2.多光谱相机
(1)组配方式:5个多光谱通道+1个RGB通道;
(2)靶面大小:多光谱:1/1.8";RGB:1/2.3";
(3)有效像素:多光谱:3.2Mpx;RGB:12.3Mpx;
(4)1光学窗口:蓝宝石光学玻璃窗口;
3.高光谱相机
(1)分光方式:透射光栅分光
(2)光谱范围:400-1000nm
(3)光谱波段:1200
(4)光谱分辨率:2.5nm
4.热成像相机
(1)照片分辨率:1280×1024
(2)像元间距:12μm
(3)波长范围:8μm至14μm
5.激光雷达相机
(1)尺寸:长155毫米,宽128毫米,高176毫米
(2)重量:905±5克
(3)防护等级:IP54
(4)量程:450米(反射率50%,0 klx),250米(反射率10%,100 klx)
(5)测距精度(RMS 1σ):2厘米@150米
(6)FOV:重复扫描:水平70°,垂直3°,非重复扫描:水平70°,垂直75°
(7)最小测量距离:3米
联系电话:0571-81957260
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