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化工仪器网>产品展厅>光学仪器及设备>光学成像设备>高光谱仪/高光谱成像仪>AFX17 无人机高光谱(900-1700nm)

AFX17 无人机高光谱(900-1700nm)

具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称 浙江以象科技有限公司
  • 品牌SPECIM/芬兰
  • 型号AFX17
  • 所在地杭州市
  • 厂商性质经销商
  • 更新时间2025/7/31 16:40:59
  • 访问次数 6338

联系方式:刘先生查看联系方式

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以象科技由西安光机所光学博士团队,行业资深专家,光谱软件算法团队,光学应用博士等相关人员共同发起成立的科技型公司,目前投产市场可见光、近红外、短波中红外高光谱相机,实现国产化,突破进口技术壁垒,打破进口短波红外高光谱相机的技术限制。

 以象科技是一家集研发、生产、销售于一体的科技型公司。目前经营产品有激光共聚焦,激光散斑血流成像仪,光谱仪,高光谱相机等光学产品。

研发中心设立于西安,销售网络、完善售后服务机构设立覆盖全国。

企业使命:在基础科研领域有所作为。

企业愿景:为持续完善解决行业应用而奋斗不息。

企业价值观:科学来不得半点虚假。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

激光共聚焦,激光散斑血流成像仪,血流成像仪、光谱仪,高光谱相机、医疗仪器等光学产品。

成像方式 推扫式 工作原理 推扫型
光谱范围 900-1700nm 光谱分辨率 3.5nm
价格区间 面议 空间分辨率(IFOV) 640mrad
使用状态 机载 视场(TFOV) 38°
应用领域 环保,农林牧渔,地矿,能源 帧频 150fps

无人机高光谱(900-1700nm)AFX17产品介绍:

Specim AFX17 是一套近红外高光谱成像解决方案,整套系统包括一个高光谱相机、一台功能强大的小型计算机和一个 GNSS/IMU 组件,可搭载于多种类型的无人机平台。

高光谱技术无损识别可可豆产地【软件模型以象自主开发】

使用训练数据集建模软件模型以象自主开发】

训练数据集打标软件模型以象自主开发】

无人机高光谱(900-1700nm) 

训练集数据预处理软件模型以象自主开发】

无人机高光谱(900-1700nm) 

训练模型软件模型以象自主开发】

无人机高光谱(900-1700nm) 

模型训练完成后保存

先使用训练集做模型准确率验证软件模型以象自主开发】

准确率达到98%

无人机高光谱(900-1700nm) 

验证模型准确率软件模型以象自主开发】

使用验证数据集1进行验证

对验证数据集1打标

下面右图为提前拍好的每克可可豆的编号,一个编号对应一个产地,

分别为:1-厄瓜多尔;2-乌干达;3-海南岛;4-塔桑尼亚

无人机高光谱(900-1700nm) 无人机高光谱(900-1700nm)

验证数据集1验证

准确率达82%

 

无人机高光谱(900-1700nm) 

 

使用验证数据集2进行验证软件模型以象自主开发】

对验证数据集2打标

无人机高光谱(900-1700nm) 无人机高光谱(900-1700nm)

验证数据集2验证

准确率达84%

 

 

无人机高光谱(900-1700nm) 

 

                                 软件模型以象自主开发】

根据验证数据集1和2的验证结果,现有模型的识别准确率可以达到80%。

由于目前的训练集数据较少,准确率不是很高,若训练集数据足够多,模型准确率会更高一些。


无人机高光谱(900-1700nm)适用于以下场景:

  • 土壤水分、养分及施肥效果分析

  • 植被物种的高级鉴定

  • 植物健康和抗旱性研究

  • 森林火灾探测

  • 适用于无人机的一体化高光谱成像解决方案

  • 覆盖 900 到 1700 nm 的 NIR 光谱范围

  • 支持有云台或无云台安装

  • 多光谱 ROI 功能支持高光谱和针对特定应用的多

  • 光谱配置

  • 前镜头畸变得到充分校正 显著减少 Smile 和 Keystone 畸变

  • 能够收集更多光的数据 用于直接地理配准的完整实时和任务后定位和定 向解决方案

    技术特点


  • 光谱范围优势:该波段处于近红外到短波红外区域,包含了丰富的光谱信息。许多物质在这个波段吸收和反射特征,能够更准确地识别和区分不同的地物类型。

  • 高光谱分辨率:通常具有较高的光谱分辨率,能够分辨出很窄的光谱波段,如有的系统光谱分辨率可达 2.5nm 或优于 6.5nm ,可以获取地物更细致的光谱曲线,从而更精确地分析地物的化学成分和物理特性。

  • 成像方式灵活:采用推扫式或摆扫型等成像方式,结合无人机的机动性,可快速获取大面积的高光谱图像数据。一些系统还具备内置扫描系统和增稳系统,有效克服了小型无人机震动对成像质量的影响。

    发展趋势

  • 高分辨率与高精度:不断提高光谱分辨率和空间分辨率,提升数据的准确性和可靠性,以满足更精细的地物识别和分析需求。

  • 多传感器融合:结合激光雷达、红外热成像等其他传感器,实现多源数据的融合,提供更丰富的信息,拓展应用领域和功能。

  • 智能化与自动化:加强数据处理和分析的智能化算法研究,实现地物分类、目标识别等功能的自动化,提高工作效率和分析精度。




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