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RedEdge-P Dual雙傳感器相機10波段同步采集

RedEdge-P Dual雙傳感器相機10波段同步采集

訪問次數:31

產品廠地:深圳市

更新時間:2025-12-31

簡要描述:RedEdge-P Dual雙傳感器相機10波段同步采集,RedEdge-P dual十光譜相機是一款高分辨率多光譜成像設備。由美國 MicaSense 公司推出,可廣泛應用于農業、林業、環境監測等領域。

詳細說明:

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RedEdge-P Dual雙傳感器相機10波段同步采集


           RedEdge-P Dual 是 MicaSense(AgEagle 旗下)推出的無人機載雙傳感器十光譜成像系統,由兩臺 RedEdge-P 系列相機組合而成,具備 10 個窄帶多光譜波段 + 全色通道,以雙紅邊、海岸藍等差異化波段與像素級同步采集為核心,適配精準農業、林業碳匯、生態環保、科研教育等場景,支持與衛星數據跨平臺比對,是兼顧高精度與高效率的專業遙感設備。


核心架構與光譜配置

  • 系統構成:雙 RedEdge-P 相機(可選 RedEdge-P+Blue/Green 等組合),合計 10 個窄帶多光譜通道 + 1 個全色通道;多光譜通道各約 1.6MP,全色通道約 5.1MP,支持全色銳化提升空間細節。

  • 波段覆蓋(典型組合:RedEdge-P+Blue):


核心優勢

  1. 雙紅邊 + 海岸藍:雙紅邊波段精準捕捉作物早期脅迫,海岸藍拓展淺水 / 濕地監測邊界,解決單紅邊、少波段的分析盲區。

  2. 雙傳感器同步:全局快門 + 像素級對齊,10 波段同時曝光,避免分次采集的時間差與配準誤差,數據更精準。

  3. 雙重輻射校準:DLS2+CRP2 實時校正光照變化,數據可重復、可溯源,滿足科研級精度與行業監測合規性。

  4. 靈活組合 + 高兼容性:支持多機型組合與主流無人機 / 軟件適配,降低部署與數據處理成本。


基本參數

    • 尺寸:約 13.2 厘米 ×8.8 厘米 ×9.67 厘米。

    • 外部電源:7.0V-25.2V。

    • 傳感器分辨率:多光譜波段為 1456×1088(1.6MP),全色波段為 2464×2056(5.1MP)。

    • 光譜帶:包括海岸藍 444(28)、藍色 475(32)、綠色 531(14)、綠色 560(27)、紅色 650(16)、紅色 668(14)、紅色邊緣 705(10)、紅色邊緣 717(12)、近紅外 740(18)、近紅外 842(57)。

    • 捕獲率:每秒多達 3 次捕獲原始 DNG。


數據處理與售后保障

  • 工作流程:無人機掛載→同步采集→DLS2+CRP2 校準→全色銳化→NDVI/NDRE/OSAVI 等植被指數輸出→與衛星數據融合分析。

  • 數據處理:兼容 Pix4D、Agisoft、MicaSense Atlas 等軟件,支持批量處理與多源數據融合(如激光雷達 / RTK)。

  • 售后與支持:原廠輻射校準服務、配件供應、操作培訓,代理提供本地化技術支持與維修保養。



產品特點

    • 高分辨率成像:在 60 米飛行高度時,地面采樣距離可達每像素 2 厘米,能提供清晰、詳細的圖像數據,有助于發現更小的目標和細節。

    • 十通道多光譜:由兩臺多光譜相機組成 10 個光譜通道,覆蓋了 Landsat 8 和 Sentinel-2 衛星的多個波段,一次飛行可獲取更多光譜信息,增強了與衛星數據的可比性。

    • 窄帶光譜設計:可捕獲光譜曲線的部分,能夠檢測植物健康等方面的細微變化,提供更精確的數據。

    • 輻射校準工具:標配 CRP 校準反射板和 DLS 下行輻射傳感器,可對不同天氣和光照條件下的輻亮度進行校準,確保數據的可靠性和輸出的可比性,便于進行時間序列分析。

    • 兼容性強:可搭載 DJI M300RTK 等多種無人機機型,并且兼容 Pix4D、Agisoft 等多種后處理和飛行規劃軟件。

    • 數據存儲便捷:采用 CFexpress 中專業級可移動存儲標準,存儲容量可從 64GB 定制到 2TB,允許連續 24 小時以上每秒持續捕獲所有圖像波段。

    • 堅固耐用:具備 IP4X 防塵和防濺等級,可適應多種環境條件,能在不同天氣和野外環境中穩定工作。


典型應用場景

  1. 精準農業:植被長勢、病蟲害 / 水肥診斷、作物估產、表型分析、大棚 / 中草藥 / 果園精細化監測,雙紅邊實現早期脅迫干預。

  2. 林業與碳匯:森林資源調查、郁閉度 / 碳儲量測算、病蟲害預警、森林防火、濕地生態動態追蹤,提升碳匯核算精度。

  3. 環保水利:水質污染 / 藻類監測、國土分類、水土流失、地質勘探、污染源定位,海岸藍波段適配淺水與近岸場景。

  4. 科研教育:高校遙感實驗、作物表型科研、生態修復評估,支持機器學習與 AI 應用開發。


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