 |
参考报价：电议 型号：
产地：芬兰 在线咨询
|
高光谱成像仪 SENOP RIKOLA
一种独特的高光谱成像仪。这种创新产品是在VIS-VNIR 光谱范围内基于帧数 的光谱系统，提供图 像快照。Rikola相机是 市场上**一款快照 相机，其原始像素代表 真实地物光谱影像，而非插值影像。
基于帧的方法可以对高分辨率图像进行拼接。 此外该方法不需要IMU导航系统， 操作方便，成本低，重量轻。 可应用在诸如农业、林业和水研究等多个应用领域，产品已经测试了各种各样的平台，包括直升机和固定翼无人机。相机系统十分灵活，即可手持使用，亦在实验室与笔记本搭配使用。
高光谱帧数 光谱特性 结果分析图
Y
空间坐标X 波长 常规高光谱应用的数据处理流程，框幅式途径使数据流变得简单
技术参数
参数 | 具体值 | 备注 |
水平视场角 | 36，5° | |
垂直视场角 | 36，5° | |
光圈 | ~ 2，8 | |
焦距 | ~ 9 mm | 照相机有固定的光学装置 |
地面分辨率 | 6，5 cm at 100 m altitude | |
光谱范围 | 500-900 nm | 其他波段: 400-700， 450-800 和 550-950 nm 可选 |
光谱分辨率 | ~10 nm， FWHM | 超出500-830 nm范围 |
光谱采样点 | ~ 1 nm | 峰值波长可以精确选择到 ± 1 nm |
标定 | 光谱辐射定标 | |
光谱波段 | ~380** | 波段可设范围为1-380 个 |
图像传感器 | CMOS | 像素尺寸5.5 μm x 5.5 μm. |
动态范围 | 12 bits | |
曝光时间 | 0，12-3000 ms | 可调节 |
帧频 | 30 frames/s | 帧率的曝光时间为10ms，像素尺寸1010x648 |
**光谱影像分辨率 | 1010 x 1010 pixels | 所有像元为真实像元，无需插值 |
工作电压 | 7-9 V， 7.5 V ** | |
功耗 | 平均5.3 W 瞬间10.0 W | |
重量 | ~ 720g | 不含电池，GPS和相对辐射传感器 |
* 使用CF内存卡(尤其用在无人机时)， 用户可以在380个波段里选择100个**波段，其精度达± 1 nm 。
我们的方针是不断发展和改良。因此，我们保留更改技术资料而不另行通知的权利。
精准农业
无人机高光谱成像技术为农业应用
提供了灵活、低成本的监测工具。化肥成本的增加和自然资源的减少推动了精准农业的有效解决。以下是使用基于法布里-珀罗滤光器相机的科学研究。
应用案例 1：
使用轻型无人机对精准农业进行光谱和立体影像的采集和处理评估。
开发了从原始图像到地学反射率图像、数字表面模型和生物量估算的整个处理链，该处理结合了摄影测量和定量遥感方法。
该数据于2012年7月2日维赫蒂农业试验场，在极其可变的成像条 件下使用FPI相机原型2012a进行收集
不同辐射处理方案的生物量估算统计：
a)带状扫描区域无进行任何辐射修正（no corr）
b)带状扫描区域辐射块调整使用添加物和BRDF校正(BA: relB， BRDF)
c)利用无人机辐照度测量的全块修正（UAV）
d)利用地面辐照度测量进行整块校正 (ground) 利用乘性校正进行辐射块调整全块 (BA: relA)
每行左边的数字：
生物量估算图(kg·ha-1) 一种测量和估计量值 的散点图，
归一化差值植被指数地图 (NDVI) 植被指数与实测生物量值的散点图
在散点图中，测量是在1米乘1米的区域进行。
应用案例2：
在林业中，高光谱成像技术提供了新的发明和分类方法。可以识别不同的树种，对健康和受损树木进行分类。
在这项研究中， 受树皮甲虫损害区域的遥感数据 是用Fabry-Perot滤波器照相机在芬兰拉赫蒂进 行收集的。照相机安装在由Lentokuva Vallas Oy 公司运营的载人飞机Cessna 172 OH-CAH上。 图像从500米的飞行高度进行收集，高度误差在 50cm。从数据上看，研究区的每一棵树都被归 类为阔叶林或健康树，带菌的枯云杉。下面可以看到结果的例子
* 绿色-健康 * 黄色-带菌 *红色-枯萎 *浅绿色-阔叶林
应用案例3：
应用案例4：
用Fabry Perot滤波器高光谱相机从载人飞机上进行水质参数测量。同时在湖上的船上进行参考测量。取得了良好的相关性，结果如下。
测试设置: 在载人飞行器上用基于帧的光谱成像仪
使用光谱辐射数据和参考测量的回归 模型，我们可以看到光谱特征跟以下有很强的相关性
– 混浊度
– 叶绿素
– 硝酸盐
– 蓝绿藻
– TOC (总有机碳)and DOC(溶解有机碳)
线性回归， 全波段， 蓝绿藻 线性回归， 全波段， NO23-N硝酸盐
高光谱成像仪 SENOP RIKOLA
