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IQ-Thermo便携式高光谱成像与红外热成像系统

时间：2021-03-04

作者：海洋之神590官网入口

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简介：

IQ-Thermo便携式高光谱成像与红外热成像系统

本系统依附便携、轻盈、智能化、即开即用、在线丈量、实时剖析的特点，，，，，普遍适用于实验室或野外等多种场景，，，，，通过对叶片或冠层水平光谱反射及温度举行高区分率成像，，，，，可应用于快速无损、高通量原位生态遥感监测、植被生物及非生物胁迫监测、植物蒸腾及气孔导度研究、生物多样性监测等，，，，，尤其对叶片及冠层标准植被生长监测、物种多样性视察、情形及生态系统动态转变等具有主要意义。。。。。。

本系统主要由光谱成像传感器及便携台架组成，，，，，成像传感器包括内置推扫智能高光谱成像单位和LWIR红外热成像单位。。。。。。高光谱成像单位集收罗、剖析处置惩罚、效果可视化等功效特点于一体（ALL-IN-ONE），，，，，具备IP品级防护和全自动运行特点，，，，，内置WiFi可远程控制，，，，，实现无人机值守事情。。。。。。曾荣获2018年德国设计协会“红点设计奖”—国际公认的全球工业设计顶级奖项、一连两年获得“inVISION全球顶级创意奖”。。。。。。红外热成像单位具有高达640×512px的像素区分率及0.03℃超高迅速度，，，，，其低能耗、轻量级、结实结构设计完善适用于野外重大严苛条件下原位监测场景。。。。。。

应用领域

适用于光合作用研究和植被胁迫研究，，，，，农业、林业、生态系统监测等领域。。。。。。研究内容涉及光合活性、胁迫响应、病虫害监测、农田测绘及普查等

♦野外原位生态遥感监测

♦病虫害监测与防治

♦森林资源视察评估

♦样方高通量遥感监测

♦植物表型与形态学研究

♦作物产量评估及农情监测

♦作物干旱胁迫监测及浇灌管理

♦农田测绘及农业普查

♦作物育种及抗性筛选

♦生物多样性及种质资源视察

作物冠层温度剖析

功效特点

♦系统化一体式设计，，，，，轻量便携，，，，，适合野外原位生态视察使用

♦智能化高光谱成像传感器，，，，，笼罩400-1000nm波段，，，，，可盘算数十莳植被指数图像

♦高性能红外热成像测温系统，，，，，温度区分率0.03℃，，，，，配有温度数据专业剖析软件，，，，，提取感兴趣区域温度动态转变曲线

♦高光谱成像传感用具备GPS�？？？？？？椋�，，，，便于差别地理位置的数据融合剖析

主要手艺指标

1、系统化支架设计：集全太阳光谱双光源、成像单位、云台及三脚支架于一体，，，，，重约5kg，，，，，便携组装、易于操作

2、400-1000nm智能高光谱成像：集光谱数据收罗、自动扫描成像、自动剖析处置惩罚、可视化剖析效果等功效于一体，，，，，可通过光谱特征曲线建设App导入相机直接应用，，，，，举行性状快速筛选、检测、识别等功效

a) 光圈F/1.7

b) 光谱区分率7nm

c) 光谱波段：204，，，，，可选Bin 2x和Bin 3x

d) 内置GPS，，，，，每个高光谱数据立方均自带地理标签，，，，，便于精准定位、多源信息融合剖析

e) 内置SAM算法，，，，，无需任何重大处置惩罚，，，，，即可快速实时显示剖析效果

f) 自带4.3英寸触摸屏+13个物理按键，，，，，可快速实时丈量剖析得出效果

g) 具备USB或WIFI远程控制功效，，，，，可通过USB线缆或无线WIFI在软件中控制相机运行

3、7.5-13.5μm红外热成像成像，，，，，非制冷红外焦平面检测器，，，，，640×512像素，，，，，出厂黑体校准，，，，，内置NUC校准，，，，，含校准证书温度区分率0.03℃，，，，，9/30/60Hz可选

a) 测温规模：-25℃至+150℃或+40℃至+550℃，，，，，可选1500℃

b) 温度迅速度≤0.03℃（30mK）@ 30℃；；；；；；

c) 数据传输：USB-3或GigE千兆以太网

d) 光学镜头，，，，，可选配6.8mm、9mm、13mm、19mm镜头

e) 具备14种调色板供恣意选择，，，，，可多样化设置热成像假彩色

f) 具备等温模式、温度预警、ROI剖析、温度剖面、3D温度显示、输出报告等功效

g) 支持CSV、非辐射JPEG、辐射JPEG、辐射视频、AVI、MP4等名堂输出

h) 防护品级：IP65，，，，，适用野外严苛条件下适用

野外使用展示

装置培训

热成像软件截图（左）高光谱数据剖析截图（右）

高光谱用于拟南芥表型剖析（案例）

参考文献

1) Jan B , Kelvin A , Dzhaner E , et al. Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection[J]. Sensors, 2018, 18(2):441-.

2) Xiao Z , Wang J . Rapid Nondestructive Defect Detection of Scindapsus aureus Leaves Based on PCA Spectral Feature Optimization[J]. IOP Conference Series Earth and Environmental Science, 2020, 440:032018.

3) Detection of Diseases on Wheat Crops by Hyperspectral Data

4) Barreto, Abel & Paulus, Stefan & Varrelmann, Mark & Mahlein, Anne-Katrin. (2020). Hyperspectral imaging of symptoms induced by Rhizoctonia solani in sugar beet: comparison of input data and different machine learning algorithms. Journal of Plant Diseases and Protection. 10.1007/s41348-020-00344-8.

5) Sajad Kiani, Saskia M. van Ruth, Leo W.D. van Raamsdonk, Saeid Minaei. Hyperspectral imaging as a novel system for the authentication of spices: A nutmeg case study. LWT - Food Science and Technology. 104(2019)61-69.

6) Edelman, G.J. & Aalders, M.C.G. (2018). Photogrammetry using visible, infrared, hyperspectral and thermal imaging of crime scenes. Forensic Science International. 292. 10.1016/j.forsciint.2018.09.025.

7) Yuan, X.; Laakso, K.; Davis, C.D.; Guzmán Q., J.A.; Meng, Q.; Sanchez-Azofeifa, A. Monitoring the Water Stress of an Indoor Living Wall System Using the “Triangle Method”. Sensors 2020, 20, 3261.

8) Kruglikov, N. & Danilenko, I. & Muftakhetdinova, Razilia & Petrova, Evgeniya & Grokhovsky, V.. (2019). Spectral characteristics of the meteoritic material after the modeling of thermal and shock metamorphism. AIP Conference Proceedings. 2174. 020227. 10.1063/1.5134378.

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