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  • 稻麦全生育期智能巡检系统(农业无人机)

    TP-KJG-DM

    稻麦全生育期智能巡检系统(农业无人机)

    ○ 利用无人机的灵活性和高效率,对水稻和小麦等作物进行周期性的空中拍摄,采集作物不同时期的生长状态图片,进而识别分析作物出苗率、生育期、作物长势、株高、冠层覆盖度、倒伏、穗数及产量预测、受灾损失核算、种植策略优化等关键指标

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  • 玉米表型生长监测系统(农业无人机)

    TP-KJG-YM

    玉米表型生长监测系统(农业无人机)

    ○ 主要通过无人机携带的高像素可见光相机对玉米田进行飞行检测,识别雄穗,并指导后续去雄作业的执行,以减少人力需求,提高去雄检测的效率和精确,保证玉米在制种和育种过程中的高品质、高产量

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  • 低空遥感植物表型分析系统(农业无人机)

    TP-KJG

    低空遥感植物表型分析系统(农业无人机)

    ○ 利用无人机采集地面或作物的高清图像,通过图像处理技术进而分析识别作物出苗率、生育期、作物长势、株高、冠层覆盖度、倒伏、穗数及给出产量预测、种植策略优化等关键指标
    ○ 适合于农业监测、巡检等场景

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  • 稻麦全生育期智能光谱巡检系统(农业无人机)

    TP-DGP-DM

    稻麦全生育期智能光谱巡检系统(农业无人机)

    ○ 通过无人机搭载多光谱相机,低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息,实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数‌。
    ○ 结合机器学习算法与植被指数建模,可精准估算叶面积指数、生物量等表型特征‌,为作物育种筛选、精准灌溉、种植策略优化和灾害预警提供数据支持,大幅提升农业决策效率

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  • 玉米表型生长光谱监测系统(农业无人机)

    TP-DGP-YM

    玉米表型生长光谱监测系统(农业无人机)

    ○ 通过无人机搭载多光谱相机,低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息,实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数‌
    ○ 结合机器学习算法与植被指数建模,可为植物科学研究、作物育种、精准农业、种植策略优化和灾害预警提供数据支持,大幅提升农业决策效率

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  • 多光谱遥感植物表型分析系统

    TP-DGP

    多光谱遥感植物表型分析系统

    ○ 通过无人机搭载多光谱相机,低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息,实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数‌

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  • 植物图像分析仪系统(根系+叶面积)

    TP-PAS-1

    植物图像分析仪系统(根系+叶面积)

    ○ 基于图像识别技术,专业用于植物离体洗根后的根系分析和植物叶片分析,可以分析植物根系整体参数、颜色分析参数、连接分析参数、根瘤参数,还可以生成叶片形态参数,病斑、虫损参数,包括残叶分析和叶色分析

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  • 田间作物表型监测系统

    TP-WMS-PHY/TP-WMS-PHY-2/TP-WMS-PHY-3

    田间作物表型监测系统

    ○ 集成物联网、传感器、多种成像单元,配备先进的植物表型算法与数据采集分析软件
    ○ 高强度金属立杆支架,可调节高度,适应不同作物生长周期的高度变化
    ○ 实现长期固定点位监测,无需专人值守

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