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植物物候相机

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具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称厦门涉川实业有限公司
  • 品       牌
  • 型       号
  • 所  在  地厦门市
  • 厂商性质其他
  • 更新时间2025/5/21 13:03:21
  • 访问次数9
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厦门涉川实业有限公司是一家智能硬件提供商。我们为全国的农林业用户和物联网企业集成商客户设计和开发智能灌溉硬件系统,涉川灌溉控制器模组和土壤温湿度监测。新设计的智能灌溉模组,可以协助农场经理和水利专家,根据不同的作物种类估算特定田区的作物需水量,以便有效地运用宝贵的水资源,不但降低了成本,更是迈向智慧城市、环保监测、智慧农业、数字农业、智慧园林、农业大棚的现代化灌溉关键一步。智能灌溉模组结合涉川服务器,可通过手机或电脑控制,完成整套的灌溉流程,使用者用浏览器即可掌握每块农地的灌溉状况。
水质自动采样仪
一、产品介绍 植物物候相机是一种自动化成像系统,长期固定安装于野外环境中,用于高频率拍摄植被区域的图像,记录植物在不同季节、气候条件下的生长状态和物候变化(如发芽、
植物物候相机 产品信息

一、产品介绍
植物物候相机是一种自动化成像系统,长期固定安装于野外环境中,用于高频率拍摄植被区域的图像,记录植物在不同季节、气候条件下的生长状态和物候变化(如发芽、展叶、开花、变色和落叶等)。该设备广泛应用于生态学研究、农业监测、气候变化响应分析等领域。

二、功能特点
  • 定时自动拍摄:按设定频率(如每30分钟)自动拍摄,无需人工干预。
  • 全天候工作:具备防水、防尘、防晒、防结霜等能力,适用于户外环境。
  • 高清成像:具备高分辨率图像输出(如5MP–20MP),确保数据质量。
  • 远程控制与数据传输:支持4G/Wi-Fi远程访问、参数配置与图像下载。
  • 全天候供电系统:内置电池+太阳能板供电,适合野外长期部署。
  • 支持多波段(可选):部分产品可集成可见光+近红外双通道镜头,用于NDVI等指数计算。

三、监测原理
物候相机通过固定位置、定时间间隔拍摄植被图像,并利用图像处理算法(如绿色叶面积指数、色调指数、NDVI等)提取与植被物候相关的信息。常用指标包括:
  • GCC(Greenness Chromatic Coordinate):绿色成分变化反映展叶、变色进程。
  • RGB图像分析:通过色彩通道提取植被颜色变化趋势。
  • 时间序列分析:结合图像时间序列提取春季发芽、秋季凋落等关键物候期。

四、设备参数(示例)
项目
参数范围
分辨率
5MP / 12MP / 20MP
镜头视角
45°–120° 可选广角
拍摄频率
1张/5分钟–1张/1小时可调
存储容量
32GB–256GB SD卡
通信方式
4G / Wi-Fi / USB
电源方式
太阳能 + 电池 + 备用电源
防护等级
IP65–IP67
工作温度
-30℃ 至 +60℃

五、应用行业
  • 生态与气候变化研究:分析气候变化对植物季节变化的响应。
  • 林业管理:监测森林健康、凋落物周期、碳汇研究。
  • 农业:观察作物播种、生长、成熟过程,用于指导耕作安排。
  • 环境教育与科普:用于物候变化可视化展示。
  • 国家生态观测网(如中国CERN)与地面验证工作(如MODIS、Sentinel卫星数据验证)

六、安装方式
  • 固定桩安装:在实验林区或农田通过立杆或支架固定,确保朝向稳定。
  • 建筑物顶部安装:适用于观测城市绿地、公园等区域。
  • 塔吊或观测塔安装:获取更广视角区域。
  • 太阳能供电集成安装:适合无市电区域部署,便于长期无人值守运行。

七、使用场景
  • 春季发芽期监测:判断春季物候起始期。
  • 秋季变色与落叶分析:用于林分更新、树种生理反应研究。
  • 病虫害可视识别:早期叶色异常可作为病虫信号判断依据。
  • 遥感反演辅助验证:作为MODIS、Sentinel-2等遥感植被指数的地面实测验证数据来源。

八、效果分析
  • 数据客观连续:长期图像序列有助于分析年度、季节性变化。
  • 精度高于人工调查:减少人为误差、主观判断偏差。
  • 可与AI算法结合:实现自动识别展叶、开花等关键事件。
  • 结合气象与土壤数据:可建立物候-气象响应模型,评估气候变暖影响。

九、国标规范(中国相关)
  • GB/T 28581-2012 《植物物候观测规范》
  • GB/T 32134-2015 《森林生态定位观测技术规范》
  • GB/T 41184-2021 《多光谱遥感图像与植被指数分类》
  • 中国生态系统研究网络CERN 监测技术手册

十、参考文献
  1. Zhang, X. et al. (2003). Monitoring vegetation phenology using MODIS. Remote Sensing of Environment.
  2. Melaas, E.K. et al. (2016). Evaluating remote sensing of deciduous forest phenology at multiple spatial scales. Environmental Research Letters.
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