
托普云農稻麥全生育期智能巡檢系統(含可見光版TP-KJG-DM及多光譜版TP-DGP-DM)以工業級多旋翼無人機為低空遙感載體,集成RTK高精度定位、可見光及多光譜成像單元,按預設航線對水稻、小麥田塊實施多時相周期性航測,配合TP-AIPheno智能解析軟件將影像數據轉化為出苗率、生育期、株高、覆蓋度、倒伏程度、有效穗數、植被指數及產量預估等量化表型參數,并建立與田塊物聯網環境數據的時空關聯,解決傳統人工目測主觀性強、頻次低、難以追溯全生育期動態變化的痛點。
一、低空自主巡檢飛行平臺
工業級多旋翼機體:具備抗風穩定性與足夠有效載荷,支持自動起飛、按航線巡航、斷點續飛、低電量自動返航及失控保護,適應大田復雜微氣象與作業窗口期限制。
RTK/PPK厘米級差分定位:為每條航帶及每張影像賦予高精度地理坐標,保障多期次飛行數據的空間配準,確保試驗小區邊界精準對齊與跨期對比有效性。
全自主航線規劃:可按多邊形田塊邊界生成柵格航線,自定義相對地面高度、航向/旁向重疊率及自動觸發曝光頻率,滿足稻麥不同生育期冠層分辨率要求。
二、成像載荷配置(按型號分級)
高分辨率可見光成像(RGB):頂視采集冠層高清影像,經攝影測量生成數字表面模型(DSM)與正射影像(DOM),用于株高反演(差分裸土DEM)、冠層覆蓋度、出苗率統計、倒伏檢測及肉眼輔助生育期判別。
多光譜成像(MS,TP-DGP-DM系列):獲取綠、紅、紅邊、近紅外等波段冠層反射率,經太陽輻照度定標后計算NDVI、GNDVI、NDRE、OSAVI等植被指數,反演葉綠素相對含量、氮素營養水平、葉面積指數趨勢及早期生物量估算,支撐隱性脅迫(缺氮、早期病蟲、水分虧缺)早期診斷。
三、稻麥專屬AI表型解析軟件(TP-AIPheno)
影像預處理與幾何校正:自動完成輻射歸一化(多光譜)、鏡頭畸變消除、影像拼接與正射校正,生成地理參考一致的RGB正射圖與植被指數柵格圖層。
試驗小區/田塊自動分割:導入小區布局圖或手動繪制多邊形,按空間坐標將影像與指數圖層切割匹配至對應品種/處理,實現品種—表型一對一關聯,適合育種區試與品比試驗。
全生育期關鍵性狀提?。?/span>
苗期/分蘗期:出苗率/成苗率統計、缺苗位置標記、冠層覆蓋度。
拔節—孕穗期:基于DSM差分反演株高與株高分布、覆蓋度動態曲線、植被指數均值及空間異質性。
抽穗—灌漿期:有效穗/穗頭計數為主的穗數估算、抽穗進度(生育期)識別、冠層衰老(黃化)比例。
成熟期:倒伏區域識別與倒伏面積占比、基于植被指數—產量經驗模型做小區級產量潛力預估。
時序生長軌跡構建:對同一地塊多期航測按統一坐標系疊加,輸出關鍵表型參數隨生育進程的變化曲線,支撐抗逆性或豐產性縱向比較。
人工校正與模型自學習:允許研究員對自動識別結果進行框選修正,修正樣本回流訓練集供模型迭代優化。
四、數據融合管理與物聯網環境錨定
GIS可視化管理平臺:以電子地圖為底圖展示飛行覆蓋范圍、各期表型熱力圖(覆蓋度、NDVI、倒伏區等)及異常標注,支持多期滑動對比查看。
環境與表型數據聯動:可綁定田塊關聯自動氣象站與土壤溫濕/電導率傳感器,按時間戳與空間范圍將冠層遙感參數與微環境數據關聯,輔助構建"環境因子—表型響應"分析矩陣。
農事記錄閉環:記錄播種、施肥、灌溉、施藥等農事操作類型、用量及執行人,與生長曲線疊加展示,輔助栽培措施效果回溯。
多格式導出與權限管控:支持GeoTIFF(原始/指數圖層)、CSV(小區統計表)、Excel、PNG、PDF等格式導出;多級賬戶權限防誤刪與參數篡改,操作日志可追溯。
五、典型應用場景
水稻/小麥育種區試與品比試驗:對大樣本育種群體多期重復航測,量化株高、覆蓋度、抽穗進度、倒伏程度、產量潛力預估,輔助高產、耐逆、優質等目標性狀早期篩選。
大田精準栽培管理決策:監測群體長勢空間差異指導變量施肥/灌溉,早期發現局部缺氮或病害斑塊確定靶向施藥區域。
災害評估與補苗指導:災后快速評估倒伏、凍害、淹水受損范圍與程度,苗期標記缺苗位置指導補苗。
栽培生理與脅迫研究:結合多光譜指數追蹤旱/澇/缺氮等處理下冠層光譜特征演變,解析品種間適應性差異。
六、核心功能
1.全生育期智能監測:覆蓋從補苗指導、生育期識別、株高分析、覆蓋度分析、倒伏分析以及產量預估等算法能力。
2.?全自主航線規劃與拍攝?:支持預設飛行路徑,自動完成圖片采集,降低人工操作誤差?。
3.?長續航與大范圍作業?:支持最大40+分鐘續航與15公里飛行半徑?。
4.?可視化管理平臺?:集成GIS地圖顯示基地與地塊信息,支持實時查看土壤、氣象等環境參數?。
5.?智能地塊劃分管理?:支持設置地塊名稱、類型、土壤等信息,地塊面積自動計算。
6.?物聯設備集成管理:?支持綁定氣象站、土壤傳感器等設備與地塊聯動,實現環境數據自動采集、歸集。
7.多設備集成:支持考種、光合等科研設備數據接入,實現數據同步,無需手動錄入。?
8.?高精度圖像處理:采用圖像拼接與空間校正技術,自動排除遮擋干擾得出實際對應的物理面積。
9.?農事操作閉環管理?:記錄操作類型、投入品及執行人員,結合生長模型實現標準化生產管理?。
10.農事操作指導:可結合生育期和作物生長模型,指導相關農事操作,標準化生產過程。
11.補苗指導:可在地塊上標記缺苗位置和缺苗率,判斷是否需要補苗,指導快速補苗。
12.校正自學習功能:支持手動校正識別結果,基于校正數據,模型可自動學習。
13.多維度數據報表:支持通過時間、地塊等維度,通過扇形圖、柱狀圖、列表等形式展現地塊、識別結果等數據,方便科研分析。
14.多格式數據導出:支持Excel、PNG、PDF等多種格式導出數據。?
該系統將低空自主航測、厘米級地理配準、稻麥全生育期表型AI反演、田塊環境—農事數據融合集成為閉環工作流,使稻麥全周期長勢監測從定性目測升級為可重復、空間顯式、多時相量化的科研與生產決策依據。
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