无人机低空巡检系统（手飞版）

更新日期2026-09-09 14:14:15

型号TP-WRJ-SF

TP-WRJ-SF无人机低空巡检系统是种集成了可见光、多光谱、AI等技术而成的低空智能巡检系统，可实现无人机任务下发、数据自动传输和管理以及基础数据展示直播、算法分析、数据存储等服务，标配含植被覆盖率、作物智能识别两种能力。

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产品详情

无人机低空巡检系统（手飞版）简单介绍：

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无人机低空巡检系统产品组成：

1.行业级无人机：专为农业行业打造，小巧便携、超强续航；

2.可见光相机：高分辨率可见光相机，负责拍摄高清图像；

3.多光谱相机：能够捕捉绿、红、近红外等多个光谱波段的相机；

4.图像处理系统：包含图像数据传输、图像分析、位置定位等功能；

智慧管理平台：包含地块管理、去雄数据、历史管理、统计分析等功能；

无人机低空巡检系统选配能力清单：

01	无人机低空巡检系统选配能力清单	作物覆盖率分析	支持全作物种类冠层覆盖率识别；
02		作物识别	可识别作物种类；
03		玉米去雄指导	通过计算机视觉和机器学习算法，自动识别玉米雄穗；可识别玉米雄穗数量、位置、占比等信息；
04		生育期识别	可自动分析作物所处生育期，比如水稻生育期，包含；返青期、拔节期、分蘖期、抽穗扬花期、灌浆期等生育期的智能识别；可结合生育期和作物生长模型，指导相关农事操作，标准化生产过程；
05		产量预估	可精准识别水稻和小麦的穗数，对穗数自动计数，基于图像处理和多维数据，可实现空间数据校正，无需任何标定装置即可得出每张图片实际对应的物理面积，从而计算亩穗数；支持考种数据导入结合系统内置产量预估模型，自动计算亩产量、地块产量、基地产量等数据；
06		出苗分析	可自动分析采集图片中的幼苗，自动检测和统计农田中作物的出苗数据；可在地块上标记缺苗位置和缺苗率，判断是否需要补苗，指导快速补苗；
07		倒伏识别	可识别作物倒伏面积、倒伏占比以及作物受灾损失模型，评估经济损失大小；
08		非粮非农识别	通过深度学习和目标检测模型，可对目标区域进行数据采集和分类，对非粮非农区域进行切割划分，统计区域大小和类型；
09		作物种类识别	精准识别作物种类，分析基地作物种植占比，判断是否满足种植要求；
10		株高分析	基于田间固定的标定杆作为参考，可对指定区域的作物株高进行识别，可得到作物群体株高数据；
11		植被指数	基于多光谱数据，可实现NDVI、RVI、DVI、PVI、EVI、GNDVI、LCI、OSAVI等数十种植被指数参数，可用于作物产量预估、植被覆盖度、变量施肥、氮含量、冠层覆盖度、水稻纹枯病等多方面的研究；
12		作物病害分析	可对作物病害发生等级进行划分，识别目标区域病害发生的严重程度，计算不同等级病害发生占比；
13		土地平整度分析	可生成田间地块三维点云数据，结合测量区域，得出地块不同地方的高低数据，计算土地平整度，指导农机进行土地平整工作；
14		三维建模	可进行群体三维建模、株高、叶面积指数以及单株分割等；
15		烟火检测	可识别是否有烟火，判断是否秸秆焚烧；
16		垃圾识别	识别是否有垃圾堆放或者田间药瓶等垃圾；