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農業植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監測
全色銳化技術：12.4MP 全色傳感器將多光譜數據空間分辨率提升至1.25cm / 像素（60m 飛行高度），實現葉片級細節識別，可精準定位單株作物異常，適用于早期作物計數、病蟲害識別等機器學習應用。
熱成像升級：320×256 FLIR Boson® 熱成像儀使熱成像地面分辨率提升 2 倍（17cm / 像素），可清晰捕捉作物冠層溫度差異，為灌溉管理和水分脅迫監測提供精準數據支撐。
Altum-PT 配備專業級輻射校準體系，內置 DLS2 光照傳感器實時監測光照變化，結合 CRP2 校準反射板實現自動化輻射定標，輻射精度達 ±3%。嚴格的工廠校準流程與科學級窄帶濾光片，確保數據的準確性與可重復性，滿足科研與工業級應用對數據精度的嚴苛要求。
作物健康監測：通過 NDVI/NDRE 等植被指數，快速識別作物長勢差異、缺素癥狀，結合熱成像數據提前 7 天預警水分脅迫、干旱、病蟲害等問題。
灌溉管理：分析作物冠層溫度差異，優化灌溉策略，減少水資源浪費，提升作物產量與品質。
產量預測與品質評估：葉片級分辨率數據支持早期作物計數、生長階段評估，熱成像可用于果蔬成熟度與損傷檢測。
碳匯核算：高分辨率光譜數據精準測算植被生物量，為農業碳匯項目提供科學依據。
森林健康評估：多光譜數據監測森林植被活力，熱成像技術早期發現森林火災隱患、病蟲害擴散，為林業管理提供決策支持。
生態恢復監測：跟蹤植被恢復過程中的光譜與溫度變化，評估生態修復效果。
生物多樣性保護：高分辨率數據識別植物分布，熱成像監測野生動物活動軌跡。
設備缺陷識別：熱成像精準檢測工業設備（如變壓器、管道）的高溫異常，多光譜識別材料老化、腐蝕等缺陷。
光伏電站監測：熱成像發現光伏組件熱斑，多光譜分析組件表面污染、損傷，提升發電效率。
建筑節能評估：熱成像檢測建筑圍護結構熱橋，多光譜分析外墻材料老化，為節能改造提供依據。
植物表型分析：葉片級分辨率數據支持植物形態、生理參數的精準測量，為育種研究提供數據支撐。
環境脅迫研究：模擬不同環境條件（干旱、鹽堿、病蟲害），同步監測植物光譜與溫度響應，揭示脅迫機制。
遙感算法開發：高質量多模態數據為機器學習、深度學習算法訓練提供理想數據源。
農業植被Altum-PT多光譜相機熱成像雙監測
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