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        產品展示/ PRODUCTS PLAY

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        SOC710高光譜成像儀

        描述:SOC測量與分析軟件用來數據轉換和數據分析。數據存儲格式為BIL,可以用ENVI軟件等第三方高光譜分析軟件讀取;可選取任意光譜圖像區域輸出NDVI、GRVI、SR、SAVI、EVI等十余種植被指數,可直接與SPOT、 MODIS、AVHRR等多種衛星數據比對,...

        • 產品廠地:北京市
        • 廠商性質:代理商
        • 更新時間:2025-05-28
        • 訪問量:1015
        產品介紹/ PRODUCT PRESENTATION

        SOC710-VP便攜式高光譜成像光譜儀內置掃描及雙CCD的*設計,可以很容易地實現多種測量方式,靈活高效地獲取多種測量尺度的高光譜圖像數據,兼顧了野外支架—移動式測量—實驗室—顯微成像等多種使用需求,SOC710-VP便攜式高光譜成像光譜儀的多功能支架可以測量棉花、玉米、果樹等大型植物。由于其集成度高,操作便捷,快速獲得觀測目標在400-1000nm內的高光譜圖像數據,可廣泛用于環境遙感、精準農業、物種分類、農林遙感、植物科學、果實/種子品質、成分分析等研究。

        SOC710-VP光譜儀采用全息衍射技術,光通過率高、偏振效應小;內置式平移推掃設計,小巧便攜,利于野外移動使用,也可以無人值守長期自動監測。

        SOC710-VP便攜式高光譜成像光譜儀雙CCD可視化對焦,能夠直接預覽測量區域圖像;采集軟件具有光譜單波段灰度圖像、彩色合成圖像以及光譜曲線的實時顯示功能;可顯示任一單波長影像,并可用軟件制作3D高光譜立體圖像顯示;可以視頻模式存儲并連續播放不同波長的影像。 儀器經過嚴格NIST可溯源校準,可進行優良輻射測量,數據準確可靠。可配備多種規格紅外鏡頭。

        產品優勢

        掃描方式——內置平移掃描,圖像無畸變

        *的內置掃描和雙CCD設計,可直接預覽待測區域圖像,內置平移推掃設計成功地解決了外置掃描方式無法避免的圖像畸變問題。真正的所見即所得!

        靈活性——可快速轉換為顯微測量

        SOC710系列*的內置掃描和雙CCD設計,使它可直接與顯微鏡聯接使用,觀測微觀樣品的光譜圖像,而不需另配掃描臺或增設附件。

        全自動測量—--高度智能化運行

        自動暗電流,自動匹配掃描速度,預覽圖像自動提示曝光飽和,自動存儲;可按預設的測量間隔長期無人值守全自動監測。

        便攜性——野外/室內多種模式,多種用途

        SOC710-VP總重量僅2.95kg,可以直接安裝在多種支架上進行測量。USB接口使用方便,可擴展多種接口,多種用途。

        軟件功能強大——具有多種分析功能

        軟件支持接口等參數的設置;可顯示光譜曲線及光譜圖像;硬盤記錄數據,方便配合ENVI軟件;黑白校正功能;機械平臺控制功能;光譜圖像計算;光譜反射率計算;光譜匹配角填圖功能;單波長影像及3D立體圖像顯示;可輸出至EXCEL報表便于數據處理。

        多種測量模式、多種觀測尺度、一機多用、應用領域廣泛

        SOC710系列具有內置掃描及雙CCD的*設計,可以很容易地實現多種測量方式,靈活高效地獲取多種測量尺度及多種測量角度的高光譜圖像數據,兼顧了野外支架—移動式測量—實驗室—顯微成像等多種使用需求,多功能支架可測量棉花、玉米、果樹等大型植物

        產品特點

        SOC公司擁有40余年光譜成像經驗及多項高光譜成像技術磚利,與美國NASA及長期合作。

        SOC710-VP便攜式高光譜成像光譜儀內置掃描及雙CCD的*設計,可以很容易地實現多種測量方式,靈活高效地獲取多種測量尺度的高光譜圖像數據,兼顧了野外支架—移動式測量—實驗室—顯微成像等多種使用需求,多功能支架可以測量棉花、玉米、果樹等大型植物。

        SOC710系列產品測量與分析軟件用來數據轉換和數據分析。數據存儲格式為BIL,可以用ENVI軟件等第三方高光譜分析軟件讀取;可選取任意光譜圖像區域輸出NDVI、GRVI、SR、SAVI、EVI等十余種植被指數,可直接與SPOT、MODIS、AVHRR等多種衛星數據比對,進行地面遙感數據驗證。

        應用領域

        環境遙感 水色水環境

        遙感定標 水質光譜測量

        地面驗證 藻類葉綠素測量

        分類制圖 水色遙感

        農林植物 生物醫藥/食品

        準確農業 顯微分析

        物種鑒別/土地分類 生化分析

        植物脅迫生理 機械觀察

        作物健康(病蟲害) 表面檢查

        果實品質檢測 機器視覺


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