EcoDrone^® UAS-4轻便型无人机遥感系统

      EcoDrone^® UAS-4轻便型无人机遥感系统是由易科泰生态技术公司自主研发集成的专业级UAS生态遥感系统，采用先进的光谱成像传感器技术，4旋翼UAS平台，其主要技术特点如下：

• 自主研发4旋翼便携型专业无人机平台（ZL 2016 2 1103365.8），荣获第24届中国杨凌农业高新科技成果博览会“后稷奖”
• 裸机重量1.8kg，悬停时间达60分钟，有效作业时间可达50分钟以上
• 模块式设计、强大的可扩展性能和兼容性，可自由随时随地更换监测设备、满足各种野外监测要求，一个UAS可以配备1个或2种不同的监测设备如高清晰RGB相机、红外热成像和多光谱镜头等
• 可选配RGB镜头、多光谱镜头、NDVI镜头、红外热成像镜头、空气质量监测模块等
• 专家支持，包括无人机专家、光谱遥感专家、生态环境专家等
• 合作无人机遥感联合培训，可到欧洲参加无人机遥感高级培训

1 应用领域：

• 农业病虫害及胁迫（如干旱胁迫、热胁迫等）监测评估预警
• 农作物播种面积与长势监测和农情监测
• 农业灾害监测评估
• 生态环境调查监测
• 水资源监测规划管理
• 土壤侵蚀监测评估
• 地理信息系统
• 野生动物及其栖息地调查监测评估
• 森林资源管理、林业病虫害及森林火灾调查监测预警
• 湿地资源调查监测评估
• 自然保护区管理等
• 生态旅游规划管理
• 空气质量在线监测

2 主要技术指标：

1. 裸机重量1850g，标配起飞重量4600g（包括电池、云台、镜头），大起飞重量8000g
2. 外形尺寸：916mm x 916mm x 220mm（螺旋桨及支架等展开），对称轴距650mm
3. 铝合金便携箱，570mm x 570mm x 155mm
4. 空载悬停时间不低于60分钟，有效作业时间可达50分钟以上（多光谱相机），飞行速度10m/s
5. 抗风能力：5级（8m/s 、28.8km/h)
6. 抗雨能力：在小雨天气可执行作业任务，但是不推荐雨天作业
7. 高精度GPS模块，支持GPS／北斗双模
8. 具备航点导航、定点、悬停、定高、航线、区域覆盖、环绕及跟随（follow-me模式，需地面站支持）等飞行模式，具备“黑匣子”功能模块等
9. 具备信号干扰保护，故障保护，低电压自动保护，一键自动返航降落功能
10. 气压和GPS定高，10m以内超声波定高（可选），精确度1cm
11. 标配4K高清画质彩色成像镜头
12. 遥控器：工作频率840MHz，通道数16，发射功率（EIRP）FCC 100 dBm，控制距离≥5km（无干扰环境下≥15km）
13. 在线图传（FPV接收）：工作频段5.8G，显示屏分辨率800x480，支持DVR黑匣子功能（大支持TF卡32G），大距离5km
14. 地面站（笔记本电脑用户自备）：一站式智能软件系统，具备飞行监控、参数设置、语音报读功能，内嵌地形地貌数据，全自动规划航线，支持一键返航
15. 专业无人机遥感技术支持、培训，技术服务

3 传感器配置：

（1）彩色成像（标配）：4k高清画质RGB镜头，帧频30FPS（大分辨率4K情况下），2.7k分辨率帧频50FPS，图片分辨率12MP（4000x3000像素），俯仰角-160～+160°，运动跟踪精度±0.1°，光学镜头f/2.8，35mm等效焦距22.6mm，82度HFOV，无畸变，质量88g。

（2）多光谱成像（选配）：兰、绿、红、红边、近红外五波段（5通道）多光谱成像，每像素8cm@120m高度，图像获取速率为每秒1次全部5个波段，12比特RAW，视角47.2°，SD卡存储带地理标签的多光谱图像，全新铝制机身，更耐用，更耐高温，重量232g。可选配10通道多光谱成像系统，利用新增通道监测浅水环境（气溶胶、浮质等），详细分析叶绿素效率或红边坡度。两相机波段可任意互换使用，允许用户创建多种新的指数模型及详细分析。可与EcoDrone^® UAS-4/8无人机平台组成即飞即用（Ready-to-fly）系统。

（3）红外热成像（选配）：波段7.5-13.5μm分辨率640×512，灵敏度30mK（0.03℃），1-14x数码变焦，传感器已经校准并附校准证书，可实时温度测量分析，温度测量范围-25℃－ 150℃；内置10倍光学变焦镜头，分辨率1920×1080；19种调色板供使用，在线测量。可选配Agro（CWSI、BCI在线测量）、WIRIS-S（30被光学变焦、微光夜视功能）

（4）空气质量监测模块（选配）：EcoDrone自主研发产品，可在线测量多种环境污染指标包括：空气温湿度、CO2、PM2.5/10、VOC、甲醛浓度、光照强度、GPS坐标、时间戳等。

（5）可选配PlantPen或SpectraPen等便携式地面植物光谱指数测量仪及其它各种陆基传感器网络

附：应用案例集锦