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多光谱遥感植物表型分析系统（农业无人机）通过无人机搭载多光谱相机，低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息，实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数?。结合机器学习算法与植被指数建模，可为植物科学研究、作物育种、精准农业、种植策略优化和灾害预警提供数据支持，大幅提升农业决策效率。

无人机玉米表型生长光谱监测系统通过无人机搭载多光谱相机，低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息，实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数?。结合机器学习算法与植被指数建模，可为植物科学研究、作物育种、精准农业、种植策略优化和灾害预警提供数据支持，大幅提升农业决策效率。

无人机稻麦全生育期智能光谱巡检系统通过无人机搭载多光谱相机，低空飞行获取作物反射的多波段光谱信息，实时解析植株生长状态、营养水平、水分胁迫及病虫害等核心参数?。结合机器学习算法与植被指数建模，可精准估算叶面积指数、生物量等表型特征?，为作物育种筛选、精准灌溉、种植策略优化和灾害预警提供数据支持，大幅提升农业决策效率。

无人机低空遥感植物表型分析系统利用无人机采集地面或作物的高清图像，通过图像处理技术进而分析识别作物出苗率、生育期、作物长势、株高、冠层覆盖度、倒伏、穗数及给出产量预测、种植策略优化等关键指标。适合于农业监测、巡检等场景。

无人机玉米表型生长监测系统主要通过无人机携带的高像素可见光相机对玉米田进行飞行检测，识别雄穗，并指导后续去雄作业的执行，以减少人力需求，提高去雄检测的效率和精确，保证玉米在制种和育种过程中的高品质、高产量。

小型无人机植物表型成像系统利用小型无人机的灵活性和高效率，对水稻和小麦等作物进行周期性的空中拍摄，采集作物不同时期的生长状态图片，进而识别分析作物出苗率、生育期、作物长势、株高、冠层覆盖度、倒伏、穗数及产量预测、受灾损失核算、种植策略优化等关键指标。