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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。

玉米表型生长光谱监测系统（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。

低空遥感植物表型分析系统（农业无人机）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。

玉米表型生长监测系统（农业无人机）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。