PVI(垂直植被指数)、RVI(比值植被指数)、DVI(差值植被指数)、GVI(绿度植被指数)、EVI(增强植被指数)、LCI(叶片叶绿素指数)、DCNI(双峰冠层氮指数)、SIWSI(短波红外水分胁迫指数)、PRI(光化学植被指数)、CARI(叶绿素吸收比值指数)、MCARI(修正型叶绿素吸收反射率指数)、SIPI(结构不敏感植被指数)...
Red edge(红边)、NIR(近红外)、NDVI(归一化植被指数)、GNDVI(绿光归一化差值植被指数)、NDRE(归一化差异红色边缘指数)、OSAVI(优化型土壤调节植被指数)、NDWI(归一化水分指数)、SAVI(土壤调节植被指数)、RVI(比值植被指数)、EVI(增强植被指数)、MSAVI(土壤调整植被指数)、
LCI(叶片叶绿素指数)、DVI(差值植被指数)、TVI(三角植被指数)...
Coverage(覆盖度)、Cell area(面积)、Number(株数)、R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)、L(亮度)、a(颜色通道)、b(颜色通道)、H(色调)、S(饱和度)、V(明度)、Gray(灰度)、Contrast(对比度)、Homogeneity(同质度)、Dissmilarity(差异性)、Entropy(熵)、ASM(角二阶矩)、Energy(能量)、Correlation(相关性)、NGRDI(归一化绿红差异指数)、ExG(过绿指数)、RGRI(红绿比值指数)、VEG(植被因子指数)、ExGR(超绿超红差分指数)、ExR(超红指数)、CIVE(植被提取颜色指标)、NDGI(归一化差异绿度指数)、...
适用水稻、玉米、小麦、花生、烟草、草业等各类大田作物
支持数据按小区尺度来自动化提取和输出
精准分割植被和土壤，可自动提取100+种植被信息
支持选配各类续航能力的高光谱、多光谱和可见光无人机
操作简单，一键分析，极简体验
支持拓展PhenoAI Flow对数据进行深度学习建模和挖掘
精准量化作物或植被的抗逆程度、健康情况等，助力育种家进行快速筛选和基因定位
精准量化各小区的苗情苗势，助力栽培研究
助力种企高效提取各地块的面积和出苗情况，节约面积核算和出苗密度成本
支持高效标记目标小区
自动折算出目标实际形态信息
一键分析，并描出作物轮廓
可添加所有主流框架/深度学习模型
包括高光谱、多光谱、可见光信息
可添加可视化训练和调参模块
| 序号 | 参数 | 详情介绍 |
|---|---|---|
| 1 | 小区标记 | 不论是高光谱、多光谱还是可见光图像，PhenoAI air都能自动选取可见光波段进行显示，方便用户进行作物小区的标记 |
| 2 | 尺度校正 | 通过标记参照物的实际尺寸，后续特征提取时将自动折算植被实际形态信息 |
| 3 | 特征提取 | 不论是高光谱、多光谱、可见光都支持一键分析，描绘作物轮廓以便查看分割精度 |
| 4 | 添加模型 | 对于较复杂的分析场景，PhenoAI air支持添加所有主流框架或产品下的深度学习模型用于分割，包括Pytorch、TensorFlow、Keras、GrowthBrain |
| 5 | 灵活性 | 系统根据电脑配置，自动调节占用的cpu核数，生成图表自动保存 |
| 6 | 指标提取 | 对于可见光相机，可全/半自动提取分析各小区植被面积、覆盖度、颜色等信息；对于多光谱图像，还可全/半自动提取分析各小区的NDVI等植被指数同时能进行更精准的图像分割 |
|
7 | 系统功能 | 可见光(50+指标)：小区面积、覆盖度、小区纹理、NGRDI 、ExG 、CIVE 、VEG等 多光谱(100+指标)：Red edge、NIR、NDVI、GNDVI、NDRE、OSAVI、LCI等 高光谱(150+指标)：包括不限于PRI、DCNI、RES、NDchl等 |
| 8 | 操作方式 | 傻瓜式操作界面，用户只需点击界面上按钮即可进行分析 |
| 9 | 系统界面 | 自定义界面，支持用户拖拽工具栏，按照使用偏好可放置上、下、左、右四个区域 |
| 10 | 图像格式 | 支持高光谱、多光谱和可见光主流格式，包括不限于：dng ，jpg ，png ，bmp ，tif ，hdr等 |
*各型号详细参数请咨询客服
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