新品发布丨光谱成像上云端，无人机耕出智慧田！谱视界御谱·探稷Aerolmage启耕登场！

御谱·探稷  AeroImage

无锡谱视界科技有限公司

传统农业巡田经常存在着空间和时间上的滞后，最容易出现的问题，一是看不到全局，一亩地一亩地走，一天走不完一片基地，无法同时掌握整片基地的长势差异。二是等看出问题时已经晚了，等到叶片发黄、病害成片，防治窗口往往已经错过。

谱视界御谱·探稷Aerolmage

为这两个痛点而来

通过挂载大疆 Matrice 系列无人机

可部署于大疆机场3

30分钟即可完成600亩飞行

无人机自动起降、航线巡检、数据采集、指数反演、数据回传，全流程无人化，为作物长势监测、营养诊断、病虫害预警与产量预估提供高精度数据支撑。

技术原理：

快照式多光谱成像 + 边缘端指数反演

Aerolmage采用谱视界核心技术——像元级马赛克分片镀膜技术，技术路线可以概括为三句话：用一次曝光同时获取9个波段，用面向作物生理特征的波段配置提升诊断精度，再把反演模型直接装到边缘端，让结果在飞行途中就出来。

01像元级马赛克镀膜，一次曝光锁定9个波段

传统多光谱载荷多采用分时切换滤片或推扫成像，飞行速度稍快就会出现波段间错位与运动模糊。Aerolmage采用像元级马赛克分片镀膜工艺，单次曝光即可同步获取9个波段的完整光谱影像，每秒钟可以最多拍摄5组数据，可高速快照采集，单架次作业覆盖面大幅提升，并从根本上杜绝运动模糊，保证不同飞行速度下的数据质量稳定。

02面向作物生理特征优化的9波段配置

波段覆盖 620–850nm红边与近红外区间，光谱分辨率12nm，精准捕捉叶片色素、水分与组织结构的细微变化。对叶绿素含量、氮素水平、叶片结构异常的敏感度更高，能更早发现肉眼不可见的作物生长异常；设备内置光照度校准机制，保证不同时段、不同天气下数据的一致性与可比性。

03边缘计算：边飞、边算、边传

边缘端内置农业专用反演模型，光谱数据采集后在边缘端实时完成处理，直接输出植被指数分布图与定量农学参考结果，无需回地面工作站离线处理；结果可通过平台实时查看，作业全程同步生成分析热力图，真正实现"边飞边看、边飞边算、边飞边传"。

优势特点与核心功能

PART.01优势特点

快照式高效成像

单幅同步获取9波段完整光谱影像，1秒钟可以最多拍摄5组数据，无运动模糊，单架次覆盖面大幅提升。

9波段农业专用配置

红边加近红外精细覆盖，异常发现更早、胁迫识别更准，诊断精度领先。

边缘端内置算法

实时输出指数分布图，图数一体实时回传，不依赖地面离线处理。

原生适配大疆机型

适配DJI Matrice 4D/4TD与大疆机场3，可实现全自动航线规划、自主起降、自动充电、数据自动回传，定时巡检。

PART.02核心功能

作物长势监测

通过NDVI、NDRE等植被指数，实时量化作物冠层绿度与叶绿素含量，精准评估作物生长状态，快速识别长势薄弱区域，为田间管理提供决策依据。

营养诊断与精准施肥

反演作物叶绿素与氮素含量，生成田块间与田块内的氮素分布图，指导变量施肥，在保证产量的同时减少化肥使用、降低农业面源污染。

病虫害早期预警

作物受病虫侵染时，叶片细胞结构改变会导致光谱特征提前 2-3 天出现异常，红边波段可捕捉这些细微变化，实现病虫害早期预警，将防治关口前移。

产量预估支撑

全生育期常态化巡检积累的多时相指数数据，为产量预估提供高精度数据支撑。

无人值守自动巡田

依托大疆机场实现定时自动作业，一次部署，长期运行，大幅降低人工巡田成本与作业门槛。

技术参数

原始数据与效果数据

原始数据：一飞多能，一次获取全域多光谱

快照式面阵成像让Aerolmage在一次飞行中即可获取视场内全部像元的完整多光谱数据，同时输出高精度可见光正射影像与各波段原始光谱影像，从根本上杜绝了由无人机姿态微小波动带来的图像扭曲与拼接误差，为后续指数反演与地块级分析打好数据底座。

飞行采集并拼接生成的区域多光谱影像（村庄与农田）

效果数据：30+指数一屏尽览，长势差异图上可见

一次巡检任务完成后，系统自动批量输出NDVI、NDRE、EVI、SAVI、MSAVI、GNDVI、NDVI705、SIPI、PSRI等30余种植被指数专题图，同一地块的不同长势分区、胁迫区域在图上一目了然。

100m航高拼接成果，单架次自动输出30+种植被指数专题图

农场NDVI分布图（0–1色标），田块间与田块内长势差异清晰可辨

试验区多指数对比图集，支持品种与处理间的横向比较

NDVI冠层绿度分布图，薄弱区与优势区自动着色区分

通过对比农作物拔节期、抽穗期NDVI值与其NDVI差值空间分布可知，拔节期长势较差的区域经追肥后，长势已往好的方面发展

在病虫害场景中，红边波段可按病害严重程度自动分级出图（健康、一般、轻度、严重、枯亡），帮助农户精准定位发病中心、按需施药；在营养管理场景中，氮素分布图直接对接变量施肥作业。

从数据到决策：自动化分析报告

Aerolmage不是一个"只出图的相机"，而是一套完整的分析基站：巡检数据回传后，配套软件平台自动完成正射拼接、指数反演与统计分级，输出图表化农情分析报告，管理者和种植户无需掌握遥感专业知识，打开报告即可决策——数据采集、结果分析、报告输出全程软件自动完成，轻松上手。

报告展示

01归一化植被指数NDVI

NDVI（归一化植被指数）是一种广泛应用于遥感领域的植被监测指标，用于衡量地表植被的生长状况和覆盖程度。它利用植被对不同波段光的反射特性计算得到，是遥感生态评估中最常用的指数之一。

NDVI空间分布图

02红边归一化植被指数NDVI705

NDVI705是在经典NDVI基础上，将红光波段由670nm移至红边区域705nm、近红外参考波段取750nm后构成的归一化指数，专门用于改善高植被覆盖区的饱和度问题，并增强对叶片叶绿素含量与冠层结构差异的敏感性。

NDVI705空间分布图

03红边归一化差异指数NDRE

NDRE（红边归一化差异指数）是专门针对红边波段构造的植被指数，利用790nm近红外平台与720nm红边肩部之间的反射率差异，反演冠层叶绿素含量和氮素营养状况。与NDVI相比，NDRE在高生物量作物（如玉米、小麦、棉花封行后）中不易饱和。

NDRE空间分布图

04增强型植被指数2EVI2

EVI2（增强型植被指数2）是在三波段EVI基础上去掉蓝光大气校正项后的两波段简化形式，通过引入分母常数项1和增益系数2.4，进一步抑制土壤背景和大气气溶胶对植被信号的干扰，同时缓解高植被区饱和问题。

EVI2空间分布图

05土壤调节植被指数SAVI

SAVI（土壤调节植被指数）由Huete提出，在NDVI分母中引入土壤调节常数 L（常用0.5），用于校正土壤背景对植被指数的影响，是低植被覆盖区NDVI 的重要改进版本。

SAVI 空间分布图

06植被状态指数VCI

VCI（植被状态指数）由Kogan提出，是在DVI基础上引入根号分母构成的归一化变体，目的是在保留差值指数对生物量敏感性的同时，抑制土壤和大气背景的影响，常用于干旱遥感监测中的植被状态评估。

VCI空间分布图

07垂直植被指数PVI

PVI（垂直植被指数）由Richardson和Wiegand提出，基于土壤线理论：在红光—近红外二维特征空间中，土壤像元沿一条近似直线（土壤线）分布，植被像元则位于土壤线之上。PVI 表示像元到土壤线的垂直距离，距离越远，植被信号越强。

PVI空间分布图

08红边反射率比值指数aRARSa

RARSa（红边反射率比值指数a）由Blackburn提出，取675nm红光吸收峰与700nm红边反射率之比，与PSSRa互为倒数关系，专门用于反演叶绿素a含量。其设计思路是直接刻画叶绿素吸收峰与红边肩部之间的反射率对比。

RARSa 空间分布图

END

天眼观农，光谱识稷

谱视界御谱·探稷Aerolmage

以全流程无人化与数智化为核心

可实现全局监测、提前预警、实时反演

高效成像与高精数据输出

构建从自主作业到智能决策的完整闭环

为农田管理提供

常态化、精准化的空中数据支撑

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