IQ-Thermo便携式高光谱成像与红外热成像系统
本系统凭借便携、轻巧、智能化、即开即用、在线测量、实时分析的特点，广泛适用于实验室或野外等多种场景，通过对叶片或冠层水平光谱反射及温度进行高分辨率成像，可应用于快速无损、高通量原位生态遥感监测、植被生物及非生物胁迫监测、植物蒸腾及气孔导度研究、生物多样性监测等，尤其对叶片及冠层尺度植被生长监测、物种多样性调查、环境及生态系统动态变化等具有重要意义。
本系统主要由光谱成像传感器及便携台架组成，成像传感器包括内置推扫智能高光谱成像单元和LWIR红外热成像单元。高光谱成像单元集采集、分析处理、结果可视化等功能特点于一体（ALL-IN-ONE），具备IP等级防护和全自动运行特点，内置WiFi可远程控制，实现无人机值守工作。曾荣获2018年德国设计协会“红点设计奖”—的工业设计奖项、连续两年获得“inVISION创意奖”。红外热成像单元具有高达640×512px的像素分辨率及0.03℃超高灵敏度，其低能耗、轻量级、坚固结构设计适用于野外复杂严苛条件下原位监测场景。
应用领域：
适用于光合作用研究和植被胁迫研究，农业、林业、生态系统监测等领域。研究内容涉及光合活性、胁迫响应、病虫害监测、农田测绘及普查等
ü 野外原位生态遥感监测
ü 病虫害监测与防治
ü 森林资源调查评估
ü 样方高通量遥感监测
ü 植物表型与形态学研究
ü 作物产量评估及农情监测
ü 作物干旱胁迫监测及灌溉管理
ü 农田测绘及农业普查
ü 作物育种及抗性筛选
ü 生物多样性及种质资源调查
作物冠层温度分析
功能特点
§ 系统化一体式设计，轻量便携，适合野外原位生态调查使用
§ 智能化高光谱成像传感器，覆盖400-1000nm波段，可计算数十种植被指数图像
§ 高性能红外热成像测温系统，温度分辨率0.03℃，配有温度数据专业分析软件，提取感兴趣区域温度动态变化曲线
§ 高光谱成像传感器具备GPS模块，便于不同地理位置的数据融合分析
主要技术指标：
1、 系统化支架设计：集全太阳光谱双光源、成像单元、云台及三脚支架于一体，重约5kg，便携组装、易于操作
2、 400-1000nm智能高光谱成像：集光谱数据采集、自动扫描成像、自动分析处理、可视化分析结果等功能于一体，可通过光谱特征曲线创建App导入相机直接应用，进行性状快速筛选、检测、识别等功能
a) 光圈F/1.7
b) 光谱分辨率7nm
c) 光谱波段：204，可选Bin 2x和Bin 3x
d) 内置GPS，每个高光谱数据立方均自带地理标签，便于精准定位、多源信息融合分析
e) 内置SAM算法，无需任何复杂处理，即可快速实时显示分析结果
f) 自带4.3英寸触摸屏+13个物理按键，可快速实时测量分析得出结果
g) 具备USB或WIFI远程控制功能，可通过USB线缆或无线WIFI在软件中控制相机运行
3、7.5-13.5μm红外热成像成像，非制冷红外焦平面检测器，640×512像素，出厂黑体校准，内置NUC校准，含校准证书温度分辨率0.03℃，9/30/60Hz可选
a) 测温范围：-25℃至+150℃或+40℃至+550℃，可选1500℃
b) 温度灵敏度≤0.03℃（30mK）@ 30℃；
c) 数据传输：USB-3或GigE千兆以太网
d) 光学镜头，可选配6.8mm、9mm、13mm、19mm镜头
e) 具备14种调色板供任意选择，可多样化设置热成像假彩色
f) 具备等温模式、温度预警、ROI分析、温度剖面、3D温度显示、输出报告等功能
g) 支持CSV、非辐射JPEG、辐射JPEG、辐射视频、AVI、MP4等格式输出
h) 防护等级：IP65，适用野外严苛条件下适用
野外使用照片
安装培训
热成像软件截图（左）高光谱数据分析截图（右）
高光谱用于拟南芥表型分析（案例）
参考文献：
1) Jan B , Kelvin A , Dzhaner E , et al. Specim IQ: Evaluation of a New, Miniaturized Handheld Hyperspectral Camera and Its Application for Plant Phenotyping and Disease Detection[J]. Sensors, 2018, 18(2):441-.
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3) Detection of Diseases on Wheat Crops by Hyperspectral Data
4) Barreto, Abel & Paulus, Stefan & Varrelmann, Mark & Mahlein, Anne-Katrin. (2020). Hyperspectral imaging of symptoms induced by Rhizoctonia solani in sugar beet: comparison of input data and different machine learning algorithms. Journal of Plant Diseases and Protection. 10.1007/s41348-020-00344-8.
5) Sajad Kiani, Saskia M. van Ruth, Leo W.D. van Raamsdonk, Saeid Minaei. Hyperspectral imaging as a novel system for the authentication of spices: A nutmeg case study. LWT - Food Science and Technology. 104(2019)61-69.
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7) Yuan, X.; Laakso, K.; Davis, C.D.; Guzmán Q., J.A.; Meng, Q.; Sanchez-Azofeifa, A. Monitoring the Water Stress of an Indoor Living Wall System Using the “Triangle Method”. Sensors 2020, 20, 3261.
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