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目錄:北京易科泰生態技術有限公司>>植物類>>植物冠層與光譜測量>> PRI&NDVIPlantPen葉夾式PRI NDVI測量儀(2018-4)

PlantPen葉夾式PRI NDVI測量儀(2018-4)
  • PlantPen葉夾式PRI NDVI測量儀(2018-4)
  • PlantPen葉夾式PRI NDVI測量儀(2018-4)
參考價 面議
具體成交價以合同協議為準
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  • 品牌
  • 型號 PRI&NDVI
  • 廠商性質 代理商
  • 所在地 北京市
屬性

產地類別:進口

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更新時間:2023-02-27 10:20:42瀏覽次數:2027評價

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產地類別 進口
PlantPen葉夾式PRI&NDVI測量儀是一種快速測量植物反射光譜指數的野外便攜式儀器。

  PlantPen葉夾式PRI&NDVI測量儀是一種快速測量植物反射光譜指數的野外便攜式儀器。PlantPen的兩種標準版配置分別測量NDVIPRI這兩種應用的植被指數。用戶也可以定制其他參數。

  PlantPen PRI 210PRI (Photochemical Reflectance Index) 光化學反射指數是通過計算植物葉片對531nm570nm兩個波長光反射而得到的參數。該參數對類胡蘿卜素極為敏感,反應植物的光合作用中的光能利用效率和CO2同化速率,并可作為植物水脅迫的可靠指數。因此廣泛用于植物產量和脅迫研究。

  PlantPen NDVI 310NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)歸一化植被指數是通過計算植物葉片對紅光和近紅外兩個波長光反射而得到的參數,是反映植物葉綠素含量的一個重要參數。葉綠素會強烈吸收紅光用于光合作用,而葉片細胞結構會強烈反射近紅外光。因此,NDVI與光合能力直接相關,從而反映植物冠層的能量吸收狀況。

應用領域

葉綠素含量快速檢測

植物光合研究

早期脅迫檢測

氮素利用效率研究

功能特點

攜帶方便、操作簡單。

直接無損測量得到NDVIPRI值。

內置藍牙與USB雙通訊模塊,GPS模塊,輸出帶時間戳的地理位置

軟件可導出數據為Excel格式,具備實時控制和遙控功能。

可用于農業、林業以及植物學中光合作用、逆境脅迫等的研究和教學。

技術參數

測量參數:PlantPen PRI 210:光化學反射系數PRI = (R531 - R570)/(R531 + R570);PlantPen NDVI 310:歸一化植被指數NDVI = (RNIR – RRED) / (RNIR + RRED)

測量光:內置雙波長光源,PlantPen PRI 210531nm570nmPlantPen NDVI 310635nm760nm

檢測波長:PlantPen PRI 210500 – 600 nmPlantPen NDVI 310620-750 nm

通訊:藍牙1.1USB

存儲:16M

數據存儲:100,000

顯示:圖形顯示

鍵盤:密封防水設計2

電源:可充電鋰電池,USB充電,連續工作70小時,低電報警

自動關機:5分鐘無操作

尺寸:135×65×33 mm

重量:188g

操作環境:溫度: 0 55 ºC; 相對濕度: 0 95 % (無冷凝)

存儲條件:溫度:-10 60 ºC;相對濕度:0 95 % (無冷凝)

用戶定制

描述植物結構和葉綠素含量的參數種類很多,應用測量光波長各異,計算方法也各不相同。為了滿足不同客戶的需求,可以定制適合各種類似參數的掌上植物測量儀。或購買PolyPen RP410光譜儀測量植物全反射光譜。

應用案例

 

  使用PlantPen NDVI SpectroSense 2+植被指數測量儀分別測量水稻葉片和冠層的NDVIY Fenghua, et al. 2016

產地:捷克

參考文獻

1. K Jabran, et al. 2018. High carbon dioxide concentration and elevated temperature impact the growth of weeds but do not change the efficacy of glyphosate. Pest Management Science 74(3): 766-771

2. K Trnková, et al. 2017. Desiccationinduced changes in photochemical processes of photosynthesis and spectral reflectance in Nostoc commune (Cyanobacteria, Nostocales) colonies from polar regions. Phycological Research 65(1): 44-50

3. V Leemans , et al. 2017. Estimation of leaf nitrogen concentration on winter wheat by multispectral imaging. SPIE Commercial + Scientific Sensing and Imaging

4.Y Fenghua, et al. 2016. Models for estimating the leaf NDVI of japonica rice on a canopy scale by combining canopy NDVI and multisource environmental data in Northeast China. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 9(5): 132-142

5.C Zhang, et al. 2016. Affecting Factors and Recent Improvements of the Photochemical Reflectance Index (PRI) for Remotely Sensing Foliar, Canopy and Ecosystemic Radiation-Use Efficiencies. Remote Sensing  8(9): 1-33

6.LLR Mendonçaa, et al. 2016. Management of Meloidogyne javanica with biological pesticides and oils in a lettuce field. Nematoda 3: e152015

7.R Calderón, et al. 2016. Soil temperature determines the reaction of olive c*rs to Verticillium dahliae pathotypes. PLOS ONE 9(10): e110664

8.M Barták, et al. 2015. Effect of dehydration on spectral reflectance and photosynthetic efficiency in Umbilicaria arctica and U. hyperborean. Biologia Plantarum 59(2): 357-365

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