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高等教育領域數字化綜合服務平臺
微生物、植物耦合的水體治理與鹽堿化濕地修復綜合技術
水生植物修復技術是一種成本少、耗能低、效果好的生物－生態新技術，即利用植物的吸收、吸附作用，富集導致水體富營養化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同時由于水生植物生長對藻類的抑制作用，使水體中藻類數量降低，提高水體透明度，達到化害為利、凈化水質的目的，實現水域資源的可持續發展和利用。針對不同生態環境污染，從現場環境中篩選和構建具有高效污染修復的水生植物- 微生物群落體系，更具有針對性強、適應性強、效率高、成本低和對原有生態環境沒有威脅等優點。
北京大學
2021-02-01
微生物、植物耦合的水體治理與鹽堿化濕地修復綜合技術
項目簡介水生植物修復技術是一種成本少、耗能低、效果好的生物－生態新技術，即利用植物的吸收、吸附作用，富集導致水體富營養化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同時由于水生植物生長對藻類的抑制作用，使水體中藻類數量降低，提高水體透明度，達到化害為利、凈化水質的目的，實現水域資源的可持續發展和利用。針對不同生態環境污染，從現場環境中篩選和構建具有高效污染修復的水生植物- 微生物群落體系，更具有針對性強、適應性強、效率高、成本低和對原有生態環境沒有威脅等優點。應用范圍北京大學工學院從選育耐鹽堿性植物新品種入手，研究并優化不同鹽堿程度下植物組合、配伍模式，構建鹽堿環境植被快速恢復技術。篩選高效耐鹽功能菌，利用耐鹽功能菌接種技術，進一步發揮微生物植物聯合修復作用，加快鹽堿環境改良進程。形成以生物為主，鹽堿環境改良與污水治理同步進行，實現鹽堿改良—污染治理—生態重建系統綜合技術的集成的鹽堿化濕地的修復與改良綜合技術體系。項目階段北京大學工學院以多年對微生物的研究積累，將微生物與水體植物相結合，已經完成難降解有機磷化合物微生物——植物耦合凈化體系理論模型構建，建立了對有機磷農藥和難降解有機物（壬基酚等）具有高效分解能力的微生物菌群（同時可以作為微生物菌劑應用在水環境以外的如土壤環境的修復中）篩選、培育，開發了從相應污染環境篩選具有有機物吸收或降解功能的水生植物的技術。微生物－植物耦合水體污染治理技術比原有單一的微生物凈化方式提高70% 的效率。同樣，用生物的方式治理土壤的鹽堿化，可以增加土壤中的有機物，調節土壤中的水氣溫狀況，改變土壤結構與特性，改善有益微生物生存繁衍的環境。通過生物措施改良的鹽堿地脫鹽持久、穩定，且有利于水土保持以及維持生態平衡。
北京大學
2021-04-11
一種控制吡砂巖小流域溝道泥沙輸移的植物治理方法
本發明公開了一種控制砒砂巖小流域溝道泥沙輸移的植物治理方法，首次通過采用共生的灌草搭配模式并以特定形式的種植方式解決了一般植物谷坊無法攔截細沙且使用年限較短的缺陷，提高了固土固沙蓄水能力；本發明方法施工方便，成本低廉，且能極大提高植被的存活率，且不會對當地已形成的脆弱生態環境造成威脅，適宜大面積推廣應用；本方法可以顯著減少溝道內的水土流失和泥沙向下游的進一步輸移，同時減緩了水流沖刷，儲存了水分，改善了土壤，對溝道內防止泥沙輸移、提高植物覆蓋率具有重要意義。
天津城建大學
2021-04-11
一種控制吡砂巖小流域溝道泥沙輸移的植物治理方法
本發明公開了一種控制砒砂巖小流域溝道泥沙輸移的植物治理方法，首次通過采用共生的灌草搭配模式并以特定形式的種植方式解決了一般植物谷坊無法攔截細沙且使用年限較短的缺陷，提高了固土固沙蓄水能力；本發明方法施工方便，成本低廉，且能極大提高植被的存活率，且不會對當地已形成的脆弱生態環境造成威脅，適宜大面積推廣應用；本方法可以顯著減少溝道內的水土流失和泥沙向下游的進一步輸移，同時減緩了水流沖刷，儲存了水分，改善了土壤，對溝道內防止泥沙輸移、提高植物覆蓋率具有重要意義。
天津城建大學
2021-04-11
微生物、植物耦合的水體治理與鹽堿化濕地修復綜合技術
水生植物修復技術是一種成本少、耗能低、效果好的生物－生態新技術，即利用植物的吸收、吸附作用，富集導致水體富營養化的氮、磷，降解、富集其它有毒有害污染物，同時由于水生植物生長對藻類的抑制作用，使水體中藻類數量降低，提高水體透明度，達到化害為利、凈化水質的目的，實現水域資源的可持續發展和利用。針對不同生態環境污染，從現場環境中篩選和構建具有高效污染修復的水生植物- 微生物群落體系，更具有針對性強、適應性強、效率高、成本低和對原有生態環境沒有威脅等優點。
北京大學
2021-01-12
植物觀測顯微鏡 助力植物研究
產品詳細介紹 前言：植物病害是嚴重危害農業生產的自然災害之一。根據聯合國糧農組織估計，全世界的糧食和棉花生產因病害常年損失在10%以上。植物病害不僅可引起農作物產量的減少，而且在一定程度上還嚴重威脅到農產品的質量安全及其國際貿易。歷史上有很多因植物病害的大面積爆發和流行給人類帶來重大災難的事件，著名的"愛爾蘭大饑荒"，即1845年由于馬鈴薯晚疫病的嚴重流行危害而造成"餓殍遍地及流離失所"的重大案例。植物病蟲害同樣嚴重威脅人類寶貴的森林資源。林業病蟲害被稱為無煙的森林火災,林業專家提醒林業有關部門和林農要加強蟲情監測,早發現早防治,把病蟲害對林木的危害程度降到最低,以確保森林植被的健康發展。 細菌、真菌和病毒是引起蔬菜、水果、小麥、玉米、水稻、大豆等農作物及林木，花卉等病害的主要原因。這些病害微生物一般通過莖、葉、根系、果實等侵染植物，大部分病害在染病初期雖能較易防治，但一般不易被人察覺，病害一旦發生，防治不僅困難而且效果較差，致使農作物減產，甚至絕收。如何在病害發病初期進行檢測和及時防治，對防治病害的發生尤為重要。 3R Anyty研制開發的植物病蟲害現場檢測設備-----便攜式顯微鏡，產品小巧便攜、內置鋰電可以突破傳統光學顯微鏡使用空間局限性，在田間林場對病蟲害現場檢測、現場分析，確認病因，為病蟲害防治贏得寶貴時間，將病蟲害的危害程度降到最低！ Anyty便攜式顯微鏡3R-WM401PVTV/3R-WM601PCTV，獨創顯微鏡及顯示屏無線數據連接，無需任何電腦等輔助設備即可現場檢測，顯微鏡觀測的畫面直接轉化為數字信號，將各種植株上的病表，蟲害，病菌,真菌,灰酶等病蟲害直接在無線顯示屏上成像，快速分析判斷各種作物病蟲害的種類，確診病因,對癥下藥，還可以拍照、錄像儲存觀測數據，為如何防治病蟲害及科學用藥提供了科學合理的理論依據.產品規格： ●產品型號：3R-WM401PCTV ●產品品牌：Anyty（艾尼提） ●電腦操作系統：視窗XPSP2或Vista或WIN7以上 ●產品接口：USB2.0 ●光學芯片：CMOS35萬象素 ●照片象素：720x480,640x480,320x240 ●顏色：24bitRGB ●光學鏡頭：雙軸27倍&100倍顯微鏡頭 ●手動調焦范圍：8毫米到300毫米 ●放大倍數：10倍到200倍 ●自動白平衡. ●自動曝光 ●光源：內置8個可調暖白發光燈 ●有無偏光\濾光功能：無 ●電源：5V電腦USB電源 ●尺寸：13.5厘米(長)x3.6厘米(直徑) ●無線傳輸距離：不小于5米（無障礙） ●鋰電池特征： ●完全充電時間：3小時左右，可持續工作時間：5小時左右,壽命：完全充放電500次。 ●無線功率：10mW ●4個頻道可供切換專用液晶TV顯示屏： 顯示屏尺寸：3.5TFT-LCD 解析度：960×240分辨率 傳輸頻率：2414MHz.2432MHz.2450MHz.2468MHz（兆赫） 充電時間：3小時 工作時間：2小時 視頻大小：2700字節/分鐘 外形尺寸：100×70×25毫米 重量：140g
北京愛迪泰克科技有限公司
2021-08-23
人才需求：環境治理
環境治理
山東山工鋼圈有限公司
2021-08-26
人才需求：環境治理
環境治理
臨沂臨工重托機械有限公司
2021-08-26
綜合治理管理平臺
隨著近幾十年改革開放程度的不斷深入，經濟發展成效顯著，城市人口不斷積聚，社會治安壓力持續加大，建設綜合治理管理平臺便成為我國實現社會和諧、治安穩定的迫切需求。
綜合治理管理平臺是由政法委、綜治辦組織研發用于綜治業務工作的信息系統，依托市、區電子政務外網和計生、公安兩級信息數據中心，系統涵蓋社會管理、維穩、平安建設三大類業務內容，以社會管理工作關注數據為核心，以社會管理日常工作為基礎，應用于區、鄉鎮(街道)、村(社區、網絡)三級綜治工作部門，充分發揮信息技術在預警研判、服務管理、打擊預防犯罪等領域的作用。通過多種高科技手段，對交通要道、重點部位、治安復雜場所的全面監測覆蓋，以促進國家安防建設 ，降低犯罪類，提高人民群眾安全感。
一、介紹
綜合治理管理平臺是為滿足城市治安防控和城市管理需要，利用GIS地圖、圖像采集、傳輸、控制、顯示等設備和控制軟件組成，對固定區域進行實時監控和信息記錄的視頻監控系統。
平臺通過在交通要道、治安卡口、公共聚集場所、賓館、學校、醫院以及治安復雜場所安裝視頻監控設備，利用視頻專網、互聯網、移動網等網絡把一定區域內所有視頻監控點圖像傳播到監控中心，對刑事案件、治安案件、交通違章、城管違章等圖像信息分類，為強化城市綜合管理、預防打擊犯罪和突發性治安災害事故提供可靠的影像資料。
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二、新立訊綜合治理管理平臺解決方案
我司搭建綜合治理管理平臺主要包括兩點，技術部分軟硬件的改進。
1、硬件部分：采用新型高清紅外攝像技術? ? ? ? ? ? ? ?
（1）白天最遠可視距離達到800米，清晰拍攝人臉及車牌；
（2）晚上自動轉為紅外高清探頭，自動對焦，夜視可以清晰拍出紅外照片，讀取車牌；
（3）警用無人機的使用，在人口密集地或者警員人力不夠的情況下使用。對目標跟蹤定位有決定性的作用；
2、軟件部分：照片拍攝后經過網絡通訊至平臺，我司控制服務器內置算法，內置比對算法軟件。
（1）人臉識別技術
通過目標臉部特征進行建模，與照片任務特征進行對比，分類，錄入存儲服務器。經過測試，正確比對率可達90%，無誤報出現。
（2）車輛識別技術
區別于傳統車牌識別技術，我司增加車輛整體識別技術，通過尋找車輛特征進行建模，存儲，與攝像機拍攝的車輛進行比對。較傳統車輛識別，防止換牌，套牌的可能性，增強了城市道路管理。
三、網絡化平臺的搭建?
1、采用GPS定位的項目，利用WAB技術搭建地圖模型，增加監控點位的可視化，通過監控相機GPS定位以及攝像機云臺角度，相機焦距計算出報警點的經緯度，可視化在地圖模型。相關人員可以第一時間掌握事故地點。??
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2、公安平臺數據接入，利用高清紅外探頭的人臉識別，車輛識別，比對公安系統內犯罪人員以及違法車輛，可以直接尋找在逃人員，極大地增加了城市的安全性。
四、城市監控點位的布局思路
（1）重點單位：包括黨政機關駐地主要出入口；電信、郵政、金融等單位的主要出入口；也包括一些學校、小區、企業等，在這些重點單位門口或者周界布設槍型攝像機、球型攝像機，根據現場光照情況，選擇帶紅外功能或者非紅外功能的攝像機；
（2）公共場所：在一些人口密集或者案件高發的公共場所如公園、廣場、大型購物超市和汽車站、火車站、機場等，在一些監控范圍大的地方建議選用高清球機，可以監控更大范圍的目標場景；
（3）制高點：為了能更好的監控城市整體狀況，在城市的幾處制高點部署高空瞭望系統獲得大范圍、高清晰的畫面，運用紅外、透霧等功能的攝像機，對整個城市進行實時、大范圍、全天候的圖像精準動態監控，通過城市范圍內全局的監控場景保障各種指揮調度的高效、準確進行；
（4）道路交叉口及路段：在十字路口、三叉路口、丁字路口或者重要的路段等布設高清槍型攝像機，對于較大的路口也可布設高清球型攝像機，記錄過往的機動車、非機動車、人；
（5）其他：一些橋梁、隧道等也是路面監控系統的范疇，需要實時進行監控。
自2005年全國首批3111試點城市監控系統建設以來，我國平安城市的建設步伐已經進入到平穩階段。隨著城市經濟建設和各項社會事業的快速發展，工業化、城市化進程不斷推進，社會治安日益復雜化，不同警種和業務之間的橫向聯系也越來越密切，使得原來采用某方面專門技術、服務于某項專門業務的獨立運行的技術系統已經不能滿足社會治安動態管理的需求，平安工程進入多級監控聯網管理和業務應用全面融合的時代，視頻監控技術將成為繼刑偵、技偵、網偵技術之后公安機關戰斗力新的增長點。
新立訊科技股份有限公司
2021-08-23
植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）
產品詳細介紹
PlantScreen植物表型成像分析系統（植物自動傳送版）
PlantScreen植物表型成像系統由捷克PSI公司研制生產，整合了LED植物智能培養、自動化控制系統、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌系統等多項先進技術，以最優化的方式實現大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理生態與形態結構成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、生態毒理學研究、性狀識別及植物生理生態分析研究等。作為全球第一家研制生產植物葉綠素熒光成像系統的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領域處于全球的技術前列，大面積葉綠素熒光成像分析功能使PlantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進的儀器設備，使植物生長、脅迫響應等測量參數達100多個。
左圖為整套PlantScreen系統，中圖為成像室，右圖為成像室中的玉米
PlantScreen系統包括如下成像分析功能：
1. 葉綠素熒光成像分析：單幅成像面積35x35cm，成像測量參數包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等幾十個葉綠素熒光參數
2. RGB成像分析：成像測量參數包括：
1) 葉面積（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate）
2) 植物緊實度／緊密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）
3) 葉片周長（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)）
4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)）
5) 葉圓度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness）
6) 葉寬指數（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)）
7) 葉片細長度SOL (Slenderness of Leaves)
8) 植物圓直徑（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant）
9) 凸包面積（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）
10) 植物質心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)）
11) 節間距（Internodal Distances）
12) 生長高度（Growth Height）
13) 植物三維最大高度和寬度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions）
14) 相對生長速率（Relative growth rate）
15) 葉傾角（Leaf Angle）
16) 節葉片數量（Leaf Number at Nodes）
17) 其它參數如用于植物適合度估算的顏色定量分級、綠度指數（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others）
3. 高光譜成像分析（選配），可成像并分析如下參數：
1) 歸一化指數（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)）
2) 簡單比值指數（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED）
3) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]）
4) 最優化土壤調整植被指數（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)）
5) 綠度指數（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677）
6) 改進的葉綠素吸收反射指數（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)）
7) 轉換類胡羅卜素指數（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]）
8) 三角植被指數（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]）
9) ZMI指數（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710）
10) 簡單比值色素指數（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680）
11) 歸一化脫鎂作用指數（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)）
12) 光化學植被反射指數（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)）
13) 歸一化葉綠素指數（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)）
14) Carter指數（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760）
15) Lichtenthaler指數（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690）
16) SIPI指數（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)）
17) Gitelson－Merzlyak指數（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）
4. 熱成像分析（選配）：用于成像分析植物在光輻射情況下的二維發熱分布，良好的散熱可以使植物耐受較長時間的高光輻射或低水條件（干旱）
5. 近紅外成像分析（選配）：用于觀測分析植物的水分狀態及其在不同組織間的分布變異，處于良好澆灌狀態的植物表現出對近紅外光譜的高吸收性，而處于干旱狀態的植物則表現出對近紅外光譜的高反射性，通過分析軟件可以監測分析從干旱脅迫到再澆灌過程中的整個過程動態及植物對干旱脅迫的響應和水分利用效率，并形成假彩圖像，可以與植物的形態指數及葉綠素熒光指數進行相關分析研究。
系統配置與工作原理：
整套系統由自動化植物傳送系統、光適應室、RGB成像、FluorCam葉綠素熒光成像、高光譜成像、植物熱成像、植物近紅外成像、自動澆灌施肥與稱重系統、植物標識系統等組成，光適應室內的植物可由傳送帶傳送到成像室進行成像分析等。
技術指標：
1. 自動裝載與卸載植物樣品，通過條形碼或RFID標簽識別跟蹤樣品
2. 光適應室：用于光照適應或植物培養，LED光源光照強度達1000μmol/m2.s，無熱效應，強度0－100%可調，可通過實驗程序預設光照周期變化，可選配通用型或專用型如水稻生長觀測室等，還可選配三維掃瞄成像分析功能（包括XYZ三維掃瞄成像系統和軟件）
3. 標配托盤架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多個小花盆的托盤
4. 自動傳送系統由光適應室到成像室形成一個環形傳送通道，傳送帶采用具變速器的三相異步馬達，200-1000W，傳送帶寬320mm，負載力130kg，速度9m/min
5. 移動控制系統中央處理單元：CJ2M-CPU33；數字I/O：最大2560點；PLC通訊：通過以太網100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16軸精確定位
6. 植物成像測量室：150cm(長)x150cm(寬)x220cm(高)，與環境光隔離（light-isolated），快速自動開啟關閉門，開啟關閉周期小于3秒，傳送帶入口具光幕傳感系統、條碼識別器和RFID讀取器
7. RFID讀取器辨識距離：2-20cm；通訊：RS485；條碼識別器可讀取1維、2維和QR碼，具LED光源便于弱光下辨識，RS485通訊
8. F3EM2光幕系統，精確測量植物高度和寬度以便進入成像測量室后攝像頭自動精確定位，測量范圍150cm，分辨率5mm
9. 葉綠素熒光成像：包括光隔離成像室、自動開啟與關閉門、傳送帶、PLC控制自動上下移動聚焦系統、4個LED光源板、8位綠波輪等，單幅成像面積35x35cm，測量光橙色620nm，橙色和白色雙波長光化學光，飽和光閃為白色或藍色
10. 自動灌溉與稱重，可同時對5個植物種植盆進行澆灌和稱重，精確度±1g；稱重后精確澆灌，可通過實驗程序（protocol）預設澆灌過程（regime）或干旱脅迫狀態，還可選配營養供給系統隨澆灌定量供給植物營養（如氮肥等）；稱重前自動零校準，還可通過已知重量（如砝碼）物品自動進行再校準；防護級別：IP66
11. 稱重系統由4個稱重單元組成，安全承載限：150% Ln；溫度補償：-10－40°C，標配測量范圍7kg，可選配10kg、15kg或20kg
12. RGB成像：頂部和側面三維成像（3個攝像頭），每個攝像頭各自擁有獨立的控制面盤以設置曝光時間、增益、白平衡等，通過控制面盤的快照鍵可即時拍照并顯示分辨率等信息，還可通過自動模式自動成像并存儲至數據庫，每次掃瞄成像時間小于10秒
13. RGB成像系統包括成像室（光隔離）、傳送帶及位置傳感器、3個攝像頭、光源及成像分析軟件，標配成像范圍150cm(長)x150cm(寬)x150cm(高)，LED冷白光源（不對植物產生熱效應）
14. 標配USB以太網攝像頭，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：藍光峰值465nm，綠色峰值540nm，紅色峰值610nm；28mm光學鏡頭，口徑43.2mm，光圈范圍2.8－F16
15. NIR近紅外成像單元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分狀況，在供水充沛情況下表現出高NIR吸收值，干旱脅迫情況下則表現出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通過軟件反映和分析植物水分狀況
16. 高光譜成像單元包括光隔離成像測量室、自動開啟關閉門、傳送帶、PLC控制自動移動聚焦鏡頭包括SWIR和VNIR鏡頭、光源、成像分析系統等，VNIR鏡頭波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速12－236 fps；SWIR鏡頭波段900－2500nm，光圈F/0.2，縫隙寬度25μm，縫隙長度18mm，幀速60或100 fps，視野150x100cm
17. 用戶可通過實驗程序選擇SWIR成像、VNIR成像或兩個鏡頭全波段成像，每個鏡頭成像時間分別為15秒
18. 熱成像單元：分辨率640x480像素，溫度范圍20－120°C，靈敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面積可達150x150cm
19. 可選配人工氣候室，植物生長面積9.5m2，生長高度2.0m，溫度穩定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距離植物100cm高度的光強）,可預設自動光照周期動態，
20. 系統控制與數據采集分析系統：
? 用戶友好的圖形界面
? 用戶定義、可編輯自動測量程序（protocols）
? MySQL數據庫管理系統，可以處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫，支持多種存儲引擎，相關數據自動存儲于數據庫中的不同表中
? 植物編碼注冊功能：包括植物識別碼、所在托盤的識別碼等存儲在數據庫中，測量時自動提取自動讀取條形碼或RFID標簽
? 觸摸屏操作界面，在線顯示植物托盤數量、光線強度、分析測量狀態及結果等，輕松通過軟件完全控制所有的機械部件和成像工作站
? 可用默認程序進行所有測量，也可通過開發工具創建自定義的工作過程，或者手動操作LED光源開啟或關閉、RGB掃面成像、葉綠素熒光成像、稱重及澆灌等
? 實驗程序（Protocols）具備起始鍵、終止鍵、暫停鍵
? 可根據實驗需求自動控制植物樣品的移動和單一成像站的激活
? 可提供3個相機視角的RGB數字生長分析，包含閾值分析和顏色分析
? 對于葉綠素熒光成像圖片，軟件可批量進行淬滅參數分析，包含了在背景去除圖像上用戶感興趣區域和像素值的平均。分析數據以原始圖像和分析數據的形式存儲在數據庫中。
? 對FIR熱成像圖，16位圖可直接導出到MATLAB或通過軟件生成溫度分布的假彩圖像。
部分用戶：
1. 國際水稻研究所（菲律賓）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines
2. 澳大利亞聯邦科學與工業研究組織植物表型組學中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia
3. 澳大利亞國立大學The Australian National University, Canberra. Australia
4. 孟山都公司（美國）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.
5. 杜邦先鋒國際良種公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa
6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR
7. 巴斯夫公司CropDesign（比利時）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium
8. 美國合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA
9. Palacky 大學Palacky University Olomouc, Czech Republic
10. Masaryk 大學Masaryk University Brno, Czech Republic
產地：歐洲
北京易科泰生態技術有限公司
2021-08-23