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红薯瑕疵无处遁形！高光谱成像技术：品质检测的“超级显微镜”

红薯缺陷的快速非破坏性检测和分类技术能够同时获取样品的光谱信息和空间信息，为红薯的品质评估提供了一种有效的工具。通过高光谱成像技术的应用，可以实现对红薯中的健康、冻伤和病变样本的精确鉴别，进而提高红薯加工和储存过程中的经济效益。阅读全文 ∨
高光谱揭秘叶片生物量监测新方法-基于最佳光谱特征提取

本论文的应用方向集中于农业中作物叶片生物量的精准监测及高光谱数据的特征提取。通过提出的SIPLS-SPA方法，有效提取小麦叶片生物量的敏感光谱特征，用于构建准确、稳定的预测模型，支持农田精准管理、资源优化及作物育种。同时，该方法适用于植物性状的快速检测，为生态环境监测中的碳循环评估和农业信息化提供新思路。这一成果可广泛应用于未来农业和生态系统的相关研究中。阅读全文 ∨
基于高光谱反射和透射成像技术的南瓜籽含水量检测和尺寸测量

南瓜籽的好坏决定着南瓜的产量和品质。水分是影响作物种子品质的四大因素之一，也是评价种子品质的关键因素。千粒重是种子的重要特征，是一批种子宜居性、活力或发芽等指标的依据之一，其直接受种子形状和大小的影响，可通过种子的长度和宽度来表征。高光谱成像技术结合了光谱分析和数字成像，为检测种子质量提供了巨大的潜力。根据成像方式的不同，可分为高光谱反射成像和透射成像。高光谱成像技术具有非接触式和实时性优点，可以在不对种子进行破坏性处理的情况下进行检测，并且能够实时获取数据，从而提高检测效率。因此，利用高光谱成像技术对南瓜籽的含水率和尺寸方面进行检测具有很大的优势，可以为南瓜籽的质量评价和处理提供科学依据。此外，数据融合是将来自多个传感器源的数据和信息进行组合和关联，以获得比单个传感器收集的信息更完整和可靠的过程。本研究通过获取南瓜籽的高光谱反射和透射图像，建立南瓜籽含水率预测模型，确定南瓜籽的大小。阅读全文 ∨
松树种类、侵染响应和数据类型对近距离高光谱遥感检测松材线虫病的影响

森林病虫害的早期检测是森林健康监测遥感应用的重点。松枯病（PWD）对全球松树资源造成重大破坏，近距离高光谱遥感在早期诊断方面发挥关键优势，当前探索高光谱检测在视觉前阶段检测PWD的作用。本研究旨在调查松树种类、感染反应和数据类型对视觉前阶段PWD高光谱检测的影响。在三个地点对两种松树样本树进行了人工接种实验，并使用地面非成像和无人机成像光谱仪定期收集高光谱数据。确定了五种感染反应：保持健康（KH）、快速感染（QI）、缓慢恢复（SR）、快速恢复（QR）和缓慢感染（SI）。光谱分析揭示了RVI（680-550, 750）和NDVI（560, 680）指数动态变化与五种感染反应的光谱特征吻合。从第14天起能对具有QI反应的感染树木的光谱检测准确率超50%。此外，成像和非成像数据类型对检测过程没有显著影响。需要进一步的研究来确定光谱分辨率差异较大的阈值，并探索在各种松树物种和生长环境中的检测。阅读全文 ∨
高光谱成像技术在茶叶研究中的应用进展（下）

茶树是一种典型的叶片型植物，具有独特的表型特征。例如，茶树的叶面积与产量直接相关，而茶芽的形态则是中国绿茶等级评定的重要依据。茶叶中的茶多酚和茶氨酸含量对其风味和口感有着至关重要的影响。此外，茶叶的生长品质会受到多种因素影响，包括光照、温度、水分和肥料。这些因素对茶叶质量有复杂的影响，使得专家难以精确预测茶叶的品质变化和进行合理的茶园管理。传统的方法是专家根据天气、茶叶生长变化和新鲜茶叶颜色或形状来管理茶园。这种管理方式不仅耗费大量人力，还高度依赖专家经验，难以适应大规模茶园的生产需求。为了满足高通量、快速且准确的检测需求，高光谱遥感使植物的物种分类和生物化学参数监测成为可能。该技术采用光谱和空间信息的多模态数据，结合机器学习和人工智能技术，可以实现茶叶种植过程中品质自动化和精确检测，该技术不仅提高了检测效率，减少了人为误差，还提供了更客观和准确的植物性状呈现。阅读全文 ∨
基于高光谱成像技术的高粱农药残留种类检测研究

基于高光谱成像技术实现对高粱农药残留种类的鉴别。利用近红外高光谱成像系统采集高粱农药残留样品的高光谱数据, 建立基于 BP 神经网络自适应增强算法、轻量梯度提升机、极度梯度提升、支持向量机的高粱农药残留分类模型;构建基于特征波长信息的农药残留分类模型, 对比分析结果。阅读全文 ∨