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基于高光谱成像与卷积神经网络的折叠式烤烟分类方法

高光谱成像技术因其同时获取丰富图像与光谱数据的能力，展现出在非破坏性、快速且高精度检测中的巨大潜力。结合本研究对折叠烤烟的自动分级探索，高光谱成像不仅能提取复杂光谱特征用于深度学习模型分类，还能有效应对复杂背景干扰和样品多样性，进一步拓展了其在农业、食品与工业自动检测领域中的应用边界，为实现智能化、精准化生产与品质控制提供了有力技术支撑。阅读全文 ∨
小麦监测再升级：机载高光谱系统与机器学习算法结合实践

本研究表明，高光谱成像技术（HSI）在农业遥感监测领域具有重要的应用价值，尤其在作物生长监测、植被覆盖度（FVC）提取和精准农业管理方面展现了巨大潜力。特别是在无人机遥感（UAV-HSI）结合机器学习算法（如DPK-means、SVM）的应用下，高光谱数据可以高效、稳定地提取农田植被覆盖度，并减少环境因素对数据精度的影响。此外，该技术还可用于生态环境监测（如森林覆盖率、荒漠化评估）、水资源管理（如湿地监测）及作物精准施肥与病害检测，为农业生产提供智能化、高精度的技术支持。阅读全文 ∨
玉米种子品种分类新利器：高光谱成像与化学计量学融合应用

高光谱成像技术在农业领域，特别是作物种子识别与分类中具有重要应用价值。通过获取种子在多个连续波段下的光谱与空间信息，高光谱成像可实现对外观差异微小的种子品种进行无损、高精度识别。结合化学计量学和机器学习方法，高光谱技术不仅适用于实验室研究，还具备向自动化、智能化农业生产流程中推广的潜力，为精准农业、种子分选与农业产品质量控制提供了有效的技术支持。阅读全文 ∨
“深度学习+高光谱，打造土壤碳含量智能检测模型”

高光谱成像技术在土壤养分监测和土壤碳含量预测中具有广泛应用前景。通过高光谱成像可获取土壤在多个波段下的精细光谱信息，结合可见-近红外（VNIR）数据，可以实现对土壤有机碳含量的无损、快速、高精度估算。此外，结合深度学习与多源数据融合，高光谱技术能够在复杂土壤条件下依然保持较高预测能力，为农业可持续发展和气候变化研究提供强有力的数据支撑和技术保障。阅读全文 ∨
机载高光谱影像结合XGBoost机器学习算法助力水稻产量估算

应用方向：高光谱成像技术在作物生长监测、品种筛选和产量预测等方面展现出强大优势。通过高光谱影像，能够获取作物冠层丰富的光谱信息，精准反映作物生理状态、营养水平及倒伏情况，为产量分级与高产品种筛选提供重要依据。结合机器学习算法，高光谱成像可实现大范围、高通量、非破坏性的作物表型监测，显著提高传统人工调查效率。阅读全文 ∨
近红外成像光谱技术助力水稻穗腐病严重度精准监测

在本研究中，高光谱成像技术（HSI）主要应用于水稻穗腐病（RSRD）的精准监测与病害严重程度量化。通过结合近距离高光谱成像与化学计量学分析，HSI不仅能够捕获水稻穗粒的光谱特征，还能够提供空间信息，从而实现对病斑的识别和分布可视化。该技术可用于水稻生长的不同阶段，克服了传统病害监测方法在时间和空间上的局限性，使病害检测更加稳定和准确。研究中构建的水稻穗腐病指数（RSRI），能够在多个生长阶段保持良好的监测性能，并为病害的早期预警提供科学依据。此外，高光谱成像技术还能应用于病害传播动态监测、作物育种筛选以及精准农业管理，为提高粮食安全与作物健康提供强有力的技术支持。阅读全文 ∨