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从光谱到病理：高光谱成像为结直肠息肉医学诊断提供新依据，试点研究显成效

高光谱成像技术在医学诊断领域展现出广阔的应用前景。高光谱成像能够在单一图像中同时获取组织的空间结构与光谱信息，揭示细胞及组织在不同波段下的微观光学特征，实现对病变组织的无创、定量识别。其在医学诊断领域的应用方向主要包括：结直肠息肉及癌前病变的光学诊断，实现内镜检查中对腺瘤性与非肿瘤性息肉的实时区分；手术中快速组织鉴别与切缘定位，辅助医生精准切除病灶；病理切片分析与自动分型等阅读全文 ∨
根系生物量难测？高光谱 + LSTM 模型，无创搞定茶树扦插苗根系评估

在本研究中，高光谱成像技术被应用于茶树扦插苗的生长监测与建模，展现出在农业育种与智能管理中的广阔应用前景。通过对叶片和嫩梢的高光谱反射数据采集，结合深度学习可以在不破坏样本的前提下实现茶苗地上部和根系生物量的快速、精准预测，解决根系难以直接测量的问题，为替代传统耗时且破坏性的称重方法提供了有效途径。因此，高光谱技术不仅能够为茶树优良品种的筛选和扦插苗的生长监测提供可靠手段，还可为苗圃精细化管理和智能化育苗奠定技术基础。阅读全文 ∨
遥感顶刊认证！双利合谱机载高光谱数据助力科研成果登上《Remote Sensing of Environment》

南京农业大学程涛教授团队依托双利合谱Gaiasky-mini2-VN机载高光谱成像系统提供的精准数据，在国际顶刊《Remote Sensing of Environment》上发表了突破性研究成果，成功解决了水稻稻瘟病遥感监测中物候干扰这一核心难题。该研究不仅印证了双利合谱机载高光谱技术在科研领域的可靠性，彰显了其在生态监测、植被研究等前沿课题中的核心支撑价值，更直观的展现了国产高光谱设备在农业遥感前沿研究中的强大支撑能力与国际影响力。南京农业大学程涛教授团队依托双利合谱Gaiasky-mini2-VN机载高光谱成像系统提供的精准数据，在国际顶刊《Remote Sensing of Environment》上发表了突破性研究成果，成功解决了水稻稻瘟病遥感监测中物候干扰这一核心难题。该研究不仅印证了双利合谱机载高光谱技术在科研领域的可靠性，彰显了其在生态监测、植被研究等前沿课题中的核心支撑价值，更直观的展现了国产高光谱设备在农业遥感前沿研究中的强大支撑能力与国际影响力。阅读全文 ∨
高光谱成像结合BP神经网络的聚酯织物水分含量检测

该文献展示了高光谱成像技术在纺织品水分含量快速、无损检测中的重要应用潜力。研究利用近红外高光谱图像获取涤纶织物在不同含水状态下的光谱数据，通过分析特征峰位置、面积及半高宽（FWHM）等光谱特征参数，构建与水分变化相关的定量模型。研究表明高光谱成像结合特征提取与智能建模算法，可广泛应用于纺织品品质控制、在线水分监测与智能制造领域，为纺织工业提供高效、可视化、智能化的检测解决方案。阅读全文 ∨
油品检测新模式：高光谱识别红花籽油掺假

高光谱成像技术作为核心手段，被应用于红花籽油掺假识别与浓度预测中。高光谱成像技术通过获取油样在可见–近红外波段的光谱响应，能够全面捕捉油品在掺假前后化学组分微小变化所引起的光谱特征差异，实现对掺假行为的快速、无损识别。该研究凸显了高光谱成像在高价值食用油掺假防控中的实际应用前景，尤其是在保障产品纯度和消费者权益方面具有重要意义。阅读全文 ∨
显微高光谱成像技术检测识别土壤微生物

显微高光谱成像系统被成功应用于土壤中 Mycogone perniciosa（恶性伞壳霉）厚垣孢子的高精度检测，为农业病害早筛提供了技术支撑。该设备具备微米级空间分辨率与400–1000 nm连续光谱采集能力，可在无需染色或标记的情况下识别微小病原体，极大提升了病害监测的效率与准确性。通过结合高光谱成像与AI算法（如Faster R-CNN等深度学习检测模型），该系统能够对复杂背景下的微小结构进行自动识别、目标定位与类别判断，克服传统显微镜在识别精度和批量处理方面的局限。阅读全文 ∨