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“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 ∨
稻米水分和脂肪酸含量如何‘看得见’？高光谱成像给出答案

在本研究中，高光谱成像技术（HSI）主要应用于大米水分含量和脂肪酸含量的无损检测与可视化分析。通过结合化学计量学方法，HSI技术不仅能够获取大米的外部物理特征，还能深入分析其内部化学成分，实现精准、高效的质量评估。该技术可用于大米在预存储阶段的快速检测，识别水分和脂肪酸含量异常样本，从而优化储存管理。此外，HSI还可应用于存储过程中的实时监测，直观展示水分和脂肪酸的空间分布，便于及时发现潜在的品质劣化问题。本研究表明，高光谱成像技术在粮食质量检测和储存监测领域具有重要应用价值，为提高粮食安全性、减少存储损耗提供了科学支持，同时也为其他食品及农产品的非破坏性检测提供了借鉴。阅读全文 ∨
高光谱技术结合小波变换如何快速锁定霉变花生仁

本研究结合高光谱成像技术和连续小波变换（CWT），聚焦于霉变花生的精准识别，通过提取光谱敏感特征区分健康与霉变样本。这一方法展示了高光谱技术在食品质量与安全检测中的重要应用价值，尤其在霉变与真菌感染监测、农产品自动分选和在线监控等方面具有广泛潜力。相比传统检测方法，高光谱技术实现了非接触、快速、绿色环保的检测方式，为食品安全监管及智能农业提供了高效解决方案。阅读全文 ∨
基于近红外高光谱成像和机器学习的番茄幼苗叶片光合色素预测研究

番茄是一种受欢迎且营养丰富的水果，在全球市场上占据了重要地位。近几十年来，大量的研究致力于培育出品质更高、抗逆性更强的番茄品种。果实的品质与幼苗的生长密切相关，因此，有效监控幼苗的生长对于培育优质番茄至关重要。传统的化学方法在监测植物中大量色素的浓度方面可能会受到限制。为了克服这些限制，研究人员经常求助于非侵入性、高通量和实时监测技术，例如光谱学和高光谱成像，这些技术可以在不需要破坏性采样的情况下评估植物中的色素浓度，并提供有效监测大量植物的能力。阅读全文 ∨