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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 ∨
高光谱技术与文物研究：新视角下的应用成果分享

高光谱文物应用研究阅读全文 ∨
利用高光谱成像和变压器对肾小球疾病进行准确分类

背景：在肾脏疾病研究中，利用尿样进行精确的肾小球疾病诊断对于治疗和预后至关重要。传统方法依赖于有创性活检，这存在风险并由于病理学家的差异而不一致。因此，迫切需要创新的诊断工具，以提高传统方法的效率，确保疾病检测的准确性和一致性。本研究提出了一种创新的卷积神经网络-视觉变压器（CVT）模型，通过融合光谱和空间数据，改进肾小球疾病的诊断。通过间隔采样预处理和波长优化，该研究还引入了Gramian Angular Field (GAF)方法来统一表示光谱和空间特征。阅读全文 ∨