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2023
02-03

基于高光譜遙感監(jiān)測(cè)的作物養(yǎng)分指標(biāo)檢測(cè)
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分，其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息，已經(jīng)成為實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)關(guān)鍵的問(wèn)題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo)，與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮、磷、鉀、鋅等營(yíng)養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)，缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng)；而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān)，可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo)；當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí)，其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變，如受到病蟲(chóng)害侵染時(shí)，作物會(huì)作出應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生酶以及某些產(chǎn)物。因此，作物當(dāng)
2022
10-27

小麥白粉病的高光譜成像早期診斷和發(fā)病機(jī)制監(jiān)測(cè)
白粉病是一種世界性的小麥真菌病害，是造成小麥產(chǎn)量損失和品質(zhì)下降的主要原因。小麥白粉病在侵染初期是無(wú)癥狀的，通常根據(jù)侵染后期出現(xiàn)的一些可見(jiàn)癥狀由人工檢測(cè)方式鑒定，所以不僅費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、易出錯(cuò)，且因感染時(shí)間滯后而不能有效控制疫情。小麥白粉病的早期診斷成為進(jìn)一步預(yù)防病害蔓延的重大要求，也有助于減少殺菌劑的應(yīng)用。然而高光譜成像作為一種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，在小麥白粉病的早期診斷和發(fā)病機(jī)制監(jiān)測(cè)方面具有潛力。山東農(nóng)業(yè)大學(xué)邵園園副教授團(tuán)隊(duì)利用我司高光譜設(shè)備，以白粉病脅迫下小麥葉片為研究對(duì)象，首先在接種前、后分別采集健康
2022
10-27

基于無(wú)人機(jī)高光譜成像技術(shù)的冬小麥SPAD遙感反演研究
隨著農(nóng)業(yè)遙感的興起，利用冠層光譜信息可以很好的監(jiān)測(cè)和診斷作物的葉片葉綠素含量。面對(duì)長(zhǎng)期定位試驗(yàn)條件下差異化土壤肥力的田塊，如何充分利用無(wú)人機(jī)高光譜遙感信息，構(gòu)建具有較強(qiáng)空間適用性的冬小麥葉片葉綠素含量遙感估算模型，是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的研究熱點(diǎn)之一。圖1試驗(yàn)田安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院楊欣老師及其團(tuán)隊(duì)以蒙城馬店長(zhǎng)期土壤定位試驗(yàn)站內(nèi)拔節(jié)期冬小麥冠層葉片葉綠素含量（SPAD）為研究對(duì)象，利用大疆六旋翼無(wú)人機(jī)（大疆M600PRO）搭載我司高光譜成像儀（GaiaSky-mini2）獲取田間高光譜遙感影像。此外，獲取田間實(shí)測(cè)
2022
10-27

關(guān)于高光譜成像技術(shù)的靈芝子實(shí)體多糖含量無(wú)損預(yù)測(cè)
靈芝是一種具有多種營(yíng)養(yǎng)活性的中國(guó)傳統(tǒng)保健食品，多糖是其主要活性成分之一。本研究利用可見(jiàn)-近紅外高光譜成像技術(shù)無(wú)損預(yù)測(cè)靈芝生長(zhǎng)過(guò)程中多糖含量，為靈芝栽培、采收提供新的監(jiān)測(cè)技術(shù)。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)電子工程學(xué)院（人工智能學(xué)院）趙靜副教授團(tuán)隊(duì)，對(duì)我司可見(jiàn)-近紅外高光譜相機(jī)（GaiaFieldPro-V10E）和近紅外雙高光譜相機(jī)（GaiaFieldPro-N17E）采取聯(lián)用的形式，采集靈芝（赤芝）實(shí)體402.6-1005.5nm和887-1703nm的高光譜圖像，并獲取其多糖含量。圖1（a）為不同采摘時(shí)期的靈
2022
08-18

基于高光譜成像技術(shù)的辣椒葉片葉綠素含量估算
安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院土壤肥料研究所利用我司高光譜設(shè)備，通過(guò)高光譜成像技術(shù)研究辣椒葉片葉綠素含量與光譜之間的定量關(guān)系，為大面積、快速檢測(cè)植被葉綠素含量變化提供了可能。此研究選取150組不同生長(zhǎng)期的辣椒葉片作為研究對(duì)象，分別采集辣椒葉片的高光譜圖像和葉綠素含量后，進(jìn)行辣椒葉片葉綠素含量定量模型的預(yù)測(cè)研究。我司高光譜成像系統(tǒng)如圖1、圖2所示。圖1GaiaSoter-Dual“蓋亞”雙相機(jī)全波段高光譜分選儀圖2Gaiafiled-Pro-V10E相機(jī)及參數(shù)通過(guò)選取如圖3所示的6處具有代表性的矩形感興趣區(qū)（避
2022
03-02

利用便攜式高光譜成像儀的田間肥城桃品質(zhì)和成熟度無(wú)損預(yù)測(cè)研究
肥城桃因其良好的品質(zhì)和豐富的營(yíng)養(yǎng)而廣受消費(fèi)者喜愛(ài)，但肥城桃作為一種呼吸性氣候的水果，其水分含量很高，容易變色、變軟后變質(zhì)。在日常的生產(chǎn)中，成熟的桃子通常采摘下來(lái)后就立即食用，而中熟的桃子被采摘下來(lái)后需要經(jīng)過(guò)運(yùn)輸或儲(chǔ)存很長(zhǎng)一段時(shí)間才能上市。在此期間，桃子的質(zhì)量屬性（諸如可溶性固溶物含量和硬度等）會(huì)不斷地快速變化，因此本文通過(guò)使用江蘇雙利合譜相機(jī)GaiaField-V10E采集高光譜圖像，并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)來(lái)確定肥城桃的內(nèi)部質(zhì)量和判別不同成熟度階段的肥城桃。圖1果園現(xiàn)場(chǎng)高光譜圖像采集和光譜處理表1肥城
2021
12-08

高光譜技術(shù)帶你揭秘楓葉變色過(guò)程
高光譜技術(shù)帶你揭秘楓葉變色過(guò)程雙利合譜吳亞藍(lán)一、引言研究表明，植物激素和一種叫做乙烯的化學(xué)物質(zhì)在樹(shù)葉的生長(zhǎng)和死亡過(guò)程中起著重要的作用。在春季和初夏，有三種不同的激素分布于樹(shù)的各個(gè)部分，它們加速新的綠葉的生長(zhǎng)，在初秋時(shí)節(jié)，乙烯和一種叫做脫落酸的激素便聚積在樹(shù)葉中，并開(kāi)始進(jìn)行一系列的化學(xué)變化。這些變化持續(xù)幾個(gè)星期，直至樹(shù)葉脫落。在樹(shù)葉死亡之前，它便將其中的水分和生長(zhǎng)化合物質(zhì)包括氮、磷等輸送回樹(shù)干（枝）中，它們以汁液狀態(tài)安全地貯藏在樹(shù)干和樹(shù)根中，直到來(lái)年的春天新葉萌發(fā)時(shí)再釋放出來(lái)。新老樹(shù)葉也向回輸送葉
2021
07-02

高光譜相機(jī)培訓(xùn)
用戶(hù)單位：南京理工大學(xué)熱能工程實(shí)驗(yàn)室培訓(xùn)時(shí)間：2021年6月18日應(yīng)用方向：火焰燃燒本次培訓(xùn)在南京理工大學(xué)熱能工程實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，本次設(shè)備應(yīng)用方向?yàn)橥ㄟ^(guò)高光譜相機(jī)采集氣體燃燒后火焰的高光譜圖像數(shù)據(jù)，以此研究不同氣體組合燃燒的光譜特性。本次培訓(xùn)產(chǎn)品為雙利合譜自主研發(fā)生產(chǎn)的機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)GaiaFieldLite-V10。熱能工程實(shí)驗(yàn)室使用成員全稱(chēng)參與培訓(xùn)，主要培訓(xùn)過(guò)程如下：我司工程師詳細(xì)介紹了高光譜成像儀的工作原理、應(yīng)用方向；現(xiàn)在演示軟件安裝、設(shè)備拆裝的過(guò)程，全程錄像。隨后在實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)場(chǎng)演示了火焰繞
2020
10-28

基于無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)的煙草生化指標(biāo)分析研究
0引言成像技術(shù)和光譜技術(shù)是傳統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)的兩個(gè)重要方向，成像技術(shù)能夠獲得物體的影像，得到其空間信息；光譜技術(shù)能夠得到物體的光學(xué)信息，進(jìn)而研究其物質(zhì)屬性。20世紀(jì)70年代以前，成像技術(shù)和光譜技術(shù)是相互獨(dú)立的學(xué)科，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，成像光譜技術(shù)迅速發(fā)展起來(lái)，它是一種快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)，具有光譜分辨率高、多波段和圖譜合一的特點(diǎn)，能在大尺度范圍內(nèi)識(shí)別地表并深入研究其地表物質(zhì)的成分及結(jié)構(gòu)。目前成像光譜技術(shù)已經(jīng)成為遙感技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)之一，并在軍事偵察、海洋遙感、地質(zhì)勘探、植被分析等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)
2020
07-08

雙利合譜高光譜成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用介紹
雙利合譜高光譜成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用介紹1.高光譜成像的基本原理高光譜成像技術(shù)是利用成像光譜儀對(duì)目標(biāo)物體在光譜覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)十或數(shù)百條譜線(xiàn)進(jìn)行連續(xù)掃描成像，在獲得目標(biāo)物體外部特征圖像信息的同時(shí)，也能獲得反應(yīng)其內(nèi)部成分的光譜信息。典型推掃式高光譜成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由光源、電控移動(dòng)臺(tái)、色散元件、面陣探測(cè)器等幾部分組成。圖為推掃式高光譜成像系統(tǒng)2.高光譜成像在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用原理在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域，高光譜成像(HSI)仍然是一項(xiàng)比較新的技術(shù)，但它作為一種診斷和評(píng)估治療的非侵入性方法卻
2020
03-25

高光譜遙感技術(shù)在田間煙草中的應(yīng)用研究
高光譜遙感技術(shù)在煙草中的應(yīng)用主要集中在快速、精準(zhǔn)地提取煙草生長(zhǎng)的信息，特別是隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，利用無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)快速或者農(nóng)田作物信息已成為一種趨勢(shì)。利用無(wú)人機(jī)高光譜監(jiān)測(cè)煙草脅迫、煙葉成熟度、產(chǎn)量估算與品質(zhì)等，從而及時(shí)調(diào)整各類(lèi)物資的投入量，以期達(dá)到減少浪費(fèi)、增加產(chǎn)量、改善煙草品質(zhì)的目的。1.1煙草生長(zhǎng)信息的提取在作物生產(chǎn)中，快速、精準(zhǔn)地判斷作物氮素營(yíng)養(yǎng)狀況對(duì)實(shí)現(xiàn)作物的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)施肥具有重要意義。植物的光合色素分為葉綠素(葉綠素a、葉綠素b)和類(lèi)胡蘿卜素(胡蘿卜素、葉黃素)，前者是吸收光能的
2020
03-25

高光譜成像技術(shù)在煙草行業(yè)的應(yīng)用介紹
0.引言高光譜遙感是指在紫外、可見(jiàn)光、近紅外等電磁波譜范圍內(nèi)，從探測(cè)目標(biāo)上獲取若干非常窄且光譜連續(xù)數(shù)據(jù)的技術(shù)。所獲得的光譜數(shù)據(jù)其中包含了大量的光譜反射率原始數(shù)據(jù)信息，如果加上原始光譜反射率的導(dǎo)數(shù)（一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)）、對(duì)數(shù)變換、高光譜特征參數(shù)等，信息量就可以增加更多，因此，高光譜技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用和快速的發(fā)展。前人已經(jīng)對(duì)高光譜遙感技術(shù)在水稻、大豆、小麥等農(nóng)作物中的應(yīng)用有了較為深入的研究。近幾年來(lái)，越來(lái)越多的煙草研究者們將目光轉(zhuǎn)向了高光譜技術(shù)，他們利用高光譜技術(shù)得出了不同因素影響煙草光譜特征的變
2020
03-25

高光譜遙感技術(shù)在室內(nèi)煙草中的應(yīng)用
高光譜遙感技術(shù)在室內(nèi)煙草中的應(yīng)用1.1煙葉中煙堿等生化成分的檢測(cè)煙堿作為煙草*的化學(xué)成分，對(duì)煙葉的刺激性、生理強(qiáng)度以及香吃味都有很大的影響。有研究表明，煙葉中的煙堿含量介于1.5%-3.5%之間時(shí)，煙葉為優(yōu)質(zhì)水平;煙堿含量過(guò)低時(shí)，則吸食平淡乏味;煙堿含量過(guò)高時(shí)，則煙氣勁頭過(guò)大。近年來(lái)，隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，基于高光譜原理的無(wú)損傷測(cè)試技術(shù)已經(jīng)逐步在農(nóng)業(yè)上得到應(yīng)用，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)多種作物進(jìn)行了光譜反射率及化學(xué)組分的相關(guān)性研究。高光譜預(yù)測(cè)在煙草上的應(yīng)用尚處于起步階段，李向陽(yáng)等采用逐步回歸方法
2020
03-13

關(guān)于高光譜遙感監(jiān)測(cè)的植被指數(shù)測(cè)試
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分，其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息，已經(jīng)成為實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)關(guān)鍵的問(wèn)題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo)，與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮、磷、鉀、鋅等營(yíng)養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)，缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng)；而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān)，可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo)；當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí)，其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變，如受到病蟲(chóng)害侵染時(shí)，作物會(huì)作出應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生酶以及某些產(chǎn)物。因此，作物當(dāng)
2020
03-12

利用高光譜遙感監(jiān)測(cè)的作物養(yǎng)分指標(biāo)檢測(cè)
利用高光譜遙感監(jiān)測(cè)的作物養(yǎng)分指標(biāo)檢測(cè)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分，其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息，已經(jīng)成為實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)關(guān)鍵的問(wèn)題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo)，與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮、磷、鉀、鋅等營(yíng)養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)，缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng)；而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān)，可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo)；當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí)，其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變，如受到病蟲(chóng)害侵染時(shí)，作物會(huì)作出應(yīng)激
2020
03-03

高光譜遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用介紹
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分，其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息，已經(jīng)成為實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)關(guān)鍵的問(wèn)題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo)，與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮、磷、鉀、鋅等營(yíng)養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)，缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng)；而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān)，可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo)；當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí)，其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變，如受到病蟲(chóng)害侵染時(shí)，作物會(huì)作出應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生酶以及某些產(chǎn)物。因此，作物當(dāng)
2020
02-19

雙利合譜機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)共享鏈接第二期
雙利合譜機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)共享鏈接第二期隨著無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)的日漸成熟，其在各行各業(yè)也得到了較為廣泛的應(yīng)用，其中應(yīng)用較為廣泛領(lǐng)域有農(nóng)業(yè)、林業(yè)、礦產(chǎn)、水利、電網(wǎng)、環(huán)境保護(hù)等。四川雙利合譜科技有限公司作為國(guó)內(nèi)集高光譜研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、應(yīng)用于一體的高科技企業(yè)，其搭載無(wú)人機(jī)的高光譜相機(jī)、增穩(wěn)平臺(tái)、高光譜數(shù)據(jù)拼接軟件經(jīng)過(guò)3年時(shí)間的研發(fā)也日漸成熟。現(xiàn)將近期無(wú)人機(jī)高光譜相機(jī)GaiaSky-mini2采集的部分?jǐn)?shù)據(jù)分享給大家。1、無(wú)人機(jī)高光譜產(chǎn)品簡(jiǎn)介搭載于大疆M600pro的GaiaSky-mini2是四川雙利合譜
2020
02-18

高光譜熒光技術(shù)在枸杞新鮮判別的應(yīng)用
基本原理：熒光是一種光致發(fā)光的冷發(fā)光現(xiàn)象。當(dāng)某種常溫物質(zhì)經(jīng)特定波長(zhǎng)的入射光照射，其分子吸收光能后從基態(tài)進(jìn)入激發(fā)態(tài)，并且立即退激發(fā)并發(fā)出出射光，原理如圖所示。通常出射光的波長(zhǎng)比入射光的波長(zhǎng)更長(zhǎng)，且多處于可見(jiàn)光波段。系統(tǒng)使用高靈敏度、高信噪比、高像素Scoms相機(jī)作為探測(cè)單元，使用高光譜分辨率的透射式光柵光譜儀，結(jié)合消色差成像鏡頭、內(nèi)置推掃成像結(jié)構(gòu)、內(nèi)置調(diào)焦結(jié)構(gòu)、內(nèi)置Shutter等單元完成采集系統(tǒng)的集成。大功率的氙燈光源作為系統(tǒng)進(jìn)行熒光信號(hào)檢測(cè)的光源體，配合光波導(dǎo)、激發(fā)濾光片、勻光棒、反射鏡等結(jié)構(gòu)
2019
12-19

無(wú)人機(jī)高光譜在樹(shù)種分類(lèi)識(shí)別上的應(yīng)用研究
0引言高光譜遙感具有光譜分辨率高、波段范圍窄、圖譜合一、連續(xù)成像等特點(diǎn)，能夠區(qū)分出地物光譜的細(xì)微差別，探測(cè)到其他寬波段遙感無(wú)法探測(cè)的信息。因此，高光譜遙感在生態(tài)、大氣和海洋等諸多應(yīng)用領(lǐng)域具有很大優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，高光譜遙感在林業(yè)方面的一個(gè)重要應(yīng)用是對(duì)森林樹(shù)種類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別。森林樹(shù)種類(lèi)型識(shí)別的主要目的是提取樹(shù)種的專(zhuān)題信息，為劃分森林類(lèi)型、繪制林相圖和清查森林資源提供基礎(chǔ)和依據(jù)。目前，國(guó)內(nèi)外利用高光譜遙感進(jìn)行樹(shù)種識(shí)別主要是從葉片、冠層和高光譜影像3個(gè)研究尺度開(kāi)展。基于葉片的樹(shù)種識(shí)別主要是對(duì)葉片反射率及其變
2019
12-16

基于無(wú)人機(jī)高光譜不同高度的地物快速識(shí)別研究
遙感*的優(yōu)勢(shì)，給高空目標(biāo)識(shí)別、地物分類(lèi)等研究提供了新的平臺(tái)。為了研究不同高度下地物的光譜特征變化以及不同時(shí)期、不同高度下地物的有效快速識(shí)別方法，本研究以2015年8月7日200m高空高光譜影像和2015年9月25日100m、200m、300m高空高光譜影像共4景影像為研究對(duì)象，研究不同高度下，地物的高光譜特征變化以及不同時(shí)期、不同高度下地物的分類(lèi)精度。結(jié)果表明不同高度下，植被的光譜反射率差異顯著，隨著高度的升高，植被*的特征如“綠峰”降低、“紅谷”升高、“紅邊位置”出現(xiàn)“紅移”，在近紅外范圍內(nèi)，

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