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2024
12-25利用高光譜成像與深度學習實現(xiàn)土壤碳含量的精準預測
應用方向高光譜成像技術在本研究中的應用方向是土壤碳含量預測。通過多尺度的空間和光譜特征融合,該研究旨在提升土壤碳含量預測的精度和穩(wěn)定性。這種方法結合了高光譜影像中不同尺度的光譜和空間信息,提出了一個多尺度的光譜和空間特征網(wǎng)絡(SpeSpaMN)模型,有助于在大范圍和快速采集土壤碳含量數(shù)據(jù)的應用。背景土壤碳是生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的重要組成部分,對氣候變化和碳匯評估具有關鍵作用。傳統(tǒng)的土壤碳測量方法精度高,但只能進行點測量,無法滿足大范圍、快速獲取數(shù)據(jù)的需求。因此,高光譜成像技術逐漸應用于土壤碳含量預測,2024
12-162024
12-05應用高光譜技術優(yōu)化葉片生物量監(jiān)測的方法:最佳光譜特征提取實例
本論文的應用方向集中于農業(yè)中作物葉片生物量的精準監(jiān)測及高光譜數(shù)據(jù)的特征提取。通過提出的SIPLS-SPA方法,有效提取小麥葉片生物量的敏感光譜特征,用于構建準確、穩(wěn)定的預測模型,支持農田精準管理、資源優(yōu)化及作物育種。同時,該方法適用于植物性狀的快速檢測,為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的碳循環(huán)評估和農業(yè)信息化提供新思路。這一成果可廣泛應用于未來農業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的相關研究中。背景:葉片生物量不僅是反映作物生長狀況的關鍵參數(shù),還能有效指示氣候變化、食品安全及施肥狀況。傳統(tǒng)的地面采樣方法雖然精確,但具有破壞性,且耗時費2024
12-04高光譜成像系統(tǒng):集成高光譜成像和無人機技術的理想選擇
高光譜遙感是利用成像光譜儀,在電磁波的可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內,獲取多個光譜連續(xù)的影像技術,該影像的光譜分辨率較高。高光譜影像的每個像元能夠提供幾乎連續(xù)的地物光譜曲線,能夠同時反映地物的空間特征和光譜特征。隨著緊湊型低成本光譜儀的快速發(fā)展,及無人機便于攜帶、起降靈活、風險小等優(yōu)點,基于無人機的高光譜成像系統(tǒng)應用越來越廣泛,如林火監(jiān)測、地質勘探、海洋探測等。無人機高光譜成像系統(tǒng)是一種集成了高光譜成像技術和無人機技術的先進遙感設備,通常由以下部分組成:高光譜成像儀:核心部件,用于獲取2024
12-032024
11-252024
11-25高光譜遙感監(jiān)測松材線蟲?。核蓸浞N類與侵染響應的關鍵影響因素
應用方向森林病蟲害的早期檢測是森林健康監(jiān)測遙感應用的重點。松枯?。≒WD)對全球松樹資源造成重大破壞,近距離高光譜遙感在早期診斷方面發(fā)揮關鍵優(yōu)勢,當前探索高光譜檢測在視覺前階段檢測PWD的作用。本研究旨在調查松樹種類、感染反應和數(shù)據(jù)類型對視覺前階段PWD高光譜檢測的影響。在三個地點對兩種松樹樣本樹進行了人工接種實驗,并使用地面非成像和無人機成像光譜儀定期收集高光譜數(shù)據(jù)。確定了五種感染反應:保持健康(KH)、快速感染(QI)、緩慢恢復(SR)、快速恢復(QR)和緩慢感染(SI)。光譜分析揭示了RV2024
11-122024
11-092024
11-052024
10-312024
10-222024
10-212024
10-11基于近紅外高光譜成像和機器學習的番茄幼苗葉片光合色素預測研究
背景番茄是一種受歡迎且營養(yǎng)豐富的水果,在全球市場上占據(jù)了重要地位。近幾十年來,大量的研究致力于培育出品質更高、抗逆性更強的番茄品種。果實的品質與幼苗的生長密切相關,因此,有效監(jiān)控幼苗的生長對于培育優(yōu)質番茄至關重要。傳統(tǒng)的化學方法在監(jiān)測植物中大量色素的濃度方面可能會受到限制。為了克服這些限制,研究人員經常求助于非侵入性、高通量和實時監(jiān)測技術,例如光譜學和高光譜成像,這些技術可以在不需要破壞性采樣的情況下評估植物中的色素濃度,并提供有效監(jiān)測大量植物的能力。試驗設計本研究使用的櫻桃番茄幼苗在華南農業(yè)大2024
10-10【高光譜課堂】光學無人機技術在亞熱帶山地森林資源中的應用實例
正文:為多方位展現(xiàn)高光譜遙感領域的科研成果和前沿信息,江蘇雙利合譜科技有限公司特別策劃了“高光譜課堂”線上專題講座,我們將定期邀請高光譜遙感相關學科領域專家學者開展前沿講座,分享高光譜知識和前沿應用,為您在高光譜成像技術向更寬領域的拓展提供參考。10月10日上午10:00—11:00,福建師范大學程志強副教授邀您一起探討“光學無人機技術在亞熱帶山地森林中的應用“。直播期間更有豐富好禮相送,歡迎屆時參加!報告亮點:本期匯報將選擇高(多)光譜和SIF兩種類型光學無人機觀測手段,分別從地形效應和角度校2024
09-292024
09-272024
09-232024
09-122024
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