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有机蔬菜,是指在蔬菜生产过程中严格按照有机生产规程,禁止使用任何化学合成的农药、化肥、生长调节剂等化学物质,以及基因工程生物及其产物,而是遵循自然规律和生态学原理,采取一系列可持续发展的农业技术,协调种植平衡,维持农业生态系统持续稳定,且经过有机食品认证机构鉴定认证,并颁发有机食品证书的蔬菜产品。关于如何快速鉴别有机蔬菜与非有机蔬菜,光谱仪器的应用提供了新的思路。一起来了解一下今日推荐的文章。使用 VIS-NIR 光谱仪通过特征波长和线性判别分析法快速区分有机和非有机叶菜(空心菜、苋菜、生菜和小白菜)当前有机叶类蔬菜面临着可能被非有机产品替代以及容易脱水和变质的挑战。为了解决这些问题,本研究采用ASD FieldSpec 4 便携式地物光谱仪 结合线性判别分析 (LDA) 来快速区分有机和非有机叶菜。有机类包括有机空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、苋菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有机类别由四种对应的非有机类别组成。分别对这些蔬菜的叶子和茎的反射光谱进行二元分类。鉴于 VIS-NIR 光谱范围广泛,使用稳定性选择 (SS)、随机森林 (RF) 和方差分析 (ANOVA) 来评估遗传算法 (GA) 选择的波长的重要性。根据GA选择的波长及其SS评估值和位置,叶片光谱分类的显著波段为550-910 nm和1380-1500 nm,而茎光谱分类的显著波段为750-900 nm和1700-1820 nm。在LDA分类中使用这些选定的波段,分类精度达到了95%以上。本研究所选取的叶类蔬菜用蒸馏水进行了严格的清洗,以有效消除其表面杂质,并在开始光...
发布时间: 2024 - 03 - 04
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苹果是一种常见而又神奇的水果。很多人学会的第一个英语单词可能就是Apple;从树上掉下来,砸到牛顿,启发牛顿的也是苹果;引领消费时代数码潮流的苹果公司,logo是被咬了一口的苹果~对于这种大家经常吃的香甜水果,追本溯源,是来自蔷薇科苹果属的杂交水果。苹果的祖先,是一种叫做“新疆野苹果”的植物,生长在我国新疆和中亚地区,后来伴随人类活动扩散开来,果农们也一代代与苹果树斗智斗勇,通过杂交等方式把他们调教的越来越美味。现代农业,为满足大家更多需求,苹果的杂交育种依旧在进行,人类学会了利用更先进的技术,今天推荐大家了解一篇通过高光谱成像来预测苹果杂交后香气的优秀文章。基于Resonon PIKA XC2高光谱成像预测苹果杂交后代香气苹果是世界上最受欢迎且有价值的水果之一。质地、风味和营养是苹果最重要的品质。一般来说,香气在苹果风味中发挥着重要的作用。提高苹果香气是育种和筛选的目标。因此,构建苹果香气成分评估模型至关重要。高光谱成像技术(HSI)结合二维成像技术实现光谱全图像信息获取,因其快速、有效和无损特征而广泛应用在农业、食品和化学领域。基于此,在本文中,来自西北农林科技大学园艺学院的研究人员利用高光谱成像(PIKA XC2 高光谱相机,Resonon Inc., Bozeman,MT,USA)建立了‘Honeycrisp’בMaodi’杂交后代的香气成分预测模型,初步实现了...
发布时间: 2023 - 02 - 21
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车厘子,相信大家都不陌生,毕竟“车厘子自由”曾经也是风靡一时的网络热词。但是车厘茄是什么呢?车厘子的变种?车厘子和茄子的结合?空想不如实干,看看度娘怎么说......嚯,原来车厘茄就是常见的小番茄!另外,小加还了解到车厘茄含有丰富的维他命和十分高的铁质含量,不仅有美容功效,还可以预防出现贫血,可谓是值得多次购买的营养好物。但是购买时,我们只能通过朴素的双眼判断其好坏,如果从专业性的角度出发,该如何评估车厘茄的质量呢?答案就在下面这篇论文里,快一起来看看吧!基于深度学习和高光谱图像估算车厘茄可溶性固形物含量及硬度车厘茄(Solanum lycopersicum)因其特殊的香味深受世界各地消费者喜爱。可溶性固形物(SSC)和硬度是评估产品质量的两个主要指标。现存的测量技术主要依赖于化学方法。然而,这种破坏性的方法不适用于大面积的测量。高光谱成像技术可以同时获取光谱信息和空间信息,已广泛应用于各个领域,如植物病害胁迫检测、工业食品包装、医学图像分类及水果质量分析。基于此,来自浙江工业大学和浙江省农业科学院的研究人员选择当地主流的车厘茄(Zheyingfen-1)为研究对象,测量其硬度和SSC,并基于高光谱图像(PIKA XC 高光谱相机,Resonon Inc.,Bozeman,MT,USA)和相应的深度学习回归模型开发了无损式测量技术。高光谱成像系统【结果】(A)校正的光谱反射率图。(...
发布时间: 2023 - 02 - 13
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水溶性有机物(WSOC)以气体和颗粒物的形式大量存在于大气中,在大气水反应和云凝结核(CCN)形成中发挥着重要的作用,对全球和区域气候变化有着重要影响。此外,某些WSOC是有毒的,它会影响人类健康。WSOC可从源中直接排放或从气态和颗粒有机质(OM)的光氧化中二次产生。目前,只进行了有限的测量来理解WSOC划分机制。结果表明,气体-颗粒物相划分取决于很多因素,例如气象参数、气体物质组成和凝结相性质。将气相WSOC(WSOCg)分配到气溶胶相(WSOCp)是大气二次有机气溶胶的主要形成路径。然而,WSOC划分过程的基本机制尚不清楚。基于此,在本文中,来自华东师范大学、上海市环境科学研究院和上海市环境监测中心的研究团队于2019年冬季在长江三角洲河口湿地生态系统野外科学观测站(31°44′N,121°13′E)同时测量了气体和颗粒物,包括NH3(Picarro G2103),有机酸(草酸、甲酸和乙酸)、无机离子(阳离子:Na+,NH4+,K+,Ca2+和Mg2+;阴离子:SO42−,NO3−和Cl−)和WSOC。为了全面理解WSOCp形成机制,作者还测量了300-550 nm WSOCp的光学吸收,同时测量了PM2.5并调查了气体-气溶胶相划分的影响因素以全面理解中国大气,尤其是严重冬季雾霾区的有机气溶胶行为。【结果】研究区主要污染物的时间变化。ALWC和pH对WS...
发布时间: 2023 - 02 - 09
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土壤中重金属是有害的,其迁移和累积会严重威胁生态环境安全和人类健康。砷(As)具有高神经毒性和致畸性。人类活动,例如采矿和工业生产会导致大量As释放到土壤中。快速准确确定土壤中As浓度对As污染评估至关重要。传统的重金属调查方法旨在对野外采集的土壤样品进行化学性质测试,费事费力、成本高。高光谱遥感具有高光谱分辨率、宽波段范围和连续光谱信息等特点,已广泛用于土壤重金属浓度的估算。然而,现存的基于高光谱数据的土壤重金属浓度估算模型忽视了土壤光谱和重金属浓度之间的空间非稳态。基于此,来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区(40°10′0″-40°15′30″ N,116°58′4″-117°5′4″ E)为例,基于实验室测得的光谱数据(ASD FieldSpec 4光谱仪),结合地理加权回归(GWR)和XGBoost算法提出了一种新的模型(GW-XGBoost模型)来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。研究区和采样位置。As浓度估算过程流程图。【结果】As和光谱的相关图。阴影快表示主要化学吸收范围。As浓度实测值与预测值关系散点图。As浓度实测值与预测值拟合比较图。【结论】估算模型选择的光谱波段与表面含有能与As形成复合物的官能团的光谱活性物质的吸收效应有关。构建模型时考虑该吸收机制可以有效降低高光谱数据的冗余。GW-XGBoo...
发布时间: 2023 - 02 - 07
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中国是最大的温室蔬菜生产国,约占世界生产面积的83%。由于全年生产和大量施肥,温室蔬菜产量高,但也导致了土壤质量的恶化和严重的环境问题。近来,无土栽培系统(SCS)在温室蔬菜生产中逐渐发展起来,它可以减少甚至消除传统栽培方式的许多问题,。在SCS中,无土栽培基质,也称为无土栽培生长介质,可代替土壤固定根系系统,为植物提供水分和养分,为根区提供充足的通风。然而,由于N肥的大量输入,N2O排放较高。N2O是一种温室气体,具有温室效应,加剧全球变暖,在大气中存留时间长,可输送到平流层,导致臭氧层破坏,引起臭氧空洞。无土栽培基质已成为SCS中N2O排放的主要载体,但尚不清楚其产生和消耗的相关途径,因此亟待研究SCS无土栽培基质的N2O排放源。且无土栽培基质与土壤理化和生物性质高度不同,其具有更准确的水和养分分布,因此也有必要确定管理措施对SCS中N2O排放的影响。基于此,在本文中,来自中国农业科学研究院的一组研究团队基于稳定同位素技术结合qPCR分析在两种灌溉模式下(滴灌和潮汐灌溉)对成都市农林科学院((103°86′E,30°71′N)温室里两种无土栽培基质(60%泥炭+20%珍珠岩+20%蛭石+少量植物纤维/商用椰壳纤维基质)进行了相关研究,共设置4种处理:滴灌+泥炭基质(PD),滴灌+椰壳基质(CD),潮汐灌溉+泥炭基质(PT)以及潮汐灌溉+椰壳基质(CT)。旨在...
发布时间: 2023 - 02 - 02
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松材线虫病(PWD),是由松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的具有毁灭性的国际森林病害之一,可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害,已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此,及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化,有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化,成为评估森林健康情况的有效工具。然而,以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据,难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。基于此,在本研究中,来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区(124°12′36′′ -124°13′48′′ E,41°56′53′′ -41°57′46′′)进行了研究。在PWD爆发期间,作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查(通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫,另外选择59棵未被感染的树木作为对照)。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IR...
发布时间: 2022 - 12 - 30
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土壤质量直接影响其有机体的健康。然而,土壤容易受到人类活动的干扰,如采矿、工业化和农业活动,导致严重的土壤污染。在各种土壤污染中,有毒元素会对人类和家畜健康以及食品安全造成威胁。因此,监测这些污染类型的浓度和分布对于土壤修复项目至关重要。然而,传统采样和实验室分析方法成本高、费事费力且局限于采样点位置,不能很好地具体化浓度的空间分布。因此,需要具有高空间效应的快速有效的技术。许多研究已经利用图像光谱和其它辅助数据或环境变量来预测有毒元素的分布。而由于卫星图像中云或阴影的存在,土壤采样和图像获取日期存在差距,这种情况下,需要用到具有不同光谱和空间特征图像的融合,以增加图像的时间分辨率。Sentinel-2A是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星,其携带一枚多光谱成像仪,可覆盖13个光谱波段,从可见光和近红外到短波红外,具有不同的空间分辨率。Landsat 8是美国陆地卫星计划的第八颗卫星,其携带的陆地成像仪包括9个波段,空间分辨率为30 m。两者的协同应用将改进对地球表面的及时和准确观测,以及遥感不同学科的使用。基于此,在本研究中,来自捷克生命科学大学的研究团队于2015年8月12日在Sarcheshmeh矿山采集了120个土壤样品,在实验室进行化学(As、Pb、Zn和Cr)和光谱测量(ASD Fieldspec 3地物光谱仪)。并于2015年8月13日获取Landsat 8-OL...
发布时间: 2022 - 12 - 28
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近几十年来,北极气温上升超过全球平均气温的两倍,且在2100年以前,可能会增加2-8℃。近年来野火频繁发生和蔓延,它以不同的方式干扰着生态系统,包括破坏地上和地下植物生物量以及通过改变C、N和P有效性改变土壤性质。在高纬度地区苔原火灾的频率和范围与气候条件有关,火灾事件的增加与夏季变干变暖有关。气候变化会改变北极无冰区陆地生态系统土壤和大气之间CH4,CO2和N2O的交换。大约一半的全球土壤C沉积在北极中,气候变化和野火增加会导致大量C释放到大气中,影响全球C收支,导致气候正反馈。同时也有研究表明,野火会导致排水良好的针叶林土壤中CH4吸收速率增加。然而,野火对苔原生态系统C和N循环的短期和长期影响理解匮乏,且尚不清楚野火对苔原生态系统土壤CH4,CO2和N2O通量的影响。基于此,在本文中,来自哥本哈根大学的研究团队于2017-2019年在西格陵兰岛凯凯塔苏瓦克岛(69°16′N,53°27'W)南端的Blæsedalen原位调查了环境和增温条件下实验火烧对CO2,CH4(Picarro G4301)和N2O通量的影响。作者同时收集了气温和降水数据。燃烧过程中测量和记录了2和5 cm深度的土壤温度。2017年8月,2018年7月和2019年7月采集0-5 cm土壤,分析了其总和可溶性C、N和P。分析了2017年样品的pH和C:N比。提取潮湿土壤...
发布时间: 2022 - 12 - 20
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盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主,沿潮间带延伸,可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高,可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量(AGB)的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而,以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平,且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比,遥感(RS)卫星成本低、速度快、范围广,在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中,UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率,在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前,利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响, 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地(121°54′-121°55′E,31°27′-31°28′N)进行了研究,主要目的为:(1)探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力;(2)研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。作者于2019年9月基于DJI M600平台,利用LR1601-IRIS LiDAR传感器(北京理加联合科技有限公司,北京依锐思)收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于201...
发布时间: 2022 - 12 - 06
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土壤水力参数,如田间持水量(FC)和永久萎蔫点(PWP),在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的,随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力,而土壤传递函数(PTF)作为一种替代方法,已被用于使用易测量的土壤特性(如土壤粒级、有机碳和容重)来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展,因其快速、低成本和无损测量,许多研究者已经利用可见近红外(Vis-NIR)光谱预测了土壤特性,而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此,在本研究中,一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本,在实验室中测量了其FC, PWP和土壤含水量,并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中,2/3的数据集用于校准(368个样品),1/3的数据集用于验证(190个样品)。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。研究区域图【结果】卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布(平均值和标准偏差)(N = 558)。FC和PWP预测模型的性能(50 次迭代)验证集FC和PWP预测值和观测值散点图(RF方法)(...
发布时间: 2022 - 11 - 18
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