说明:
用户单位:北京师范大学科研设备:SF-3000土壤通量测量系统
说明:
地物光谱仪通过分析森林的光谱特性,可以识别出火灾风险较高的区域,为火灾预防提供依据。在火灾发生时,通过分析火源区的光谱变化,可以实时检测火灾的发生和发展。此外,地物光谱仪还用于评估火灾的影响程度和损害范围,以及进行火后恢复监测,研究森林生态系统对火灾的响应和恢复过程。这种技术提供了一种快速、精确、非破坏性的工具,有助于更好地理解火灾的影响,以及如何有效地预防和管理森林火灾
说明:
1.土壤养分分析:近红外光谱分析技术可以用于测定土壤中的氮、磷、钾等养分,通过扫描样品的近红外光谱,得到样品中有机分子含氢基团的特征信息,进而分析土壤中的养分含量。这种技术可以实现土壤养分的即时分析,优化施肥计划,实现精准农业管理1。2.实时监测与决策:近红外光谱分析技术可以实现土壤养分的实时监测,在整个生长季节持续监测土壤养分的变化,并根据需要调整施肥策略。3.与遥感技术结合:近红外光谱技术还可以与空间遥感技术相结合,宏观掌握农作物所需营养及其长势信息,为农业生产提供全面的数据支持。4.土壤有机质含量测定:通过光谱分析技术测定土壤有机质含量已成为一种重要的研究手段。国内外专家运用不同的遥感数据来反演土壤有机质含量,并取得了一定的成效
说明:
1. 可以让学生了解成像高光谱的工作原理和使用方法。2. 高光谱成像技术结合了光谱技术和成像技术,能够同时提取图像信息和光谱维度信息,提高成像的精度与可靠性,加强对物体的识别探测能力。通过实地拍摄牧草高光谱图像并建立数据库,提取草地牧草高光谱图像特征进行识别分类,可以有效识别牧草种类,为草原荒漠化治理和数字化监控提供重要支持1。营养指标估测:无人机高光谱遥感技术的应用,为牧草关键营养指标的估测提供了新的契机。通过结合UAV成像高光谱遥感数据和地面实测数据,利用光谱变换技术、LASSO变量筛选方法和多种机器学习算法,建立了牧草粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和相对饲用价值的估测模型,实现了田间牧草营养品质的高精度监测
说明:
1. 生态环境监测:高光谱观测卫星的投入使用对于推动构建现代化生态环境监测体系具有重要意义。它能够动态监测大气污染状况,有效监测全球二氧化碳、甲烷等温室气体的柱浓度和分布,服务于“蓝天、碧水、净土保卫战”,并支持“碳达峰、碳中和”目标。此外,高光谱遥感技术还应用于土壤有机质分析、土壤酸碱度检测、水体分布及河流、湖泊的水质监测等领域,为生态环境保护提供了重要的技术支持。2. 自然资源管理:高光谱遥感在自然资源的精准识别和理化信息提取方面发挥着重要作用。通过高光谱遥感技术,可以实现对地物的精准识别,这对于自然资源的管理和保护至关重要。植物生态调查:高光谱遥感技术在植物生态调查中的应用包括植被覆盖率及生长状况的评估、土壤有机质分析、土壤酸碱度检测等。通过分析高光谱数据特征谱线,可以准确评估植被和农田的生态情况,如检测植物的胁迫效应、测量植物叶绿素含量、确定植被覆盖率、提取氮和木质素等生物化学变量等。此外,高光谱遥感技术还应用于植被的光谱特性评估,如叶面积指数(LAI)、生物体的含水量、色素含量等,这对于精准农业中的作物参数预测和计算具有重要意义