在全球粮食安全与可持续农业的背景下，“作物生物量监测”正逐渐成为农业遥感领域的核心议题。高效、准确地评估作物地上生物量，不仅对产量预测至关重要，也对精准农业管理具有重要意义。近期，国际期刊《Computers and Electronics in Agriculture》发表的一项研究以马铃薯为研究对象，结合ASD FieldSpec地物光谱仪与谐波分解技术，探索提升生物量估算精度的新方法，为作物长势监测与产量评估提供了新的技术支持。研究背景马铃薯作为全球第四大粮食作物，在粮食安全和精准农业中具有重要地位，其地面生物量（AGB）是衡量生长状况、产量预测和田间管理的关键指标。传统的人工测量方法效率低且具有破坏性，而高光谱遥感因其快速、非破坏性和丰富信息的特点，逐渐成为AGB估算的核心技术。然而，由于光谱饱和效应和生长阶段差异，单靠光谱反射率和植被指数（VIs）难以获得高精度结果。因此，开发一种有效挖掘高光谱特征的方法，以减轻光谱饱和效应，提升AGB估算模型的年际适应性，尤为关键。（图2.地理区域（a）和实验设计（b））研究方法实验设计：在北京小汤山试验基地，连续两年（2018–2019）种植马铃薯，共设置42个试验小区，采用不同密度与氮肥水平处理。地上生物量采集：在块茎形成、膨大和淀粉积累三个时期，每区随机取样，烘干后测算AGB。光谱获取：地面：ASD光谱仪，3502500 nm范围...
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2025
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研究背景牛奶作为一种富含蛋白质、钙和多种维生素的基础性食品，在日常饮食中占据着举足轻重的地位，是儿童成长、老年人骨骼健康以及全民营养均衡的重要保障。然而，在庞大的消费市场需求下，部分不法商家为追逐利润，采取掺水稀释、以低价牛奶冒充高价值山羊奶或绵羊奶等方式牟利。这类掺假行为不仅损害了消费者的知情权和选择权，还可能引发营养成分失衡、食品过敏等健康风险，更破坏了乳制品市场的公平秩序和行业声誉。如何高效、可靠地识别这类掺假行为，成为保障乳品质量安全、提升消费者信任度和推动行业健康发展的关键课题。一、技术需求与挑战传统实验室检测方法虽具备较高准确度，但存在样品制备复杂、检测周期长、现场应用受限等不足。鉴于牛奶及不同动物奶品成分相近，快速、灵敏且无损的检测手段迫在眉睫。二、仪器与方法概述本研究采用 LabSpec 4 Standard-Res 便携式地物光谱仪，结合主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLSDA）与随机森林等多变量统计方法，对掺水及不同奶种混合的牛奶样本进行定性与定量分析。主要特点如下：光谱范围：350–2500 nm，VNIR 分辨率 3 nm，SWIR 分辨率 10 nm；测量模式：Contact Probe® ATR 多次反射采样，减少杂散光干扰，无需破坏样品；便携性：设备轻便，可现场实时测量。三、实验是如何开展的？本研究围绕两种常见掺假行为展开：1、用...
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2025
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你买的牛肉，真的是“草饲”的吗？在如今“绿色”“有机”越来越受欢迎的消费趋势下，草饲牛肉因其脂肪含量更低、Omega-3更高、抗氧化能力强，还能兼顾生态环境保护，成了不少人的首选。但问题来了：“草饲”标签靠谱吗？真的能靠外观判断？本研究带来一项新突破：利用可见光-近红外光谱技术（Vis–NIRS），就能快速、无损地识别出牛的实际饲养方式！研究背景：样品来自加拿大牛肉主产区在加拿大阿尔伯塔省和萨斯喀彻温省，养牛是重要产业。到2024年初，这两个省共饲养超过100万头牛，其中大多数采用谷物饲养，谷物类型主要为西部大麦和东部玉米，旨在提升增重速度、肉质大理石花纹和脂肪颜色。研究团队选用了45头安格斯×西门塔尔杂交牛，按饲喂方式分成三组：草饲组：8个月放牧+30天苜蓿+79天黑麦草大麦饲组：先30–40天过渡饲粮，再进入148–197天高精料大麦日粮玉米饲组：类似大麦组，但主粮为玉米牛在平均16.7月龄、体重约638 kg时屠宰，胴体冷藏3天后取样分析。光谱技术怎么“看出牛吃过什么”？本研究使用的是ASD LabSpec®4 地物光谱仪，搭载20mm接触式光纤探头，扫描范围为350–2500nm，每个样本光谱由50次扫描平均而得，采样时间仅约5秒！采集部位包括：完整肉块（Longissimus thoracis）皮下脂肪绞碎后的肉样数据处理方式：使用偏最小二乘判别分析（...
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2025
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细菌生物膜广泛存在于工业、医疗和食品领域，因其强大的耐药性，给卫生和安全带来了严峻挑战，每年造成超5万亿美元的损失。金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌等常见致病菌，易通过生物膜污染环境并增加感染风险，而益生菌生物膜则能有效抑制有害菌的定植，具有潜在的健康益处。研究背景生物膜检测的重要性细菌生物膜是由细菌在其表面形成的一层粘附性强的结构，这使得它们比自由细菌更能抵抗抗生素和其他药物。生物膜在食品和临床环境中的污染增加了感染风险，因此，开发高效、精准的检测方法对于公共卫生至关重要。近年来，近红外（NIR）光谱凭借其较强的穿透力和成分识别能力，成为检测细菌生物膜的理想技术。研究方法NIR光谱与多元分析技术相结合本研究结合NIR光谱技术与SNV预处理、Savitzky-Golay滤波器和随机森林分类算法，旨在提高细菌生物膜检测的精度。研究选用了七种细菌，包括金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌等，并在适宜条件下进行培养。使用LabSpec 4 Standard-Res便携式光谱分析仪（Analytical Spectral Devices, ASD, ）进行样品光谱采集，分析细菌生物膜的光谱特征。图 1. 对每种细菌生物膜进行 NIR 测量后获得的光谱特征。左下方标明了细菌种类和对照。图 2. 随机森林性能：mtry 对准确性和稳定性的影响。图 3. 细菌样本的分布。图 4. 受污染和未受污...
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对地表入渗和蒸发通量的分配，以及准确量化不同空间尺度下土壤与大气之间的质量和能量交换过程，都需要了解土壤的水文性质（如土壤水分特征曲线和导水率特征曲线）。土壤水分特征曲线（SWRC）描述了在基质势下土壤水分含量的平衡情况，是重要的水文特性，与土壤孔隙的大小分布和结构密切相关，受土壤结构、质地、有机物和粘土矿物等因素的影响。传统测量SWRC的实验室方法繁琐，数据往往不完整，且只覆盖有限的水分含量范围。近年来，近程和遥感技术得到了广泛关注，特别是在光学域内的土壤反射光谱已被用于获取土壤矿物学和化学成分、有机物含量、粒度分布及水分含量等信息。这些研究为卫星遥感提供了大尺度测绘的基础。传统方法主要依赖光谱转移函数，尽管能有效推断土壤水力特性，但需大量数据进行模型校准。本文提出了一种新的实验室方法，通过水分含量依赖的短波红外（SWIR）土壤反射光谱直接估计SWRC，利用最近开发的前向辐射传输模型，仅依赖水分含量-反射率数据对，计算更高效，无需反演流动方程，简化了测量过程。为了测试提议的新实验室方法，作者使用了21种亚利桑那州土壤，这些土壤的质地（表 1）和矿物成分（即高岭石、云母/伊利石、蒙脱石、蛭石、绿泥石和黑云母含量）有很大差异。下面提供了实验确定的 SWRC 和干燥土壤的反射光谱的描述。表 1. 亚利桑那州土壤的质地特性使用ASD LabSpec®2500 ...
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2024
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在2020年9月，由美国夏威夷的Pan-STARRS1望远镜发现了一颗疑似地球的临时卫星，为地月系统带来了一颗新的天体。起初，科学家们认为它是一颗普通的阿波罗小行星，即轨道穿过地球的天体，并将其命名为2020SO。然而，模拟结果显示，它将在10月变成一个绕地球公转的小天体，成为一个迷你月球。随后的观察结果则让天文学家更加困惑。科学家们发现，这颗神秘的天体每年围绕太阳公转一周，其轨道偏心率与地球的公转轨道非常相似。天体在太空中的运动非常复杂，小天体容易受到大天体引力的扰动，因此其运动规律也十分复杂。但是因为它们与地球的相似性，反而显得更加神秘。不仅如此，2020SO的运行速度也比普通的小行星慢，这一点与其他小行星有显著的不同。由于这些原因，科学家们开始重新思考2020SO的真实身份。2020 年 11 月至 2021 年 3 月 2020 SO 绕地球和太阳的轨道澳大利亚弗林德斯大学的太空考古学家Alice Gorman表示，通过它的运行速度可以推断出其初始速度，从而推断出它的来源。现有的速度太慢，这让科学家们感到困惑。Gorman和她的同事还推测，2020SO可能是一块从月球上掉下来的岩石。对于这样的天体，速度慢一点是正常的。然而，实际观测表明，2020SO比这类天体还要慢。在排除了其他可能性后，科学家们提出了一个最不可能但又唯一剩下的猜想：2020SO是一颗人造天体！根据其轨道的...
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2024
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摘要土壤有机质（SOM）在全球碳循环中起着非常重要的作用，而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性质的光谱响应，SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量，包括土壤湿度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域，以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明，基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力，几乎所有波段的残余预测偏差（RPD）均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高，决定系数（R2）为0.76，均方根误差（RMSE）为5.74 g/kg，RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比，采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型，SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
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菱透浮萍绿锦池，夏莺千啭弄蔷薇透过浮萍，诗人的眼里看到的是其和水中菱叶相映成趣的景象，是夏日池塘的勃勃生机。而在科研学者的眼中，看到的是天南星目浮萍科的水生植物，是潜藏在水稻种植中的双刃剑。营养物质的争夺?自然光照的遮挡?生存空间的占据?在一片生机之下，浮萍和水稻之间塑造着另一番景象..由于气候变暖/或灌溉水富营养化的影响，稻田中的浮萍（DGP）大幅增加。本研究考虑到生态因素、光合能力、光谱变化和植物生长等因素，对三个代表性水稻品种进行了田间试验，以确定DGP对水稻产量的影响。结果表明，DGP显著降低pH值0.6，日水温降低0.6℃，水稻抽穗期提前1.6天，并平均增加了叶片的SPAD和光合速率分别为10.8%和14.4%。DGP还显着提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多种植被指数的数值，并且水稻冠层反射光谱的一阶导数曲线在DGP处理后呈现出“红移”现象。上述因素的改变可导致株高平均增加4.7%，干物质重量平均增加15.0%，每平方米穗数平均增加10.6%，千粒重平均增加2.3%，最终籽粒产量增加10.2%。 DGP诱导的籽粒增产可以通过降低稻田水的pH值和温度来实现，从而提高SPAD值和叶片的光合作用，刺激水稻植株生长。这些成果可以通过水稻和浮萍之间的生物协同作用，为未来农业和环境的可持续发展提供有价值的理...
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2024
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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)...
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在葡萄栽培与酿酒工业中，可溶性固形物总含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果实成熟度和品质的关键指标。不同品种的葡萄因其遗传特性和生长环境的差异，其TSS含量存在显著变化。准确估算各品种葡萄的TSS含量，对于预测酒的品质、调整酿造工艺以及确定最佳采收时机均具有重要意义。那么，如何能够准确估算葡萄的TSS含量呢？跟随小编，一起来看看下面这篇论文给出了怎样的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物总含量（TSS）是决定葡萄最佳成熟度的关键变量之一。在这项工作中，基于漫反射光谱测量，开发了偏最小二乘（PLS）回归模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（红葡萄）等葡萄品种的TSS含量。为了确定TSS预测的最适合光谱范围，对四个数据集进行了回归模型的校准，其中包括以下光谱范围：400–700 nm（可见光）、701–1000 nm（近红外）、1001–2500 nm（短波红外）和400–2500 nm（全光谱范围）。我们还测试了标准正态变量变换技术。使用留一交叉验证评估了回归模型，评估指标包括均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）、性能与偏差比（RPD）和因子数（F）。红葡萄品种的回归模型通常比白葡萄品种的模型更准确。最佳的回归模型是针对Mencía（红葡萄）得到...
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