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研究背景冬枣作为一种营养丰富的功能性水果,其内部品质指标,尤其是可溶性固形物含量(SSC),是决定果实甜度、风味及消费者购买决策的核心因素。传统的SSC检测依赖于破坏性折光法,效率低下且无法满足大规模、无损、在线评估的需求。可见/近红外光谱技术(Vis-NIRS)因其快速、无损的特性,已成为农产品品质检测的主流手段。然而,在实际应用中仍面临因成熟度异质性和测量位置的不确定性导致模型预测结果波动。近日,塔里木大学施明登老师团队在《Journal of Food Composition and Analysis》上发表了一项研究成果,提出了一种结合对比学习与光谱技术的新方法,成功攻克冬枣SSC无损检测中成熟度变异与测量位置不确定性两大技术瓶颈,为冬枣的在线品质监测提供了全新思路。 图1.无损数据采集系统。研究方法样本采集:冬枣采自新疆阿拉尔市塔克拉玛果业有限公司的果园,涵盖4个成熟度阶段(白熟、半红、红熟、过熟),共250个样本用于校正集(2024年),50 个样本用于外部预测集(2025年);光谱采集:ASD FieldSpec 4 Hi‑Res NG地物光谱仪采集所有样品的光谱特征,光谱特性如下:光谱范围:350 nm2500 nm;光谱通道数:2151个;采样间隔:VNIR区1.4 nm,SWIR区为1.1 nm;参考值测定:采用数字折光法测定SSC,每个样品三次测量取均值;模型架构创新:先构建图像‑光谱融合的VSF‑Net实现高准确度成熟度分类,并以分类概率为门控权重搭建回归模型ERCNN以消除全成熟阶段的统一回归偏差,再引入面向采样位置的对比学习机制,最终构建出对测量位置具有强鲁棒性的CLERCNN模型; 图2 .冬枣果实的平均反射光谱。表1.基于单位置光谱、平均光谱及全局多点光谱建立的模型预测结果。 表2.单位置、平均及全局多位置光谱模型应用于不同测量位置时的SSC...
发布时间: 2026 - 03 - 31
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6372117373571266866723166.pdf
发布时间: 2020 - 03 - 30
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点击下载:广州市秋季气溶胶光学特性日变化.pdf
发布时间: 2020 - 02 - 24
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ASD 地物光谱仪FieldSpec 4 技术文献:不同干旱条件下,夏玉米全生育期冠层吸收光合有效辐射比的高光谱遥感反演 冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)是植被生产力遥感模型的重要参数,但关于不同干旱条件下作物全生育期的fAPAR遥感反演研究仍未见报道。本研究利用2015年夏玉米5个灌水处理模拟试验的高光谱反射率和fAPAR观测资料,分析了不同干旱条件下夏玉米关键生育期fAPAR和高光谱反射率变化特征,探讨了fAPAR与反射率、一阶导数光谱反射率和植被指数的关系。 轻度水分胁迫和充分供水条件下,fAPAR较高;重度水分胁迫和重度持续干旱条件下,fAPAR较低。冠层可见光、近红外光和短波红外光区的反射率与fAPAR分别呈负相关、正相关和负相关关系。fAPAR与可见光和短波红外光区的383、680和1980 nm附近的反射率的相关性最强,相关系数均达-0.87。一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强且稳定的波段为580、720和1546 nm,相关系数分别为-0.91、0.89和0.88。9个常用植被指数与fAPAR呈线性或对数关系,其中,增强型植被指数、复归一化植被指数、土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数与fAPAR的关系模型最好,决定系数(R2)均在0.88以上,平均相对误差分别为16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一阶导数光谱反射率与...
发布时间: 2020 - 02 - 07
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M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
发布时间: 2019 - 03 - 19
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内,Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病,科学家建立了3D卷积分网络模型,模型分类精度为95.73%,并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段,发现:敏感特征波段为733 nm,这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围(700-1000nm)是一致的。 实验:感染炭腐病的大豆:分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品,在测量病害程度之前,实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器:美国Resonon高光谱成像仪,型号:Pika XC(包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70w卤素灯)Pika XC性能:光谱通道数:240,波段范围,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。 平台系统如下图(a)所示:(a)    室内高光谱成像系统(b)    不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像(c)     大豆茎秆的内部和外部RGB图像的病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成,其中,一个小的构架用于防止训练...
发布时间: 2018 - 10 - 09
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DOI: 10.5846/stxb201803300694韩东,王浩舟,郑邦友,王锋. 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计. 生态学报, 2018, 38(18):6655-6663 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计 韩东1,王浩舟1,2,郑邦友3,王锋1,*1  中国林业科学院荒漠化研究所,北京   1000912  The Faculty of Forestry & Environmental Management, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada3  CSIRO Agriculture and Food, Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road, St Lucia, 4067, QLD, Australia摘要:植被覆盖度是评估生态环境质量与植被生长的重要指标,也是全球众多陆面过程模型和生态系统模型中表达植被动态的重要参数。卫星遥感和地面测量是估算植被覆盖度的常见方法。然而,如何精确...
发布时间: 2018 - 09 - 29
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