美国宇航局的 Arcstone 月球校准仪器于2025年6月23日太平洋时间下午2:25，从加利福尼亚州范登堡太空基地搭载SpaceX的Transporter-14拼车任务升空。（图1. Arcstone的搭建。图片来源：NASA官网）01 为什么要做“月球校准”？在太空遥感领域，数据的准确性和可溯源性至关重要。无论是监测全球气候变化、追踪极端天气，还是支持农业、海洋和城市发展决策，卫星数据的可信度决定了科研与产业的价值。然而，卫星在轨运行过程中，长期暴露于复杂的空间环境，容易出现光学衰减、探测器漂移等问题。如果缺乏统一的在轨校准标准，观测数据会逐渐偏离真实值，甚至导致跨任务、跨平台数据之间存在系统性误差。月球——作为地球大气层之外的稳定光源，被认为是最理想的“天然标尺”。但直到现在，人类还缺少一套专门在太空环境下获得的高精度月球反射率数据。这一空白，正是NASA Arcstone任务要填补的。（图2. 美国宇航局Arcstone仪器在轨收集月球反射率测量数据的艺术渲染图。图片来源：NAES官网）02 Arcstone 的使命Arcstone是全球首颗专注于月球反射率高精度测量的立方星。它的主要目标包括：· 建立高精度月球反射率模型，成为全球遥感校准的统一标准；· 减少在轨校准复杂度，让未来卫星任务无需繁琐的 onboard 校准器；· 提升数据质量与...
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每年，全球有超过 70亿只雄性雏鸡在孵化后被淘汰，仅因“性别不符”。这种传统做法在动物福利、资源浪费和伦理层面引发广泛关注。有没有可能——在鸡蛋孵化前，就知道性别？美国伊利诺伊大学研究团队近日在权威期刊《Food Control》发表成果，提出了一种基于高光谱成像与机器学习的非破坏性性别识别技术，成功在孵化前对鸡蛋进行精准“性别筛选”，为蛋禽行业带来颠覆性突破。实验方法简述本研究由美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校团队开展，实验在校内家禽科研平台进行。研究共采集了264枚白壳鸡蛋，鸡种为 White Leghorn，母鸡年龄约29周。所有鸡蛋在清洁、编号后，于12.8°C、相对湿度78%的条件下冷藏过夜，以保证实验一致性。次日，鸡蛋在室温下静置30分钟恢复温度后，使用Resonon Pika L 型高光谱成像仪进行图像采集。系统配置如下：光谱范围：374–1015nm光谱分辨率：2.7nm，共281个波段相机类型：线扫描式，空间分辨率900×900像素照明系统：330W钨灯，位于蛋体正下方采集软件：Spectronon Pro扫描环境：暗室，距离镜头20cm，采集参数固定控制图1. 用于鸡蛋性别鉴定的线扫描高光谱成像系统：（a）。图像采集的整体系统设置，（b）。在暗室中扫描的样本，（c）。Spectronon Pro 软件中的鸡蛋 RGB 图像。实验中每个鸡蛋以垂...
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在现代农业生产中，作物是否“吃饱”了，尤其是氮素的供应情况，直接决定了产量和品质的高低。以冬小麦为例，氮素作为植物生长的关键营养元素，不仅影响植株的叶片生长、茎秆粗壮和籽粒形成，还显著关系到最终的产量表现和小麦的蛋白质含量，从而影响面粉质量和加工性能。然而，传统的测量方法依赖人工取样和实验室分析，费时费力，难以覆盖大面积农田。随着农业技术的不断进步，利用高光谱成像、近红外传感器和无人机技术，实现作物氮素含量的快速、非破坏性检测，成为精准农业的重要方向。 01 高光谱无人机遥感+光谱融合，快速判断小麦“营养状况”近日，中国农业科学院农田灌溉研究所的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表最新成果。他们利用无人机搭载的RGB、多光谱（MS）和高光谱（HS）传感器，从空中采集小麦冠层的光谱信息，并结合机器学习算法，实现了对小麦植株氮含量（PNC）的高效预测。 图1.实验区域研究区域A：河南省新乡市地点：中国农业科学院农田灌溉研究所综合试验基地（新乡市）实验特点：共设120个试验小区设置4种氮肥梯度（150300 kg/ha）选用10个小麦品种研究区域B：河北省邢台市南和区地点：邢台烟草公司燕里基地实验特点：共设135个小区设置3种氮肥梯度（0150 kg/ha）选用15个小麦品种两地分别代表了黄淮海地区典型的冬小麦主产区，在气候、...
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在农业生产中，病害防控一直是影响作物产量和品质的重要因素。尤其是生菜这种广受欢迎的叶菜类作物，易受到霜霉病侵袭，一旦发病，损失可达90%以上。传统的病害检测往往依赖人工经验，不仅耗时费力，而且存在延误防治的风险。最近，发表在国际期刊《Agriculture》的一项研究，为作物病害防控提供了全新思路：通过高光谱成像技术，实现生菜霜霉病的早期检测和精准评估！01 高光谱成像：植物健康的“千里眼”高光谱成像是一种融合了图像与光谱数据的前沿技术，能够细致捕捉到植物叶片反射光谱中的微小变化。这种变化往往在肉眼能观察到病斑之前就已经发生，为早期诊断提供了可能。在本研究中，科研团队使用400–1000 nm波段的Resonon高光谱成像仪，拍摄了健康与感染霜霉病的生菜叶片。通过对比不同生长状态下的光谱数据，结合标准植被指数（如NDVI、SAVI等），提取了与病害发展密切相关的特征指标。图1 (a)健康生菜(b)患有霜霉病的生菜和(c)可见症状。02 智能分析：让检测更高效不仅如此，研究还引入了机器学习算法，如支持向量机（SVM），对海量高光谱数据进行建模与分类分析。通过特征选择优化，最终建立了准确率高、鲁棒性好的早期检测模型。图2.高光谱成像系统。03 关键成果SVM在病害初期识别阶段准确率达94%；最具判别力的特征波段集中于绿光（530–580 nm）和近红外区（700–900 nm）；与传统...
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美洲黑杨（Populus deltoides Marshall）是一种重要的速生用材树种，广泛栽培于中国温带平原地区。它生长迅速、早熟、丰产、易于更新，因此在生态防护林和工业用材林中具有广泛应用。研究其表型性状，特别是叶片叶绿素含量（LCC），对于筛选出适应不同环境和管理条件的优良基因型至关重要。为什么不再“采一片叶子”？传统测定叶绿素含量的方法依赖实验室化学分析，不仅操作繁琐、耗时长，而且具有破坏性。对于覆盖数千株样木的大型试验林来说，这种方法显然难以适应大范围、高频率的监测需求。遥感技术，尤其是无人机搭载高光谱传感器的应用，为这一问题提供了有效解决方案。研究表明，叶绿素对光具有特定吸收特性，尤其集中在可见光和红边波段。通过获取叶片反射的光谱信息，研究人员可以“无接触式”地反演叶绿素含量，实现对林分健康状态的快速评估。图 1. 研究区域位置。本研究选取湖北省石首县国家优质杨树种苗基地为研究区域，如图1所示，开展无人机高光谱数据获取与建模分析工作。该区域种植面积约 83,600平方米，共有 3000余株不同基因型的美洲黑杨，具备良好的实验基础。图 2. DJI 350M无人机搭载300TC高光谱成像仪。设备：DJI 350M 无人机搭载 300TC 高光谱成像仪（北京依锐思遥感技术有限公司）光谱通道数：308波段范围：393–1007nm空间分辨率：20cm/像素飞行时间：5月14...
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被誉为“软黄金”的藏红花，因其独特的药用价值和市场热度，早已成为高端养生圈的心头好。但你知道吗？藏红花的品质很大程度取决于它的产地、储存时间和等级。而这些，仅靠肉眼和经验很难判断。那么，有没有一种更科学、更可靠的方法来鉴别藏红花的“出身”和“身价”呢？本研究基于 HSI 技术，融合光谱与图像特征，结合机器学习建立藏红花产地、年份和等级的识别模型，重点提升中国藏红花的质量溯源与市场可信度。1 什么是高光谱成像？简单来说，高光谱成像（HSI）就像是“能看透物质内部结构的眼睛”它可以同时采集图像信息和光谱信息，识别物体在400-1000 nm范围内的光谱“指纹”，这就为精准识别藏红花的“身份特征”提供了可能。2 本研究做了什么？本研究团队采集了320份中国藏红花样品，涵盖不同产地（上海、浙江、河南、安徽、西藏）与不同年份（2021-2023），并对其等级进行分级。图1. 中国主要产区采样点图。本研究通过使用Resonon公司 Pika XC2 高光谱成像仪，获取每份样品的高维光谱图像后，研究人员进一步提取关键波长特征，并构建多种分类模型，逐步实现了：✅ 产地识别✅ 储存年份判别✅ 等级判断图2. 不同种类藏红花样品的平均原始光谱差异（a）产地（EST：东部地区；CT：中部地区；WST：西部地区）；（b）年份（2021、2022、2023年）；（c）等级（HQ：优质；NQ：中质；UQ：不合...
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点击蓝字，关注我们健康的水环境对可持续的城市发展至关重要。然而，随着城市化的快速推进和人口增长，工业废水和生活污水造成了严重的水污染，危及人类健康和水生生态系统。传统的水质监测方法成本高昂且劳动密集。近年来，MODIS、Landsat 和 Sentinel 等卫星图像技术取得了进展，提供了广泛且具成本效益的监测手段，但由于空间和光谱分辨率的限制，在监测总磷 (TP) 和化学需氧量 (CODMn) 等非光学活性参数时仍面临挑战。机载高光谱成像仪通过提供高分辨率图像，弥补了卫星与地面监测之间的不足，成为一种有效的解决方案。无人机获取的高光谱图像能够捕捉到详细的光谱数据，从而改善非光学活性水质参数的反演。尽管具备优势，但仍面临诸如水质样本有限和光谱特征复杂等挑战。有效的光谱预处理和特征选择对于提高高光谱图像水质反演的准确性和效率至关重要。分数阶导数 (FOD) 和离散小波变换 (DWT) 等技术能够降低噪声并提取有价值的信息，但它们在水质监测中的应用仍处于发展阶段。本文旨在：(1) 评估 FOD、DWT 及特征选择在水质参数反演中的有效性；(2) 比较不同回归模型的性能；(3) 确定敏感光谱带及其在水质估计中的作用。目标是建立一个基于无人机高光谱图像的城市河流水质监测综合框架。这项研究聚焦于广州市荔湾区部分河流。荔湾区位于广州中心城区，人口稠密，拥有大量旧城区建筑以及发达的花卉和贸易产业...
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考古学虽然常与发掘相关，但许多遗址仍需通过地表上的文物和其他特征来进行识别。对这些地表考古记录的分析不仅可以揭示不同定居时期的信息，还能展示土地的农业、生产或仪式用途，以及景观中人、物、思想的流动模式。本文介绍了一种利用机载高光谱短波红外 (SWIR) 图像的新方法，用于记录和分析地表考古材料。SWIR 光可以区分不同类型的岩石、矿物和土壤，地质学家经常利用这一原理绘制地质图。Resonon Pika IR+高光谱成像仪能够以优于10厘米的空间分辨率收集SWIR图像，从而识别并表征地表文物。本文探讨了在NASA Space Archaeology 资助下进行的实验，展示了这项技术的潜力和挑战，特别是在成功定位和表征单个文物方面，同时指出了未来发展的关键方向。作者团队将 Resonon Pika IR+高光谱成像仪安装在 DJI M600上（图 1）。还在机身顶部安装了额外的 GPS 天线杆，并安装了一个 GPS 定位器，用于将位置数据传输到 Pika 的 IMU。 图 1. 搭载在 DJI M600 无人机上的 Resonon Pika IR+ 高光谱传感器（左）；无人机在科罗拉多州梅萨维德附近的调查中飞行（右）。 为了测试超高分辨率 SWIR 成像在考古学中的可行性，作者团队设计了一个简单的实验调查，以便确定 Resonon Pika IR+ 在定位和确定文物表征方面的...
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中国农业发生于新石器时代。中国农业的生产结构包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业；但数千年来一直以种植业为主。东北地区的黑土地，是宝贵的农业资源。黑土地的土壤富含有机质，深黑色的沃土，沉甸甸的感觉让人感受到这片土地的肥沃。在现代农业生产中，科技的应用在这片沃土上也发挥着至关重要的作用，科研团队利用机载高光谱对黑土地的土壤有机质做了相关研究。使用无人机高光谱图像和小型校准数据集对田间土壤有机质进行高分辨率测绘快速获取田间尺度土壤有机质（SOM）的高分辨率空间分布对于精准农业至关重要。无人机成像高光谱技术以其高空间分辨率和时效性，可以填补地面监测和遥感的研究空白。本研究旨在测试在中国东北典型低地势黑土地区使用无人机高光谱数据（400–1000 nm）和小型校准样本集进行1 m分辨率SOM绘图的可行性。该实验在大约20公顷的土地上进行。为了进行校准，使用 100 × 100 m 网格采样策略收集了 20 个样品，同时随机收集了 20 个样品进行独立验证。无人机捕获空间分辨率为0.05×0.05 m的高光谱图像。然后对每 1 × 1 m 内提取的光谱进行平均以代表该网格的光谱。在应用各种光谱预处理（包括吸光度转换、多重散射校正、Savitzky-Golay 平滑滤波和一阶微分）后，SOM 光谱相关系数的绝对最大值从 0.41 增加到 0.58。最佳随机森林（R...
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肉类富含丰富的蛋白质和营养物质，不仅能够满足我们的味蕾，还能够提供我们身体所需的能量和营养。随着肉类需求的增加，大规模的肉类生产和运输过程中，肉类的速冻可以一定程度保持食物的新鲜度和口感。然而，关于速冻解冻的肉类，和新鲜肉类的混淆，让人难以分辨。首尔大学的研究人员利用高光谱成像技术，做了相关的研究。使用高光谱成像仪和机器学习对新鲜和冻融牛肉进行分类由于对安全、可食用肉类的需求的不断增加，冷冻储存技术得到了不断改进。然而目前存在解冻肉在处理和销售过程中被进行了错误的标记，宣称为新鲜肉类，这可能导致消费者受到误导或产生安全隐患。在这项研究中，使用高光谱图像数据构建了一个机器学习（ML）模型，用于区分新鲜冷藏、长期冷藏和解冻的牛肉样本。通过四种预处理方法，共准备了五个数据集来构建ML模型。使用PLS-DA和SVM技术构建了模型，其中应用散点校正和RBF核函数的SVM模型性能最佳。结果表明，利用高光谱图像数据立方体，可以构建区分新鲜肉类和非新鲜肉类的预测模型，这可以成为肉类储存状态常规分析的快速、非侵入性方法。安装在暗室中的高光谱数据采集系统的配置示意图基于此，来自首尔大学的研究人员使用Resonon Pika L 高光谱成像仪，在近红外光谱的400-1000 nm波段内获取高光谱图像数据立方体，进行了相关研究。在本研究中，图像采集系统安装在暗室中，以确保完全消除外部光并能够采集高光谱图像...
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