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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2025
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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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2024
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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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2024
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被晒化的大地，被烘懒的万物，被汗水侵蚀的燥热......在烈日高悬的夏日，谁不想听见一声冰镇西瓜裂开的清脆，让清凉香甜的瓜瓤锁住一整个夏天的炙热。作为夏日最解暑的水果，西瓜集万千宠爱于一身，也受到了霜霉病的青睐。霜霉病菌会在潮湿的环境中迅速繁殖，尤其是在温暖的夏季。这种病害会对西瓜植株造成严重的危害，从而影响果实的品质和口感。在佛罗里达州的西瓜产量受到霜霉病的严重影响后，为了有效防治西瓜霜霉病，佛罗里达大学的研究团队进行了相关研究。利用航空、地面遥感和机器学习进行西瓜霜霉病严重程度的识别和分类佛罗里达州的西瓜产量受到包括霜霉病（DM）在内的各种病害的不利影响。准确的病害识别对于实施及时有效的管理策略至关重要。遥感工具，例如无人机（UAV）和高光谱成像，已被用于作物病害检测。先前的研究已成功利用遥感和机器学习（ML）对鳄梨和番茄等其他作物进行了病害检测。但是，关于使用遥感检测西瓜病害的研究有限。这项研究的目标是利用机器学习模型和光谱植被指数（VI）来检测和分类西瓜中霜霉病的不同严重程度。在这项研究中，来自佛罗里达大学的研究团队通过Resonon Pika L室内平台系统（5个病害阶段：低、中（1和2水平）、高和非常高）及野外机载系统（2个阶段：低和高）分别测量了西瓜健康叶片和DM感染叶片的高光谱图像，选择感兴趣区域（ROI），将各种植被指数（VI）作为识别病害阶段的指标。利用多层感知...
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2023
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“倘若有什么植物妨碍了我们的计划，或是扰乱了我们干净整齐的世界，人们就会给它们冠上杂草之名。可如果你本没什么宏伟大计或长远蓝图，它们就只是清新简单的绿影，一点也不面目可憎。” ——《杂草的故事》清新简单的绿影自然面目可爱，惹人注目，但人类生存之下，繁多冗杂的一片蔓延，确是明目张胆地抢了农作物的地盘，伤了农业发展。世界上的杂草有1000多种，它们通常生长迅速、繁殖能力强，会对农业产生一定的影响。杂草不仅会与农作物争夺土壤养分和水分，传播病虫害，从而影响农作物的生长和产量，含有毒素的杂草还会影响农作物品质。因此，对于农业生产来说，防治杂草对保证农作物的正常生长和产量至关重要。IRIS机载一体式激光雷达高光谱成像仪在评估杂草抗性方面的应用杂草防治是现代农业生产管理的重要组成部分。然而，过度依赖常用除草剂进行化学防治已导致大量抗性杂草的出现，对可持续农业构成重大威胁。因此，开发一种大面积准确评估和量化田间杂草抗性的方法对于农场管理和可持续发展至关重要。目前的方法，例如目视检查，既费时又费力。酶测定虽然准确，但只能在实验室环境中进行。热成像技术可能会受到环境因素的影响，导致在室外使用时精度较低。因此，无法大规模应用。无人机（UAV）和各种传感器已经成为植物表型研究中不可或缺的工具。在这项研究中，作者于2021年6月7日在中国黑龙江省哈尔滨市向阳农场（位于...
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小麦作为人类重要的粮食来源之一，你对它的印象是什么？是夜来南风起，小麦覆陇黄的生机景象，还是大麦干枯小麦黄，妇女行泣夫走藏的悲切画面?风吹麦浪的一片金黄往往让人神往，然而随着全球气候的变化，干旱逐渐开始威胁小麦的生长及产量，各地小麦纷纷减产，继而引起价格的上涨。久旱麦粒细，终久不成穗......如今，小麦在干旱环境下的生存和适应能力备受关注。叶绿素作为植物生长的基本生化过程之一，与干旱适应性之间的关系引发了广泛的研究兴趣。下面这篇论文聚焦干旱胁迫下小麦的叶绿素含量，通过研究一种新型的监测方法，有望提高对小麦叶绿素含量评估的准确性，对推动粮食安全与生态环境的平衡发展具有重要意义。Resonon Pika L在干旱胁迫下小麦叶绿素快速无损评价方面的应用研究背景小麦是对全球粮食安全至关重要的主要粮食作物。然而，小麦作物遭受着许多非生物胁迫，包括低温、干旱、高温和干热风，这强烈影响其生长、发育和生产力。干旱是世界范围内最严重的非生物胁迫之一，可显著降低小麦的分蘖数、每穗粒数和千粒重。2021年，美国和巴西都遭受了历史性的严重干旱，这使全球粮食价格上涨至近十年来的最高水平。因此，有效监测小麦生长过程中干旱胁迫的影响对提高产量、品种和粮食安全至关重要。叶绿素是植物光合作用的基础，直接决定植物净初级生产力和碳收支，叶绿素含量可以反映植物的生长状况。而干旱胁迫会降低作物的叶绿素含量，破坏光合机制，...
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