据人类目前所知，昆虫的种类有100多万种，是地球上数量最多的动物群体。在《昆虫记》中，法布尔将昆虫世界化作供人类获得知识、趣味、美感和思想的美文，以文艺趣味的笔触记录了100多种昆虫的本能与习性，展现了一部“昆虫的史诗”。但种类繁多、形态各异的昆虫，除了法布尔笔下的灵性和趣味，还有不可忽视的侵害和威胁。1998年，我国在山西省首次发现红脂大小蠹，当地林木大面积受到侵害，生态环境和经济发展也严重受损。随着红脂大小蠹的扩散蔓延，我国科研人员对森林受到的侵害愈加重视，并通过相关研究，提供了对其进行监测的方向。利用机载高光谱成像进行树木水平红脂大小蠹侵染的早期监测森林在陆地生态系统中发挥着必不可少的作用，提供着水资源保存、侵蚀控制、缓和气候变化和碳固存等各种生态服务。同时也面临着生物和非生物因素的胁迫。入侵害虫红脂大小蠹（RTB）在中国东北部蔓延，造成严重的经济和生态损失。早期识别和侵染树木的处理对于避免其蔓延和侵染爆发至关重要。高空间分辨率的高光谱数据具有监测单木尺度树皮甲虫早期侵染的潜力，但尚未进行相关研究。基于此，为填补研究空白， 来自北京林业大学的研究者们利用DJI Matrice 600 UAV+Resonon Pika L高光谱相机在中国辽宁省进行了相关研究。首先调查了RTB侵染油松后光谱特征的变化。其次，利用RF分类器比较不同光谱特征区分RTB阶段的性能。最后，探索了深度学习...
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2023
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苹果是一种常见而又神奇的水果。很多人学会的第一个英语单词可能就是Apple；从树上掉下来，砸到牛顿，启发牛顿的也是苹果；引领消费时代数码潮流的苹果公司，logo是被咬了一口的苹果~对于这种大家经常吃的香甜水果，追本溯源，是来自蔷薇科苹果属的杂交水果。苹果的祖先，是一种叫做“新疆野苹果”的植物，生长在我国新疆和中亚地区，后来伴随人类活动扩散开来，果农们也一代代与苹果树斗智斗勇，通过杂交等方式把他们调教的越来越美味。现代农业，为满足大家更多需求，苹果的杂交育种依旧在进行，人类学会了利用更先进的技术，今天推荐大家了解一篇通过高光谱成像来预测苹果杂交后香气的优秀文章。基于Resonon PIKA XC2高光谱成像预测苹果杂交后代香气苹果是世界上最受欢迎且有价值的水果之一。质地、风味和营养是苹果最重要的品质。一般来说，香气在苹果风味中发挥着重要的作用。提高苹果香气是育种和筛选的目标。因此，构建苹果香气成分评估模型至关重要。高光谱成像技术（HSI）结合二维成像技术实现光谱全图像信息获取，因其快速、有效和无损特征而广泛应用在农业、食品和化学领域。基于此，在本文中，来自西北农林科技大学园艺学院的研究人员利用高光谱成像（PIKA XC2 高光谱相机，Resonon Inc., Bozeman，MT，USA）建立了‘Honeycrisp’בMaodi’杂交后代的香气成分预测模型，初步实现了...
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2023
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车厘子，相信大家都不陌生，毕竟“车厘子自由”曾经也是风靡一时的网络热词。但是车厘茄是什么呢?车厘子的变种？车厘子和茄子的结合？空想不如实干，看看度娘怎么说......嚯，原来车厘茄就是常见的小番茄！另外，小加还了解到车厘茄含有丰富的维他命和十分高的铁质含量，不仅有美容功效，还可以预防出现贫血，可谓是值得多次购买的营养好物。但是购买时，我们只能通过朴素的双眼判断其好坏，如果从专业性的角度出发，该如何评估车厘茄的质量呢？答案就在下面这篇论文里，快一起来看看吧！基于深度学习和高光谱图像估算车厘茄可溶性固形物含量及硬度车厘茄（Solanum lycopersicum）因其特殊的香味深受世界各地消费者喜爱。可溶性固形物（SSC）和硬度是评估产品质量的两个主要指标。现存的测量技术主要依赖于化学方法。然而，这种破坏性的方法不适用于大面积的测量。高光谱成像技术可以同时获取光谱信息和空间信息，已广泛应用于各个领域，如植物病害胁迫检测、工业食品包装、医学图像分类及水果质量分析。基于此，来自浙江工业大学和浙江省农业科学院的研究人员选择当地主流的车厘茄（Zheyingfen-1）为研究对象，测量其硬度和SSC，并基于高光谱图像（PIKA XC 高光谱相机，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）和相应的深度学习回归模型开发了无损式测量技术。高光谱成像系统【结果】（A）校正的光谱反射率图。（...
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2023
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松材线虫病（PWD），是由松材线虫（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毁灭性的国际森林病害之一，可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害，已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此，及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化，有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化，成为评估森林健康情况的有效工具。然而，以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据，难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。基于此，在本研究中，来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）进行了研究。在PWD爆发期间，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查（通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫，另外选择59棵未被感染的树木作为对照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IR...
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2022
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盐沼是地表过湿或季节性积水、土壤盐渍化并长有盐生植物的地段。滨海盐沼以草本植物为主，沿潮间带延伸，可忍受高盐条件和因涨潮引起的周期性淹水。盐沼植被生产力高，可为许多物种提供繁殖、觅食和越冬的场所。盐沼植被地上生物量（AGB）的估算为监测盐沼生态系统时空稳定性、生产力和地上碳储量提供了有用信息。然而，以往关于AGB的估算研究主要局限于站点水平，且通常基于单一植被类型。与野外地面调查方法相比，遥感（RS）卫星成本低、速度快、范围广，在盐沼植被结构和生物物理指标的空间估计方面更具优势。其中，UAV-LiDAR数据具有较高的时空分辨率，在滨海盐沼三维结构监测中具有很大潜力。然后目前，利用UAV-LiDAR数据估算盐沼植被AGB的研究有限。为了确定滨海盐沼潮沟对植被群落空间分布及其生物量的影响， 来自复旦大学的研究团队在上海崇明东滩滨海湿地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）进行了研究，主要目的为：（1）探索UAV-LiDAR数据估算盐沼植物AGB的潜力；（2）研究潮沟对盐沼植物群落空间格局及其地上C储量的影响。作者于2019年9月基于DJI M600平台，利用LR1601-IRIS LiDAR传感器（北京理加联合科技有限公司，北京依锐思）收集UAV-LiDAR数据。于2019年9月27日和28日获取光学图像数据。于201...
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2022
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了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此，亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高，难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据，如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据，已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究，综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。基于此，为填补研究空白， 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高光谱（Resonon Pika L高光谱成像仪）、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法进行单木分割。然后整合UAV LiDAR（提取结构特征），高光谱（提取光谱特征）和超高分辨率RGB数据（提取纹理特征）进行分类。最后通过总体精度（OA）和kappa系数（k）评估分类精度。主要研究目标为：（1）评估所提出的WST-Ncut算法在亚热带阔叶森林进行单木分割的准确性；（2）与单独使用这些数据相比，评估UAV LiDAR，高光谱和超高...
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2022
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玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生长过程中，氮（N）是最重要的营养元素之一。玉米叶片中N转运主要以谷氨酰胺的形式进行。玉米产量与灌浆期叶片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相关性。因此，准确快速估算玉米叶片氨基酸含量对于提高玉米产量和N利用效率至关重要。分光光度法、化学分析法和质谱法是确定氨基酸含量的主要方法，具有高灵敏度和高准确度。然而，这些方法会破坏样品，且需要复杂的样品处理过程，通量低，成本高。高光谱成像技术因其快速、高通量和无损式测量成为估算作物生理生化参数的新方法，且已广泛用于作物表型性状的高通量筛选。然而，目前利用高光谱数据估算新鲜玉米叶片氨基酸含量的研究十分有限。基于此，为填补研究空白，在所附的文章中，中国农业大学的研究团队以新鲜玉米叶片为研究对象，探索了高光谱成像技术估算其氨基酸含量的可行性。考虑到施氮量对玉米叶片氨基酸含量的极大影响，作者设置了两个变量施氮实验。利用Resonon Pika L高光谱成像仪（光谱范围为400-1000 nm）采集玉米叶片的高光谱图像，并测量了玉米叶片24种氨基酸含量。作者利用NDVI从背景中分离出绿色叶片（高光谱图像预处理），利用Savitzky-Golay滤波进行去噪（数据预处理）。在模型建立过程中，作者首先通过样本变异系数（CV）和偏最小二乘回归（PLSR）筛选了各氨基酸含量的敏感波段范围和特...
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2022
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作物收获指数（HI）是评价作物产量和栽培效果的重要生物学参数，是进一步提高作物产量的重要决定因素。对作物育种、作物生长模拟、精准农业作物管理、作物产量估算及其它方面的应用研究具有重要意义。近年来，遥感凭借其在速度、精度和覆盖范围等方面的优势已逐渐成为获取大尺度作物HI的有效技术手段。而无人机（UAV）遥感技术也迅速发展，成为农业遥感监测的新手段。目前，UAV遥感传感器主要包括数码相机、多光谱相机和高光谱相机。其中，高光谱相机具有较多的波段，可以获取与作物生长状况密切相关的波段信息，可以为作物动态生长监测提供丰富的信息源，并可靠收集作物HI动态变化信息。然而，目前利用UAV高光谱遥感估算作物HI并无相关报道。基于此，在所附文章中，来自中国农业科学研究院的一组研究团队以冬小麦为研究对象，充分考虑其开花期至成熟期生物量和灌浆过程的变化以获取作物动态HI（D-HI）的空间信息。动态fG（D-fG）参数估算为开花期至成熟期期间不同生长期累积的地上生物量与对应时期地上生物量的比值。作者基于无人机高光谱遥感（DJI M600 Pro UAV+ Resonon Pika L 高光谱成像）数据进行了D-fG参数估算，提出了一种获取冬小麦D-HI空间信息的技术方法，并验证了所提出方法的精度。通过UAV高光谱数据计算的归一化差异光谱指数（NDSI）和D-fG测量值之间的相关关系筛选出D‑fG估算的敏感波...
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2022
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土壤是重要的自然资源，地球上95%的食物来源于土壤，土壤保存了至少四分之一的全球生物多样性，不仅是粮食安全、水安全和更广泛的生态系统安全的基础，更是为人类提供多种服务、帮助抵御和适应气候变化的重要因素。由土壤组成造成的胁迫，例如盐、重金属和养分亏缺是作物减产的主要原因。作物土壤耐逆性是一种复杂性状，涉及植物形态、代谢和基因调控网络等多种遗传和非遗传因素的调控。传统的作物表型研究通常在田间进行，费事费力、劳动密集、低通量、且受研究人员无法控制的自然环境因素的影响。在此情形下，难以获得高精度的表型数据以满足表型组学的研究需求。在过去几十年，已经开发了几种HTP（高通量表型）平台在现场或可控条件下使用，但其运维成本极高。此外，作物表型相关研究通常只关注植物地上部分，而对根系形态数据的获取有限。然而，根系是植物吸收水分和养分的主要途径，也是碳水化合物的储存器官和土壤胁迫的直接感知器官。因此，根系表型是土壤胁迫条件下植物表型研究的重要组成部分。就通量、环境可控性和根系表型获取而言，现有的植物表型平台无法完全满足植物对土壤胁迫响应的表型组学研究的特定需求。基于此，在本文中，来自山东大学生命科学学院和潍坊农科院的一组研究团队描述了其最近开发的高通量植物栽培和表型系统—WinRoots平台。以大豆植物为研究对象，将其暴露在盐胁迫中，证明了土壤盐胁迫条件的一致性和可控性以及WinRoots系统的高通...
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2022
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姜黄素是一种天然化合物，具有良好的抗炎、降血脂、抗氧化和抗癌等特性。姜黄素是从姜科、天南星科中一些植物的根茎中提取的一种二酮类化合物。其中，姜黄中约含姜黄素3%～6%，是植物界很稀少的具有二酮结构的色素。了解栽培根茎中姜黄素的水平并确定高产品种非常重要。传统上测量姜黄素是通过从新鲜根茎或干粉中将其提取出来，并使用高效液相色谱（HPLC）或紫外-可见分光光度法进行分析。从植物材料中分离姜黄素费事、费力、成本高，且需要专门的实验室设备和有经验的操作人员。而高光谱成像（HSI）是一种快速且无损的技术，已成功用于土壤和农产品（坚果、水果和蔬菜）各种化学成分和质量指标的评估。然而，目前尚未探索使用新鲜姜黄根茎的HIS图像来预测姜黄素。基于此，为了填补研究空白，在本文中，来自澳大利亚的一组研究团队进行了相关研究，旨在(1) 比较澳大利亚东部不同采样点3个姜黄品种（黄色、橙色和红色）的总姜黄素浓度和不同类姜黄素的分布；（2）评估利用可见-近红外（Vis/NIR）光谱（400-1000 nm）建立的PLSR模型预测新鲜姜黄根茎中总姜黄素浓度的潜力。作者在2018年11月至2019年11月，从五个研究地点共收集了190个样本，以捕捉生长周期的变化。利用光谱范围为400-1000 nm，光谱采样间隔为1.3 nm，光谱分辨率为2.3 nm的Resonon Pika XC2高光谱相机获取样品的高光谱图像...
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