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Resonon | 高光谱成像实现鳄梨养分监测与提前产量预测

研究背景全球人口持续增长对粮食安全提出了严峻挑战。果树是全球食物供应体系的重要组成部分，其产量与品质在很大程度上取决于树体营养状况。然而，传统叶片营养分析依赖复杂的样品前处理和实验室化学测定，通常耗时较长、成本较高；人工估产同样劳动投入大，且难以在生育早期为采收安排和采后物流规划提供及时依据。高光谱成像能够捕捉叶片在可见光—近红外波段的细微光谱差异，为快速评估果树营养状态和提前预测产量提供了新的技术路径。基于此，格里菲斯大学Shahla Hosseini Bai团队联合维多利亚大学等机构，以澳大利亚商业果园中的“Hass”鳄梨为研究对象，系统比较田间与实验室条件下不同高光谱成像方式，并结合叶片养分测定和单株产量调查建立预测模型。研究结果为鳄梨园精准施肥、早期估产以及采收与采后资源配置提供了重要参考。相关成果发表于期刊《Precision Agriculture》。图1.拍摄鳄梨高光谱图像：（a）使用手持相机拍摄树冠或树上的单片叶子；（b）使用手持相机拍摄果园中摘下的单片叶子；（c）在实验室中，使用固定式手持相机和台式相机拍摄单片叶子。研究方法研究在澳大利亚昆士兰州一处商业化鳄梨园开展，共选取60株8年生“Hass”鳄梨树作为研究对象，并在开花期、幼果形成期、果实发育期和果实成熟期4个关键物候阶段进行连续采样与观测；研究采用手持式和台式两套高光谱成像系统，其中台式系统选择Resonon Pika XC2。设置5种成像方式：田间冠层成像、田间在树单叶成像、田间离树单叶成像、实验室手持单叶成像和实验室台式单叶成像，共采集1200幅高光谱图像；光谱参数：光谱范围：4001000 nm；光谱分辨率：1.9 nm；空间通道数：1600；光谱通道数：447；监测指标：测定C、N、P、K、Ca、Al、B、Cu、Fe、Mg、Mn、Na、S和Zn等14种叶面元素浓度，同时调查单株产量，并进一步...

发布时间: 2026 - 07 - 27

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高光谱成像技术在监测物种入侵上的应用

INVASIVE SPECIES MAPPING USING LOW COST HYPERSPECTRAL IMAGERY Steven Jay1 – Research AssistantDr. Rick Lawrence1 – Associate ProfessorDr. Kevin Repasky2 – Associate ProfessorCharlie Keith2 – Research Assistant1Department of Land Resources and Environmental Science Montana State University – Bozeman2Department of Electrical & Computer Engineering Montana State University – Bozeman 128 AJM Hall Montana State University Bozeman, MT 59717 入侵物种的监测长久以来是一个耗时、昂贵且无效的工作。遥感是监测入侵物种的一种手段，然而，由于经费、时间和准确度的问题，限制了这种方法。本研究评估了一款性价比较高的高光谱成像仪监测并区分坐落在草地生态系统的乳浆大戟（Euphorbia esul...

发布时间: 2016 - 09 - 05

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