研究背景牛奶作为一种富含蛋白质、钙和多种维生素的基础性食品，在日常饮食中占据着举足轻重的地位，是儿童成长、老年人骨骼健康以及全民营养均衡的重要保障。然而，在庞大的消费市场需求下，部分不法商家为追逐利润，采取掺水稀释、以低价牛奶冒充高价值山羊奶或绵羊奶等方式牟利。这类掺假行为不仅损害了消费者的知情权和选择权，还可能引发营养成分失衡、食品过敏等健康风险，更破坏了乳制品市场的公平秩序和行业声誉。如何高效、可靠地识别这类掺假行为，成为保障乳品质量安全、提升消费者信任度和推动行业健康发展的关键课题。一、技术需求与挑战传统实验室检测方法虽具备较高准确度，但存在样品制备复杂、检测周期长、现场应用受限等不足。鉴于牛奶及不同动物奶品成分相近，快速、灵敏且无损的检测手段迫在眉睫。二、仪器与方法概述本研究采用 LabSpec 4 Standard-Res 便携式地物光谱仪，结合主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLSDA）与随机森林等多变量统计方法，对掺水及不同奶种混合的牛奶样本进行定性与定量分析。主要特点如下：光谱范围：350–2500 nm，VNIR 分辨率 3 nm，SWIR 分辨率 10 nm；测量模式：Contact Probe® ATR 多次反射采样，减少杂散光干扰，无需破坏样品；便携性：设备轻便，可现场实时测量。三、实验是如何开展的？本研究围绕两种常见掺假行为展开：1、用...
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在干旱少雨的黄土高原，种树是生态修复的重要手段。但你知道吗？树种得太密，反而可能加剧水资源紧张！最近，中国科学院生态环境研究中心的团队，在《Catena》上发表了一项新研究，给我们带来了新的思考：“合理间伐”——也就是适当间隔砍掉一部分树木，竟然能让森林更健康、更省水！为什么要给森林“瘦身”？在黄土高原这样的半干旱地区，水分原本就稀缺。如果森林种得过密，树木们为了生存，只能展开“抢水大战”，结果大家都活得不好：· 土壤里的水被快速抽干· 树木长势变弱，易枯死· 生态修复变得不可持续而间伐，就像给森林做“减肥手术”，腾出空间，减少竞争，让留下来的树能更好地“喝水”、更好地“呼吸”。研究团队做了什么选取人工刺槐林（Robinia pseudoacacia，黄土高原很常见的一种树），设置了4种不同的管理方式：重度间伐（砍掉55%）中度间伐（砍掉45%）轻度间伐（砍掉35%）不间伐（啥也不动）图1. 研究区概况连续3年（2020-2022年）通过观测土壤水分、树干液流和稳定同位素（δ2H、δ18O和δ13C）等一系列指标。对土壤和木质部样品进行三次重复水分提取时，使用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统（北京理加联合科技有限公司），每次提取时间为3小时，确保了样品中水分提取效率达到98%以上，且无同位素分馏的问题。此外，采用激光同位素分析仪测定土壤水和雨水的同...
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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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当我们谈到气候变化时，总会关注北极冰川、碳达峰、绿色能源……但你是否知道，一片荒漠草原的土壤，也在悄然影响着全球碳循环？近期，内蒙古农业大学草地资源团队在《植物生态学报》发表研究成果，揭示了荒漠草原土壤在不同“冻融阶段”下，对气候变暖和氮沉降的响应机制。图1. 土壤不同冻融阶段对应的平均气温、降水量、土壤温度和含水量。A,平均气温和降水量。B, 0–10cm深度的土壤温度。C, 0–10cm深度的土壤含水量。D,不同处理下的土壤冻融阶段。黑色垂直线区分生长季(Gs)和非生长季节(Ngs), 灰色垂直虚线之间的区域是冬季冻结期(Sfw), 黑色垂直虚线之间的区域是秋季冻结期(Saf); Sst, 春季解冻期。CK, 对照; N, 氮添加; W, 增温; W+N, 增温+氮添加。Freezing, 秋-冬季冻结; Frozen, 冬季冻结; Thawed, 融化; Thawing, 冬-春季解冻。图2. 不同处理下土壤CH4全年和季节性累积吸收通量以及季节性吸收通量对全年通量的相对贡献。A, 土壤CH4累积吸收通量(平均值±标准误)。B, 土壤CH4季节性吸收通量对年吸收通量的相对贡献。CK, 对照；N, 氮添加；W, 增温；W+N, 增温+氮添加。Gs、Saf、Sfw和Sst分别指生长季、秋季冻结期、冬季冻结期和春季解冻期。不同小写字母表示同一时期不同处理间差异显著(p ...
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你买的牛肉，真的是“草饲”的吗？在如今“绿色”“有机”越来越受欢迎的消费趋势下，草饲牛肉因其脂肪含量更低、Omega-3更高、抗氧化能力强，还能兼顾生态环境保护，成了不少人的首选。但问题来了：“草饲”标签靠谱吗？真的能靠外观判断？本研究带来一项新突破：利用可见光-近红外光谱技术（Vis–NIRS），就能快速、无损地识别出牛的实际饲养方式！研究背景：样品来自加拿大牛肉主产区在加拿大阿尔伯塔省和萨斯喀彻温省，养牛是重要产业。到2024年初，这两个省共饲养超过100万头牛，其中大多数采用谷物饲养，谷物类型主要为西部大麦和东部玉米，旨在提升增重速度、肉质大理石花纹和脂肪颜色。研究团队选用了45头安格斯×西门塔尔杂交牛，按饲喂方式分成三组：草饲组：8个月放牧+30天苜蓿+79天黑麦草大麦饲组：先30–40天过渡饲粮，再进入148–197天高精料大麦日粮玉米饲组：类似大麦组，但主粮为玉米牛在平均16.7月龄、体重约638 kg时屠宰，胴体冷藏3天后取样分析。光谱技术怎么“看出牛吃过什么”？本研究使用的是ASD LabSpec®4 地物光谱仪，搭载20mm接触式光纤探头，扫描范围为350–2500nm，每个样本光谱由50次扫描平均而得，采样时间仅约5秒！采集部位包括：完整肉块（Longissimus thoracis）皮下脂肪绞碎后的肉样数据处理方式：使用偏最小二乘判别分析（...
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在中国西北干旱、半干旱地区，水资源的紧缺一直是制约生态系统恢复与可持续发展的核心难题。随着全球气候变暖导致干旱频率增加和降水不确定性加剧，生活在这些区域的植物如何感知、应对干旱，成为科研人员关注的焦点。本研究将目光投向中国黄土高原的典型灌木——沙柳（Salix psammophila）。这种耐旱先锋树种不仅是半干旱区植被恢复的重要角色，更在水分利用上展现出了超强“智慧”。三年观察，揭示灌木的水分“生存术”本研究团队在2019–2021年连续三年间，走进陕西神木六道沟流域，系统监测沙柳林的土壤水分、液流变化、叶片生理特性以及稳定同位素（δ²H、δ¹⁸O、δ¹³C）指标，力求揭开沙柳如何在干旱胁迫下实现“智慧用水”的秘密。图1. (a)研究区域位置和沙枫林图片；(b)实地观测的气象变量、叶片生理特性、土壤水分和稳定同位素。研究地点小科普地处黄土丘陵区的六道沟，属温带大陆性气候，年均降水仅约457毫米，且集中于6-9月，植被以人工灌木为主，沙柳正是其中的“主力军”。沙柳的“感知系统”：未雨绸缪不是说说而已研究发现，沙柳在干旱真正到来之前就已启动节水机制：提前降低蒸腾速率，减少水分流失；控制叶片面积，调节叶水势；并不依赖深层土壤水，而是主动调控生理活动应对水分波动。这就像植物拥有了“气象雷达”，提前感知土壤水分的变化，进行自我调整。作者称这种现象为“...
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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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研究背景水分是限制植物生长的关键因素，特别是在全球气候变化的背景下，干旱半干旱地区的生态水文过程和植被水分利用策略受到显著影响。煤矿开采，尤其是露天矿，对环境破坏严重。黑岱沟露天煤矿位于黄土高原生态脆弱区，矿区的生态修复已成为重点工作。排土场的植被恢复对于合理利用水土资源和促进煤矿可持续发展至关重要。目前，矿区生态修复中的水问题研究主要集中在土壤水文效应、物理性质和坡面侵蚀等方面，但对植物水源及其利用机制的定量研究较少。利用稳定同位素技术，可以高效分析植物的水源，并通过多源混合模型量化各水源的贡献率。例如，深根植物通常利用深层土壤水，而浅根植物则更多依赖浅层水分。由于煤矿开采扰动了土壤结构，植物的水源利用方式与自然状态下有所不同。此外，雨季的不同月份中，植物水源及其利用机制也存在差异。 因此，本研究以黑岱沟露天矿排土场为例，分析蒙古松、柠条和紫花苜蓿在雨季的水分来源及其利用机制，并提出两项假设：H1，三种植物的水源可能相似；H2，不同月份的水源利用程度会有所不同。实验过程研究区黑岱沟露天煤矿位于准格尔煤田中部（图1），矿区属温带半干旱大陆性气候，海拔1256m，年平均气温7.2 ℃，年平均降雨量408mm。研究期间，6月至8月的总降雨量占全年的70%以上。无霜期在125至150天之间，平均日照时数为3119.3 h。矿区排土场为多级台地式排土场，由捣蒜沟排土场...
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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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