【背景】：高光谱成像技术可以快速且无损的测量食物品质。该研究调查了高光谱成像在400-1000 nm波段范围预测柑橘果实内部品质属性例如总可溶性固形物（TSS），pH，可滴定酸度（TA）和成熟度指数（TSS/TA）；以及外部品质属性，例如颜色成分（L*，a*， b*）和颜色指数（CI）的可行性。【方法】：从亚马逊州（秘鲁）收集柑橘样品（甜橙，瓦伦西亚品种），共80个无不良特征（如物理破坏，病害以及污染成分）的样品。样品随机分为两组，75%为“校正集”，其余为“预测集”，用于模型的外部验证。利用Resonon Pika XC高光谱成像系统（400-1000 nm）扫描柑橘并采集图像。利用偏最小二乘法建立预测品质属性的完整模型。利用回归系数确定最优波段，通过多元线性回归建立简化模型。预测的确定系数（R2p）以及预测的标准误差（SEP）用来衡量模型的性能。【结果】：内部品质属性的完整模型性能较低（R2p ，SEP 50%）。外部品质属性的完整模型性能较高（L*：R2p = 0.898，SEP = 19%；a*：R2p = 0.952，SEP = 13%；b*：R2p = 0.922，SEP = 20%；CI：R2p = 0.972，SEP = 12%）。简化模型与外部品质属性性能相似。柑橘图像和光谱处理的主要步骤：（a）确认感兴趣区域；（b）原始平均反射光谱...
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2020
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摘要：针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题，提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系，校正由姿态变化引起的图像畸变，结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠将校正后的狭带影像拼接起来。在ENVI二次开发平台上进行技术集成，实现了Resonon推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明，该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近经纬度坐标差均在1m以内，均方根误差约为0.7389，能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。研究目的：根据单应映射原理，建立光谱仪倾斜和正射状态下像点的映射关系，利用GPS/INS组合导航数据校正狭带影像中的畸变，拼接成一幅完整的影像，并在ENVI二次开发平台上实现推扫狭带影像的自动校正和拼接。推扫成像畸变原因：推扫式成像是利用飞行平台的向前运动，借助于与飞行方向垂直的扫描线记录而构成二维图像。推扫型成像光谱仪通常采用一个垂直于运动方向的面阵CCD来感应地面响应，在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描，平行于平台运动方向，通过光栅和棱镜分光完成光谱维扫描，因此，CCD上一个点对应一个谱段，一条线对应一个谱面。CCD探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息。为了获得空间二维图像，再通过机械推扫，完成整个...
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2020
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07
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在大豆的种植中，对杂草的管理有利于作物产量最大化。研究发现麦草畏可有效防除数种一年生和多年生的阔叶杂草。然而，麦草畏喷雾偏离目标漂移或蒸气漂移会严重危害易感作物，包括麦草畏不耐受性作物。因此评估麦草畏漂移对农作物的损害对于有效控制杂草具有重要的意义。目前，作物损害主要是通过评估生理和生化变化（叶面积，叶色，植物高度，产量等）来确定的。但是，这些评估需要耗费大量的劳动力。对于大尺度农田的评估，则需要更快速且经济高效的方法。高光谱成像（HSI）可以快速扫描植物样品且能获得图像中每个像素的完整反射光谱，已用于植物生理和生化特性的鉴定以及有毒金属，盐和病虫害引起的植物胁迫的检测。同时结合许多机器学习（ML）算法，例如贝叶斯决策，最大似然分类，K均值聚类，随机森林，支持向量机和人工神经网络可以检测，监测和量化作物损害。在这篇文章中，科学家们利用Resonon Pika Ⅱ VNIR高光谱成像系统进行了相关的研究，旨在：（1）了解不同麦草畏喷雾比率下生理参数，产量和相应光谱响应的变化；（2）确定适当的光谱特征，以评估麦草畏比率对植物的影响；（3）基于高光谱成像，使用机器学习算法建立模型，评估麦草畏比率。 1 研究区域田间试验于美国密西根州斯通维尔市农作物生产系统研究农场的美国农业部农业研究处4.5公顷的区域内进行。试验场布设如图1所示。大豆于2014年5月7日播种。2014年3月下旬...
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2020
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07
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09
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Hyperspectral imaging for presumptive identification of bacterial colonies on solid chromogenic culture mediaauthor：Mathilde Guillemota,Rony Midahuena, Delphine Archenyb,Corine Fulchironb,Regis Montvernaya,Guillaume Perrina, Denis F. Leroux*a aTechnology Research Department, Innovation Unit,bioMérieux SA, Marcy l’Etoile, France； bR&D Microbiology,bioMérieux SA, La Balme les Grottes,FranceBioMérieux致力于研究自动化微生物学实验室，以降低成本 (更少的人力和耗材), 提升性能 (提升灵敏度,机器算法)，并通过优化临床实验室工作流，获得可追溯性。在这项研究中， 我们评估了采用高光谱成像技术（HIS）代替人类视觉观测微生物培养解读的可能性。在显色...
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2020
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内，Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病，科学家建立了3D卷积分网络模型，模型分类精度为95.73%，并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段，发现：敏感特征波段为733 nm，这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围（700-1000nm）是一致的。【试验方法】感染炭腐病的大豆：分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品，在测量病害程度之前，实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器：美国Resonon高光谱成像仪，型号：Pika XC （包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70 w卤素灯）。Pika XC性能：光谱通道数：240；波段范围400-1000 nm；分辨率：2.5 nm。（a）室内高光谱成像系统（b）不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像 （c）大豆茎秆内外部RGB图像病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成，其中，一个小的构架用于防止训练模型过饱和。2个图层（3*3mm空间维度，16个波段的光谱维度）作为第一个卷积分分层，4个3*3*16的图层作为第二个卷积分层，修正线性输入模型作为输出层。【结果分析】1....
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2020
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07
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09
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摘要：了解再生物种的水分利用特征对于理解土壤与植物之间的相互作用机制以及指导水资源受限生态系统中的生态恢复策略具有深远的意义。尽管植树造林是改善退化生态系统功能和服务的重要途径，但对不同人工林类型中优势种的水分利用特征的了解甚少。作者调查了黄土高原三种代表性人工林（三种落叶树种刺槐、山杏和臭椿组成的混合人工林，纯刺槐人工林，纯山杏人工林）的植物水分利用特征。作者测量了每种人工林中优势种叶片的δ13C以及木质部和土壤（400 cm）水分的δ2H和δ18O。结果表明，混合人工林中三个主要树种在水源贡献比例上表现出显著的差异（P＜0.05），表明植物具有水源隔离作用。与纯山杏人工林相比，混合人工林中的山杏利用更大比例的浅层土壤水，相应地减少了对深层土壤水的消耗。然而，在不同人工林中，刺槐水分吸收比例未表现出显著差异。混合人工林中植物叶片的δ13C显著高于纯人工林的。不同人工林中，刺槐叶片的δ13C与SWC呈正相关关系，而山杏中未观察到这种关系。结果表明人工林类型会影响植物水分利用特征，具有对人工林类型的物种特异性响应，以及种间竞争和种内竞争之间不同的水源竞争效应。研究区域该研究是在陕西省羊圈沟流域进行的（36°42′45″ N，109°31′45″）。该流域是黄土高原中部的黄土丘陵沟壑区。样品采集作者于2016年植物生长季节5-9月采集了植物叶片样品用于δ13C的测定...
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2020
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摘要：采矿后地区受到大规模和严重的干扰，会对周围生态系统产生重要的影响。原本的生态系统被破坏，而植树造林可以恢复这些生态系统。但其成功和速度取决于所挖出弃土基质的特性。热红外遥感为弃土基质的标测和分类带来了优势，从而确定了其特性。弃土基质库包含光谱发射率（Designs and Prototypes Model 102便携式FTIR光谱仪）和化学性质，可以促进遥感活动。该研究提供了从捷克共和国褐煤开采场提取的弃土基质发射率的光谱库。通过干燥和筛分将提取的样品均质化。每个样品的光谱发射率通过光谱平滑算法来确定，该算法适用于傅立叶变换红外（FTIR）光谱仪测得的数据。同时测量了每个样品的化学参数（pH、电导率、Na、K、Al、Fe、灼烧损失和多酚含量）和毒性。本文中光谱基因库以地理坐标的形式提供了获取位置的有价值的信息，呈现的数据本质上是唯一的，可以在长波红外电磁频波中为许多遥感活动提供服务。1总结露天采矿过程中，煤层上方大量的基质被清除并重新堆放，覆盖了广阔的区域，这些从几百米深处挖出的材料被称为弃土基质。其物理和化学特性会发生变化，异质性很大程度上受地质及采矿和堆放方法的影响，由于这个原因，基质与最近的土壤有很大的不同。它们有极端的pH值，高浓度的重金属、多酚（即煤分解产物）和盐含量。这些性质会影响采矿后地区植被发展的成功和速度。因此，在土地...
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2020
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05
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植被冠层的光合特性是基于地球系统模型进程的重要参数，可用于理解全球碳循环。然而这些地球系统模型缺乏光合特性连续的时空信息，导致了很大的不确定性，无法解释碳的源和汇以及大气层与陆地生物圈的交换。此外，光合速率的准确表征对于重设光合作用途径以提高作物产量至关重要。选择新品种需要在给定环境中将基因型与表型联系起来，但尚未以高通量方式实现，这成为植物育种的主要瓶颈之一。为此，作为全球粮食安全问题解决方案的一部分，迫切需要光合特性高通量表征技术的进步，这对于深刻理解全球环境变化至关重要。基于此，作者研究了安装在移动平台上的高光谱成像相机是否能解决这些问题，重点研究三种主要方法-基于偏最小二乘法回归（PLSR）的反射光谱，光谱指数以及数值模型反演，以从11个烟草品种冠层高光谱反射率估算光合特性。结果表明，基于PLSR建立的反射光谱和光谱指数模型预测Vcmax和Jmax的R2为~0.8，高于数值反演的预测结果（R2为~0.6）。与反射光谱的PLSR相比，光谱指数的PLSR预测Vcmax（R2 = 0.84 ± 0.02, RMSE = 33.8 ± 2.2 μmol m−2 s−1）的结果更好，预测Jmax（R2 = 0.80 ± 0.03, RMSE = 22.6 ± 1.6 μmol m−2 s−1）的结果相似。...
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2020
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摘要：本研究旨在理解不同缺水胁迫下10个水稻基本型的表现。记录了不同胁迫水平下植物的相对含水量（RWC）以及在350-2500 nm范围内的高光谱数据。通过光谱指数，多元技术和神经网络技术确定最佳波段，并建立预测模型。建立了新的水敏感光谱指数，并就RWC评估了现有的水带光谱指数。这些基于指数的模型可以有效地预测RWC，R2值为0.73至0.94。在350-2500 nm范围内的所有可能组合中，使用比率光谱指数（RSI）和归一化光谱指数（NDSI）绘制等高线，并量化与RWC的相关性以确定最佳指数。光谱反射率数据（ASD Field Spec3 spectroradiometer测量）还用于建立偏最小二乘回归（PLSR），然后进行多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）模型来计算植物RWC。在这些多元模型中，PLSR-MLR被认为是预测RWC的最佳模型，校正和验证的R2分别为0.98和0.97，预测的均方根误差（RMSEP）为5.06。结果表明，PLSR是鉴定作物缺水胁迫的可靠技术。尽管PLSR是可靠的技术，但如果将PLSR提取的最佳波段馈入MLR，则结果会得到显着改善。使用所有光谱反射带建立了ANN模型。建立的模型未取得令人满意的结果。因此，使用PLSR选择的最佳波段作为独立x变量开发了模型，发现PLSR-ANN模型比单独的ANN模型...
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2020
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土壤有机碳（SOC）源和汇之间的平衡会影响温室气体以及全球气候。SOC储量的微小变化会影响碳循环，并可能显著增加或降低大气中的碳浓度。土壤碳的变化受气候和土地利用的影响，并且在不同土壤中也会发生变化。为了更好地理解土壤有机碳的动力学及其驱动因子，作者收集了华北和东北地区1980年代和2000年代的数据，其中2000年代的样品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光谱仪进行了漫反射光谱的测定用于土壤碳的预测，并对各个时期土壤有机碳的空间变化进行了数字土壤制图。在1980年代，在30公里的方格中采集了585个土壤样品，并在2003年和2004年对该区域进行了重新采样（1062个样品）。该地区土地利用类型主要是农田，森林和草地。土地利用，地形因素，植被指数，可见近红外光谱和气候因素作为预测因子，使用随机森林预测土壤有机碳浓度及其时间变化。1985年平均土壤有机碳浓度为10.0 g kg-1，而2004年为12.5 g kg-1。在这两个时期中，土壤有机碳变化相似且从南到北增加。据估计土壤有机碳储量在1985年为1.68 Pg，在2004年为1.66 Pg，但是不同土地利用下土壤有机碳变化是不同的。在过去的20年中，平均气温升高，大面积森林和草原转化为农田。农田土壤有机碳增加了0.094 Pg（+9％），而森林和草地土壤有机碳分别损失了0.089 Pg（−25％）和0....
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2020
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