Resonon机器视觉演示

日期： 2023-12-20

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使用 Resonon 高光谱成像仪对传送带上的物品进行分类。

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LI-2100 | 防护林与作物争水，如何重塑土壤微生物功能？

2026 - 09 - 24

研究背景在干旱荒漠绿洲地区，农业生产与生态系统稳定高度依赖有限的水资源。农田防护林在防风固沙、改善田间微气候的同时，也会与林缘作物竞争水分，改变邻近农田的土壤水分分布。现有研究多以土壤含水量评价这种影响，对林木与作物取水来源及其重叠程度的认识仍不充分，也难以解释水分竞争下的土壤微生物功能变化。不同林带结构如何改变作物取水来源，并影响微生物的渗透调节与碳代谢，仍有待明确。为此，北京林业大学肖辉杰老师团队以新疆杨—玉米复合系统为对象，结合氢氧稳定同位素示踪与宏基因组测序，比较不同林龄和行数配置下的水分竞争格局，分析其与土壤微生物功能变化的关系，为干旱区农田防护林配置及水分管理提供科学依据。相关研究发表于《Applied Soil Ecology》。图1.a) 利用无人机（UAV）拍摄的试验样地航拍图，展示了每种样地类型（A–F）的四个重复之一。b) 展示各样地内采样点与样线布局的示意图。c)...

Resonon | 兼具光学层切与高光谱分辨的植物诊断显微镜

2026 - 09 - 16

研究背景植物胁迫会引起叶片细胞结构和色素组成的改变，但现有检测方法难以兼顾无损分析、组织分层与光谱表征。传统视觉和RGB成像灵敏度有限，生化与分子检测具有破坏性，常规高光谱成像缺乏深层结构信息，而高分辨率显微技术又难以同步获取连续光谱。因此，亟需构建兼具高空间分辨率、高光谱分辨率和光学层析能力的成像平台，实现完整叶片结构与色素变化的同步、分层和无损检测。近日，新加坡南洋理工大学与曼尼帕尔高等教育学院曼尼帕尔理工学院的研究人员开发了一套结构光照明高光谱显微镜。该系统将结构光照明显微成像的光学层析能力与高光谱成像的精细光谱识别能力结合，可对完整叶片开展分层、无损的结构与色素表征。相关成果发表于《Information Processing in Agriculture》。图1.结构光照明高光谱显微镜实验方案。研究方法研究团队构建了结构光照明高光谱显微镜（SIHM），以超连续谱激光器为光源，通过...

土壤呼吸 | 同为贝类，为何碳效应相反？

2026 - 09 - 16

在“双碳”目标与海洋负排放（mCDR）备受关注的今天，近海贝类的碳汇功能是学术界讨论的焦点。然而，现有研究多聚焦于滤食性双壳贝类（如牡蛎）在有外源营养输入下的碳汇贡献，而对于无持续外源营养输入的自然或养殖场景，以及不同食性底栖动物（如沉积食性的泥螺）的角色，仍存在关键认知空白。近日，中国海洋大学董双林老师团队在《Journal of Environmental Management》发表研究论文，通过为期120天的中宇宙（Mesocosm）围格实验，揭示了太平洋牡蛎（Crassostrea gigas）与泥螺（Bullacta exarata）在调节海洋碳固存方向上的显著差异。评价贝类碳汇，为什么不能只看“壳碳”？关于贝类能否形成碳汇，目前主要存在个体与生态系统两种评价视角。个体层面，贝类呼吸和钙化可能释放CO₂，仅以壳碳衡量固碳贡献并不充分；生态系统层面，滤食、营养盐排泄、生物沉积和收获...

ASD | 光谱+深度学习：黍子叶片氮含量精准估算新路径

2026 - 09 - 07

研究背景黍子是我国最早驯化的谷物之一，栽培历史超过1万年，至今仍是长城沿线地区的重要粮食作物。氮素直接影响黍子的生长、产量和籽粒品质，但过量施氮会降低肥料利用效率，并增加资源浪费和环境负荷。传统黍子叶片氮含量主要采用凯氏定氮法测定，虽然结果准确，但需要破坏性采样，且难以满足大田快速监测需求。无人机遥感与深度学习为作物氮素无损监测提供了新途径，但相关研究多集中于主粮作物，针对黍子的高精度估测方法仍较缺乏。近日，山西农业大学农业遗传资源研究中心王君杰老师团队在《Agronomy》发表研究，融合ASD冠层光谱、无人机RGB影像、植被指数和纹理特征，并结合机器学习与深度学习估算黍子叶片氮含量，为黍子氮素无损诊断和小杂粮表型监测提供了新的技术方法。图1.实验区域、无人机影像和实验数据采集。(a) 中国山西省位置。(b) 山西省忻州市繁峙县位置。(c) 实验场地布局。(d) 使用ASD FieldS...

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