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小麦蛋白质含量直接影响面粉的加工品质与经济价值。传统凯氏定氮法虽准确,但耗时且会破坏样品,难以满足快速检测需求。近红外高光谱成像为蛋白质无损估算提供了新方法,但海量波段也带来了较高的数据处理和设备成本。因此,如何筛选少量关键波长,在简化模型与硬件的同时保持估算精度,成为推动该技术实际应用的关键。针对这一问题,印度科学与创新研究院与澳大利亚皇家墨尔本理工大学联合团队利用高光谱成像技术,结合混合波长筛选与光谱分箱方法,从147个波长中锁定6个关键波长,实现了小麦蛋白质含量的准确估算,相关成果发表于《Food Chemistry》。 图1.实验流程:数据处理、光谱预处理、波长选择、光谱分箱及模型构建。实验设计研究团队采集了2021至2022年度印度5个小麦主产区的621份样本,蛋白含量覆盖9.5%至17.25%的宽幅范围。采用Resonon Pika NIR-320高光谱成像仪获取光谱数据,每份样本对应147个有效波长;主要光谱参数:光谱范围:900~1700 nm;采样间隔:4.9 nm;空间像素:320;采集系统配备4盏卤素灯,并置于暗室环境中,以减少外界杂散光干扰。原始图像分别通过白板和暗电流参考图像进行反射率校准;图像采集后,使用凯氏定氮法测定样品中的总蛋白质含量;图像处理:研究利用1088.1 nm波段建立二值掩膜,将小麦籽粒与背景分离并提取平均光谱;随后通过滤波和多种光谱预处理,降低噪声、表面纹理及光散射的影响;模型比较:研究比较了PLSR、SVR、ANN、CNN和Transformer五类模型,并将621份样品按8∶2划分为训练集和测试集,采用5折交叉验证优化模型;波长筛选:利用RF对所有147个波长进行重要性排序,保留前40个信息量最丰富的波长作为候选集。将GA与SVR结合,对40个候选波长进一步迭代寻优,最终锁定最优的6个波长;光谱分箱:通过光谱分箱(Spect...
发布时间: 2026 - 08 - 24
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被晒化的大地,被烘懒的万物,被汗水侵蚀的燥热......在烈日高悬的夏日,谁不想听见一声冰镇西瓜裂开的清脆,让清凉香甜的瓜瓤锁住一整个夏天的炙热。作为夏日最解暑的水果,西瓜集万千宠爱于一身,也受到了霜霉病的青睐。霜霉病菌会在潮湿的环境中迅速繁殖,尤其是在温暖的夏季。这种病害会对西瓜植株造成严重的危害,从而影响果实的品质和口感。在佛罗里达州的西瓜产量受到霜霉病的严重影响后,为了有效防治西瓜霜霉病,佛罗里达大学的研究团队进行了相关研究。利用航空、地面遥感和机器学习进行西瓜霜霉病严重程度的识别和分类佛罗里达州的西瓜产量受到包括霜霉病(DM)在内的各种病害的不利影响。准确的病害识别对于实施及时有效的管理策略至关重要。遥感工具,例如无人机(UAV)和高光谱成像,已被用于作物病害检测。先前的研究已成功利用遥感和机器学习(ML)对鳄梨和番茄等其他作物进行了病害检测。但是,关于使用遥感检测西瓜病害的研究有限。这项研究的目标是利用机器学习模型和光谱植被指数(VI)来检测和分类西瓜中霜霉病的不同严重程度。在这项研究中,来自佛罗里达大学的研究团队通过Resonon Pika L室内平台系统(5个病害阶段:低、中(1和2水平)、高和非常高)及野外机载系统(2个阶段:低和高)分别测量了西瓜健康叶片和DM感染叶片的高光谱图像,选择感兴趣区域(ROI),将各种植被指数(VI)作为识别病害阶段的指标。利用多层感知...
发布时间: 2023 - 12 - 29
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想象一下,你身处一片浩渺的森林中,阳光透过树叶,洒在地面上,形成一片片斑驳的光影。每一棵大树都像一座绿色的塔楼,分层堆积着生命的活力。此刻,你可能并不知道,你正在亲眼目睹一个惊人的自然现象:碳的旅程。森林是地球上最重要的碳储存器之一,在这个充满生命力的舞台上,每一片叶子、每一棵树、每一片土壤都在向我们讲述着碳的旅程的故事,积极地参与碳的储存和释放。科学家们对此也在进行着相关研究,在江西省千烟洲亚热带森林生态系统观测研究站,有这样一个研究...千烟洲亚热带森林生态系统碳同位素廓线观测系统应用案例森林生态系统固定目前大气中约三分之一的人为CO2排放;因此,准确评估森林碳汇对于更好理解全球碳收支至关重要。生态系统CO2的碳稳定同位素(δ13C)是追踪碳循环及其与大气交换的有力工具。森林生态系统CO2动态变化取决于冠层光合作用,不同组分(叶、茎、根和土壤微生物)呼吸作用及湍流混合过程的相互作用。然而,由于测量限制,大气中CO2的δ13C模式尚未确定。千烟洲亚热带森林生态系统观测研究站碳同位素廓线系统设置示意图千烟洲亚热带森林生态系统观测研究站基于Picarro G2201-i,搭建了碳同位素廓线观测系统,旨在研究森林生态系统内部及上方大气CO2及其δ13C的时间(昼夜和季节)和垂直变化,以及阐明环境和生理因素以及大气条件对其变化的影响。该系统设置了7个观测高度和3个已知浓度和同位素组分的标...
发布时间: 2023 - 12 - 27
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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。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon 的机载高光谱成像系统可与无人机和有人机配合使用。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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使用Resonon高光谱成像仪的分析软件 Spectronon 检测假币
发布时间: 2023 - 12 - 20
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关于在 Resonon 室内高光谱成像系统中如何对焦的教程。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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如何使用 Resonon 的室内高光谱成像系统进行扫描并保存数据。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon室内高光谱成像系统的校准过程。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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如何使用Resonon室内高光谱成像系统调整扫描平台的移动速度和相机的帧频获取最佳纵横比。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon 室外高光谱成像系统聚焦教程
发布时间: 2023 - 12 - 20
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