快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)光合指標(biāo)對(duì)了解作物生長(zhǎng)發(fā)育、預(yù)測(cè)產(chǎn)量具有重要意義。高光譜圖像在作物輻射檢測(cè)中具有非破壞性，已成為評(píng)估作物光合能力的有力工具。大多數(shù)光合指標(biāo)具有瞬時(shí)理想值，不能充分反映作物群體在田間環(huán)境下的光合能力。本研究在綜合凈光合速率（Pn）、氣孔導(dǎo)度（Gs）、內(nèi)部CO2濃度（Ci）、蒸騰速率（Tr）等多種光合指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的指標(biāo)“單日光合作用”（one day photosynthetic，ODP）。對(duì)頻率為2小時(shí)的時(shí)間序列光合指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)擬合，計(jì)算擬合曲線在時(shí)間軸上的投影面積。利用CRITIC和相關(guān)法對(duì)投影區(qū)域賦權(quán)計(jì)算ODP，并利用百粒重生長(zhǎng)（HGW）檢驗(yàn)ODP的可行性。最后，構(gòu)建了基于冠層高光譜數(shù)據(jù)的ODP估算模型，并對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行了進(jìn)一步估算。本研究結(jié)果為新的ODP指標(biāo)提供了新的見(jiàn)解，在玉米光合能力和產(chǎn)量的有效估算中具有潛在的應(yīng)用前景。閱讀全文 ∨
【上期回顧】我們介紹了高光譜成像技術(shù)在糧食水分、脂肪酸、蛋白質(zhì)等理化品質(zhì)檢測(cè)中的最新研究進(jìn)展，展示了其在糧食品質(zhì)可視化和精準(zhǔn)定量中的強(qiáng)大潛力。 【本期看點(diǎn)】今天我們將進(jìn)一步聚焦高光譜成像技術(shù)在糧食品種識(shí)別與不完善粒檢測(cè)中的應(yīng)用，從假種子識(shí)別、混雜品種分辨，到霉變、蟲(chóng)蛀等缺陷的精準(zhǔn)分類與可視化分析，一起看看高光譜如何“看穿”每一粒糧食的內(nèi)外品質(zhì)，為糧食安全保駕護(hù)航！閱讀全文 ∨
本研究采用高光譜成像技術(shù)和深度森林（DF）模型，對(duì)不同程度霜害稻種進(jìn)行快速無(wú)損分類。通過(guò)優(yōu)化光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理（如多元散射校正MSC）和特征提取算法（如鄰域成分分析NCA），構(gòu)建了多種分類模型，并對(duì)比了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹(shù)、KNN、SVM）與DF模型在小樣本數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，DF模型具有更高的分類精度和魯棒性。研究還通過(guò)可視化技術(shù)直觀展示了霜害稻種的分類結(jié)果，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的種子篩選和質(zhì)量控制提供了高效、智能化的解決方案。該方法不僅提高了霜害種子檢測(cè)精度，也為高光譜成像在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用提供了重要參考。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)在本研究中的應(yīng)用方向是土壤碳含量預(yù)測(cè)。通過(guò)多尺度的空間和光譜特征融合，該研究旨在提升土壤碳含量預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。這種方法結(jié)合了高光譜影像中不同尺度的光譜和空間信息，提出了一個(gè)多尺度的光譜和空間特征網(wǎng)絡(luò)(SpeSpaMN)模型，有助于在大范圍和快速采集土壤碳含量數(shù)據(jù)的應(yīng)用。閱讀全文 ∨
紅薯缺陷的快速非破壞性檢測(cè)和分類技術(shù)能夠同時(shí)獲取樣品的光譜信息和空間信息，為紅薯的品質(zhì)評(píng)估提供了一種有效的工具。通過(guò)高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)紅薯中的健康、凍傷和病變樣本的精確鑒別，進(jìn)而提高紅薯加工和儲(chǔ)存過(guò)程中的經(jīng)濟(jì)效益。閱讀全文 ∨
本論文的應(yīng)用方向集中于農(nóng)業(yè)中作物葉片生物量的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)及高光譜數(shù)據(jù)的特征提取。通過(guò)提出的SIPLS-SPA方法，有效提取小麥葉片生物量的敏感光譜特征，用于構(gòu)建準(zhǔn)確、穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型，支持農(nóng)田精準(zhǔn)管理、資源優(yōu)化及作物育種。同時(shí)，該方法適用于植物性狀的快速檢測(cè)，為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的碳循環(huán)評(píng)估和農(nóng)業(yè)信息化提供新思路。這一成果可廣泛應(yīng)用于未來(lái)農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究中。閱讀全文 ∨
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