雜草是與作物爭(zhēng)奪光照、養(yǎng)分和水分的有害植物，會(huì)嚴(yán)重影響作物生長(zhǎng)。準(zhǔn)確識(shí)別小麥田中的雜草對(duì)精準(zhǔn)噴藥和針對(duì)性除草至關(guān)重要。處于生長(zhǎng)期初期的禾本科雜草與小麥幼苗極為相似，導(dǎo)致識(shí)別難度較大。本研究針對(duì)不同雜草侵染程度的小麥田，采用無人機(jī)（UAV）進(jìn)行影像采集。通過運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法和光譜分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了雜草的精準(zhǔn)識(shí)別與提取。結(jié)果顯示：散生小麥田的雜草檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)91.27%，密植小麥田則為87.51%。與無雜草區(qū)域相比，雜草密度增加導(dǎo)致小麥生物量下降，最大生物量減少71%。雜草密度對(duì)產(chǎn)量的影響類似，最大產(chǎn)量減少4320公斤/公頃?1，降幅達(dá)60%。本研究建立了小麥田雜草監(jiān)測(cè)方法，并通過精準(zhǔn)提取雜草，研究了不同生長(zhǎng)階段及雜草密度對(duì)小麥生長(zhǎng)的影響。研究結(jié)果為雜草防治和危害評(píng)估研究提供了參考依據(jù)。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。高光譜成像能夠在單一圖像中同時(shí)獲取組織的空間結(jié)構(gòu)與光譜信息，揭示細(xì)胞及組織在不同波段下的微觀光學(xué)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)病變組織的無創(chuàng)、定量識(shí)別。其在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域的應(yīng)用方向主要包括：結(jié)直腸息肉及癌前病變的光學(xué)診斷，實(shí)現(xiàn)內(nèi)鏡檢查中對(duì)腺瘤性與非腫瘤性息肉的實(shí)時(shí)區(qū)分；手術(shù)中快速組織鑒別與切緣定位，輔助醫(yī)生精準(zhǔn)切除病灶；病理切片分析與自動(dòng)分型等閱讀全文 ∨
在本研究中，高光譜成像技術(shù)被應(yīng)用于茶樹扦插苗的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與建模，展現(xiàn)出在農(nóng)業(yè)育種與智能管理中的廣闊應(yīng)用前景。通過對(duì)葉片和嫩梢的高光譜反射數(shù)據(jù)采集，結(jié)合深度學(xué)習(xí)可以在不破壞樣本的前提下實(shí)現(xiàn)茶苗地上部和根系生物量的快速、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，解決根系難以直接測(cè)量的問題，為替代傳統(tǒng)耗時(shí)且破壞性的稱重方法提供了有效途徑。因此，高光譜技術(shù)不僅能夠?yàn)椴铇鋬?yōu)良品種的篩選和扦插苗的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)提供可靠手段，還可為苗圃精細(xì)化管理和智能化育苗奠定技術(shù)基礎(chǔ)。閱讀全文 ∨
南京農(nóng)業(yè)大學(xué)程濤教授團(tuán)隊(duì)依托雙利合譜Gaiasky-mini2-VN機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)提供的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，在國(guó)際頂刊《Remote Sensing of Environment》上發(fā)表了突破性研究成果，成功解決了水稻稻瘟病遙感監(jiān)測(cè)中物候干擾這一核心難題。該研究不僅印證了雙利合譜機(jī)載高光譜技術(shù)在科研領(lǐng)域的可靠性，彰顯了其在生態(tài)監(jiān)測(cè)、植被研究等前沿課題中的核心支撐價(jià)值，更直觀的展現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)高光譜設(shè)備在農(nóng)業(yè)遙感前沿研究中的強(qiáng)大支撐能力與國(guó)際影響力。 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)程濤教授團(tuán)隊(duì)依托雙利合譜Gaiasky-mini2-VN機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)提供的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，在國(guó)際頂刊《Remote Sensing of Environment》上發(fā)表了突破性研究成果，成功解決了水稻稻瘟病遙感監(jiān)測(cè)中物候干擾這一核心難題。該研究不僅印證了雙利合譜機(jī)載高光譜技術(shù)在科研領(lǐng)域的可靠性，彰顯了其在生態(tài)監(jiān)測(cè)、植被研究等前沿課題中的核心支撐價(jià)值，更直觀的展現(xiàn)了國(guó)產(chǎn)高光譜設(shè)備在農(nóng)業(yè)遙感前沿研究中的強(qiáng)大支撐能力與國(guó)際影響力。閱讀全文 ∨
該文獻(xiàn)展示了高光譜成像技術(shù)在紡織品水分含量快速、無損檢測(cè)中的重要應(yīng)用潛力。研究利用近紅外高光譜圖像獲取滌綸織物在不同含水狀態(tài)下的光譜數(shù)據(jù)，通過分析特征峰位置、面積及半高寬（FWHM）等光譜特征參數(shù)，構(gòu)建與水分變化相關(guān)的定量模型。研究表明高光譜成像結(jié)合特征提取與智能建模算法，可廣泛應(yīng)用于紡織品品質(zhì)控制、在線水分監(jiān)測(cè)與智能制造領(lǐng)域，為紡織工業(yè)提供高效、可視化、智能化的檢測(cè)解決方案。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)作為核心手段，被應(yīng)用于紅花籽油摻假識(shí)別與濃度預(yù)測(cè)中。高光譜成像技術(shù)通過獲取油樣在可見–近紅外波段的光譜響應(yīng)，能夠全面捕捉油品在摻假前后化學(xué)組分微小變化所引起的光譜特征差異，實(shí)現(xiàn)對(duì)摻假行為的快速、無損識(shí)別。該研究凸顯了高光譜成像在高價(jià)值食用油摻假防控中的實(shí)際應(yīng)用前景，尤其是在保障產(chǎn)品純度和消費(fèi)者權(quán)益方面具有重要意義。閱讀全文 ∨
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