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S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感

定量检测耕地土壤有机质（SOM），并掌握其空间变化对于农业可持续发展具有很重要的意义。本研究通过成像光谱技术旨在分析SOM之间及不同像元大小的高光谱图像的反射率，并建立了估算SOM的最优模型。本文采用小波变换的方法分析高光谱反射率和SOM之间的相关性。

넶8 2025-02-17
基于PSR-3500高性能地物光谱仪数据的土壤重金属研究

本文旨在探讨PSR+3500测得的希腊塞萨洛尼基（N. Greece）西部滨海地区土壤反射光谱与土壤重金属浓度的关系。通过原子吸收光谱法（AAS）和电感耦合等离子体原子发射光谱技术（ICP-AES）测定土壤中Cd，Cr，Cu和Pb的浓度，利用偏最小二乘回归（PLSR）方法结合反射光谱数据构建模型，结果可能表明土壤反射光谱可以预测土壤样本中的总重金属含量。

넶10 2025-02-17
基于Cubert框幅式高光谱成像仪识别城市水污染源类型

随着城镇化进程的加快，污染物的增多导致城市水质下降，及时识别和控制污染源是有关部门有效开展水体治理与修复的重要手段。为此，建立了适用于无人机高光谱图像的城市水污染源遥感识别方法。

넶15 2025-02-14
基于无人机高光谱成像系统的BRDF反演方法

反射各向异性（RA）包含了地物光学行为和结构的重要信息，通常用双向反射分布函数（BRDF）来描述。然而，传统的从卫星或地面进行的RA反演方法受到低空间分辨率、光照条件和仪器相关影响的制约。该研究将基于无人机的倾斜摄影技术应用于RA反演，旨在探索无人机获取高空间分辨率、高精度、空间连续的RA数据的可行性。

넶8 2025-02-14
基于S185高光谱图像评估油松毛虫灾害爆发期间的落叶情况

随着昆虫引发的森林干扰频率和强度不断增加，迫切需要有效的方法进行灾害程度精准监测和制图。基于无人机的高光谱成像技术是森林健康状况调查与监测的有效手段。该研究提出了一种基于无人机高光谱图像的新框架来识别辽宁建平县油松毛虫造成的损害程度。

넶12 2025-02-14
基于Cubert框幅式高光谱成像仪实现茶树病虫害胁迫识别

与传统视觉检测方法相比，高光谱成像能高效、无损地对植物进行监测。此外，它在植物表型鉴定方面具有巨大的潜力，特别是在应对病害和昆虫感染方面。然而，以往大多数关于高光谱成像的研究都集中在检测单一病害上，很少能区分同时发生的多种病害和昆虫。

넶10 2025-02-14