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基于无人机多源遥感的落叶松毛虫胁迫下林木失叶率的多维估算研究

本研究基于无人机高光谱与激光雷达数据及地面调查数据，计算高光谱指数（HSI）、多光谱指数（MSI）和激光雷达指数（LI），采用不同窗口大小（W）和多项式阶数（P）的Savitzky-Golay（S–G）平滑滤波结合递归特征消除（RFE）算法筛选敏感特征，结合随机森林回归（RFR）和卷积神经网络回归（CNNR）构建LLR的多维（水平与垂直）估算模型。

넶6 2026-02-02
基于无人机高光谱图像的冬小麦水氮耦合决策

通过分析氮肥与灌溉之间的交互作用，构建了一个用于精确水氮施用的耦合决策模型。采用机器学习算法结合连续投影算法和竞争性自适应重加权采样等敏感波段选择方法，对叶片含水量和叶绿素含量进行了估算。

넶7 2026-02-02
基于激光诱导荧光与高光谱成像的碳氢泄漏物即时识别

研究结果表明：柴油在470 nm与515 nm波段具有独特的荧光特征峰，可据此有效识别；汽油的光致发光活性较弱，其特征信号位于465 nm与585 nm；润滑油则在505 nm处呈现典型荧光信号；而废油在整个检测光谱范围内均未观测到荧光发射。

넶6 2026-02-02
基于无人机高光谱影像的湖泊叶绿素 a 日动态变化监测新方法

本研究针对典型内陆水体开展了高频无人机机载高光谱观测，结合特征选择方法与XGBoost构建叶绿素a反演模型，并进一步探究叶绿素a的日变化规律及其驱动因素。结果表明：春、夏、秋三季叶绿素a存在显著日变化（变幅为23.9%~35.3%），冬季则无明显变化。

넶4 2026-01-30
结合无人机高光谱图像量化的空间-光谱特征和植物性状监测橡胶树白粉病

本研究采用搭载ULTRIS X20P高光谱传感器（350–1000 nm）的无人机（UAV），在两个橡胶种植园获取高光谱影像。基于辐射传输模型，从无人机高光谱影像中反演了植物性状（Plant Traits，PTs），包括叶绿素含量（Cab）、类胡萝卜素含量（Car）、花青素含量（Anth）、叶片含水量（Cw）和干物质含量（Cm）。

넶5 2026-01-30
基于无人机高光谱与卫星数据的河流叶绿素a和悬浮物浓度监测

近几十年来，受气候变化和人类活动复合影响，城市河流浮游植物增殖及沉积物输入问题日益突出。鉴于河流宽度有限，传统高空间分辨率卫星在波段设置、带宽及信噪比方面存在局限，无人机凭借其卓越的时空分辨率，成为河流环境监测及反演不确定性评估的重要工具。

넶63 2025-06-19