• 基于Cubert框幅式高光谱成像仪优化行栽作物叶片叶绿素含量监测

      近年来，研究者们通过非破坏性的冠层反射光谱技术，成功估算出了这一含量。研究发现，冠层结构和太阳角度对冠层反射光谱产生了显著影响，尤其是在季节和昼夜循环中，阳光照射与阴影土壤背景不同的开放式行栽结构作物冠层。

      넶39 2025-02-14

    • 基于高光谱数据的水稻叶片镉铅共累积量诊断与检测

      镉（Cd）和铅（Pb）都不是作物生长所必需的元素，但它们会在土壤和作物组织中积累，导致土地退化和作物减产。目前，利用近端传感技术检测叶片中Cd-Pb共积累的研究较少，尤其是采用低成本、易于操作的叶片夹来捕捉不同叶片位置的高光谱反射数据。本研究使用高光谱成像仪采集了16种Cd-Pb共积累预处理的水稻冠层图像。

      넶29 2025-02-14

    • 基于无人机高光谱数据估算马铃薯地上生物量

      地上生物量（AGB）估算对于监测作物生长和评估产量至关重要。无人机（UAV）光学遥感技术为通过植被指数（VIs）估算作物AGB提供了强有力的支持。然而，在高氮或高AGB条件下，大多数VIs对茂密的植物冠层失去响应。为了解决基于两个波段形成的VIs估算作物多阶段AGB不准确的问题，对不同品种、种植密度和施肥梯度的马铃薯试验田进行了无人机高光谱成像试验。

      넶22 2025-02-14

    • 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。

      넶2 2026-02-02

    • 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）。

      넶2 2026-01-30

    • 基于无人机高光谱数据的冠层尺度叶片光合作用能力制图

      准确了解不同景观中叶片生理性状的变化对于改进陆地生物圈模型 (TBM) 的参数化和评估至关重要，这些模型旨在代表陆地生态系统对气候变化的响应。许多研究表明，成像光谱可以在冠层尺度上表征叶片的生化和形态学性状，但只有有限的证据可以检索冠层光合能力

      넶41 2025-06-19

    • 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。

      넶43 2025-02-14

    • 基于Cubert框幅式高光谱成像仪优化行栽作物叶片叶绿素含量监测

      近年来，研究者们通过非破坏性的冠层反射光谱技术，成功估算出了这一含量。研究发现，冠层结构和太阳角度对冠层反射光谱产生了显著影响，尤其是在季节和昼夜循环中，阳光照射与阴影土壤背景不同的开放式行栽结构作物冠层。

      넶39 2025-02-14

    • 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。

      넶3 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

    • 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。

      넶58 2025-06-19

    • 机器人高光谱矿物分析系统

      在能源转型及政治环境动荡的背景下，关键原材料的需求持续攀升，这促使欧洲各地重新启动了新的采矿与勘探项目。高光谱成像技术已证明是矿产勘探中一种快速而有效的非侵入性手段。通过在无人机和各类机器人上装载高光谱及激光雷达传感器，能够安全地测绘那些难以接近且充满危险的区域，以搜集关键的地质信息。

      넶35 2025-06-19

    • 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。

      넶51 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。

      넶32 2025-02-17