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中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究員祁志美

北京理工大學(xué)教授李偉報告題目為《圖譜特征耦合的多源遙感智能解譯技術(shù)》。李老師在報告中以數(shù)據(jù)融合、特征優(yōu)化、協(xié)同解譯為主線，介紹了高光譜圖像具有“圖譜合一”的特性，其納米級光譜探測能力能夠?qū)Σ煌愋湍繕?biāo)進(jìn)行精細(xì)化解譯，在濕地地物類型精準(zhǔn)監(jiān)測任務(wù)中獨(dú)具優(yōu)勢。高光譜多源協(xié)同能夠集成不同傳感器的優(yōu)勢，進(jìn)一步提升解譯性能。然而高光譜多源協(xié)同信息提取手段存在不同維度無法同時高分成像、特征異質(zhì)冗余協(xié)同表征不足、跨域分布差異解譯泛化性低的問題，嚴(yán)重制約其效能發(fā)揮。

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北京理工大學(xué)教授李偉

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)教授程濤做了題為《糧食作物農(nóng)情參數(shù)高光譜遙感混合反演技術(shù)》的報告，報告介紹了農(nóng)情參數(shù)遙感反演是農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域的重要方向，對于糧食安全監(jiān)測預(yù)警和智慧農(nóng)作具有重要支撐作用。如何構(gòu)建適用于不同場景的農(nóng)情參數(shù)高精度遙感反演模型，是當(dāng)前的熱點(diǎn)前沿方向之一。由于混合模型可綜合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮啽阈院臀锢砟Ｐ偷臋C(jī)理性，它逐漸成為農(nóng)情參數(shù)遙感反演的主流。團(tuán)隊以多年水稻、小麥小區(qū)試驗(yàn)和區(qū)域散點(diǎn)試驗(yàn)為基礎(chǔ)，運(yùn)用植被指數(shù)分析、作物先驗(yàn)知識支撐的輻射傳輸建模等方法，系統(tǒng)開展了農(nóng)情參數(shù)高精度普適性遙感估算研究。同時介紹了團(tuán)隊在稻麥農(nóng)情參數(shù)高光譜反演方面的最新進(jìn)展，包括葉綠素敏感指數(shù)、遙感氮分配理論、半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?biāo)定等創(chuàng)新性成果。研究成果對于作物生長監(jiān)測儀自主研制、生長動態(tài)高頻次衛(wèi)星遙感監(jiān)測、產(chǎn)量品質(zhì)智能化遙感預(yù)測等具有重要價值。

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南京農(nóng)業(yè)大學(xué)教授程濤

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揚(yáng)州大學(xué)教授孫成明

浙江大學(xué)教授劉飛報告題目為《作物信息無人機(jī)遙感監(jiān)測技術(shù)與發(fā)展趨勢》。報告介紹了針對無人機(jī)遙感中飛行高度對單位時間作物信息監(jiān)測面積（效率）和圖像空間分辨率（質(zhì)量）難以統(tǒng)一的難題，研究構(gòu)建了含29萬張作物圖像的數(shù)據(jù)集CropSR用于自監(jiān)督訓(xùn)練，并基于無人機(jī)正射影像和定點(diǎn)航拍數(shù)據(jù)，構(gòu)建了真實(shí)匹配數(shù)據(jù)集CropSR-OR/FP用于模型測試；提出并創(chuàng)建了方差-均值-空間注意力(VASA)擴(kuò)散模型(EVADM)，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)遙感高效率與高質(zhì)量的融合統(tǒng)一；融合結(jié)構(gòu)和感知相似度，提出了超分相對保真指數(shù)(SRFI)，實(shí)現(xiàn)了超分模型綜合一致性評估。在×2和4的真實(shí)SR數(shù)據(jù)集上，EVADM相較于基線模型FID降低14.6和8.0的，SRFI提升27%和6%。在Agriculture-Vision公開數(shù)據(jù)集和多個任務(wù)表現(xiàn)優(yōu)越，為無人機(jī)遙感高效率高質(zhì)量大面積監(jiān)測提供支撐。

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浙江大學(xué)教授劉飛

中國科學(xué)院植物研究所研究員嚴(yán)正兵報告題目為《基于高光譜遙感技術(shù)的植物功能生態(tài)學(xué)研究》，本報告將從多尺度植物功能性狀的高光譜遙感監(jiān)測方法、植物功能性狀對環(huán)境變化響應(yīng)預(yù)警、景觀尺度植物功能性狀對關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)功能調(diào)控等方面加以匯報，希望有助于促進(jìn)高光譜遙感技術(shù)在植物生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用。

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中國科學(xué)院植物研究所研究員嚴(yán)正兵

河南農(nóng)業(yè)大學(xué)教授喬紅波為大家?guī)眍}為《作物病蟲害成像高光譜監(jiān)測研究》的報告。報告針對作物上重要的病蟲害，利用成像高光譜技術(shù)，在地面和無人機(jī)平臺對病蟲害發(fā)生程度進(jìn)行定量遙感建模和評估，生成病蟲害發(fā)生危害空間分布，并對其精準(zhǔn)防治進(jìn)行了初步研究。

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河南農(nóng)業(yè)大學(xué)教授喬紅波

北京師范大學(xué)副教授劉志剛為大家?guī)怼度展庹T導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）和光化學(xué)指數(shù)（PRI）在干旱監(jiān)測中的應(yīng)用》的報告。為大家主要介紹利用SIF和PRI監(jiān)測干旱的原理和研究現(xiàn)狀，同時介紹了高光譜遙感可以提取日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）和光化學(xué)指數(shù)（PRI）。SIF和PRI與植被的光合作用和非光化學(xué)淬滅密切相關(guān)，能反映干旱脅迫下植被的生理異常。

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北京師范大學(xué)副教授劉志剛

江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監(jiān)鄧新強(qiáng)報告題目為《科研級高光譜成像系統(tǒng)介紹》。報告主要從光譜技術(shù)發(fā)展，以及高光譜成像在機(jī)載、地面、室內(nèi)暗箱、顯微等不同尺度上的應(yīng)用，GaiaSky系列的機(jī)載高光譜的應(yīng)用案例介紹、GaiaField 系列在植被冠層，表型等應(yīng)用，以及 GaiaSorter、GaiaMicro 在反射光譜和熒光光譜的應(yīng)用案例介紹。

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江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監(jiān)鄧新強(qiáng)

山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授劉平報告題目為《高光譜在智能設(shè)計育種中的應(yīng)用》。報告介紹了小麥長勢和產(chǎn)量的高效準(zhǔn)確估算對小麥評估和田間管理至關(guān)重要。為了提高小麥生長和產(chǎn)量估算的準(zhǔn)確性，提出了一種基于遺傳算法改進(jìn)的支持向量回歸（GA-SVR）算法的估算方法。通過對光譜數(shù)據(jù)計算的植被指數(shù)與小麥生長表型和產(chǎn)量之間的相關(guān)性分析，獲得具有高度相關(guān)性和良好估算性能的最佳植被指數(shù)組合。在12個小麥品種和3個梯度氮肥施用的試驗(yàn)中，構(gòu)建了小麥生長監(jiān)測的最佳模型并建立了產(chǎn)量估算模型，在不同氮肥施用水平下驗(yàn)證其適用性。結(jié)果表明，所構(gòu)建的葉面積指數(shù)、株高和產(chǎn)量估算模型表現(xiàn)良好，決定系數(shù)分別為0.82、0.71和0.70，均方根誤差分別為0.09、2.7和68.5。無人機(jī)遙感技術(shù)可用于監(jiān)測小麥生長狀況和估算產(chǎn)量為小麥產(chǎn)量評估和田間管理提供技術(shù)支持。

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山東農(nóng)業(yè)大學(xué)教授劉平

中國人民公安大學(xué)教授姜紅報告題目為《高光譜技術(shù)在法庭科學(xué)中的應(yīng)用》。報告介紹了高光譜技術(shù)在法庭科學(xué)中的應(yīng)用，主要有三點(diǎn)：1.利用高光譜技術(shù)檢驗(yàn)常見的微量物證、2.利用高光譜技術(shù)檢驗(yàn)中藥材、3.高光譜結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對食源性致病菌的快速識別。

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中國人民公安大學(xué)教授姜紅

中國礦業(yè)大學(xué)（北京）副教授趙恒謙報告題目為《高光譜技術(shù)在礦產(chǎn)勘查中的應(yīng)用》。報告介紹了高光譜遙感技術(shù)作為一種重要的輔助手段，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的不足，并提高找礦的效率和精確性。選取河北興隆縣花市銣礦床為研究對象，利用GF-5數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜角制圖處理，獲取精細(xì)的蝕變遙感異常信息分布，并對比分析ASTER多光譜數(shù)據(jù)的蝕變礦物提取結(jié)果，為下一步的蝕變礦物信息提取研究提供技術(shù)參考。針對地面采集的刻槽巖石樣本，利用ASD便攜式地物光譜儀采集樣本的點(diǎn)光譜數(shù)據(jù)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行巖性分類實(shí)驗(yàn)，同時與基于可見光數(shù)據(jù)的巖性分類結(jié)果進(jìn)行對比，為高光譜技術(shù)在礦產(chǎn)勘查中的應(yīng)用提供了參考。

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中國礦業(yè)大學(xué)（北京）副教授趙恒謙

廈門大學(xué)助理教授郭偉杰報告題目為《基于顯微分辨高光譜的Micro-LED發(fā)光機(jī)制研究》。報告為我們展示了Micro-LED顯示已經(jīng)成為倍受關(guān)注的新一代顯示技術(shù)。然而，尺寸效應(yīng)制約著Micro-LED顯示的分辨率。隨著尺寸縮小，Micro-LED的側(cè)壁表面積與其體積之比顯著增大，側(cè)壁缺陷密度相應(yīng)增大，導(dǎo)致載流子非輻射復(fù)合加劇、量子效率大幅降低。側(cè)壁區(qū)域?qū)icro-LED的光電性能有重要影響，側(cè)壁缺陷影響載流子的注入分布、非輻射復(fù)合，側(cè)壁后處理以及絕緣層沉積影響漏電流，側(cè)壁的粗糙程度影響光提取效率。通過采用顯微分辨高光譜，研究Micro-LED側(cè)壁區(qū)域的顯微分辨發(fā)光機(jī)制，能夠揭示側(cè)壁區(qū)域微觀構(gòu)造對光電性能的影響規(guī)律，為Mesa蝕刻、側(cè)壁處理、外延設(shè)計、二次光學(xué)設(shè)計等多個方面提供有效支撐，具有重要的科學(xué)價值和實(shí)際意義。

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廈門大學(xué)助理教授郭偉杰

西南交通大學(xué)副教授郭裕鈞報告題目為《輸電線路絕緣子狀態(tài)高光譜檢測方法及應(yīng)用》。報告介紹高光譜技術(shù)在輸電線路絕緣子污穢和老化狀態(tài)檢測方法及應(yīng)用的最新進(jìn)展。絕緣子是電力系統(tǒng)使用量最大的設(shè)備之一，起到桿塔和線路間的機(jī)械支撐和電氣絕緣作用，電網(wǎng)運(yùn)行的復(fù)合絕緣子已達(dá)上千萬只。由于長期在戶外運(yùn)行，絕緣子表面易沉積污穢，且受到電、熱、紫外等因素長期老化作用，絕緣性能下降可能引發(fā)閃絡(luò)事故，嚴(yán)重時甚至造成大范圍停電。傳統(tǒng)的輸電線路絕緣子狀態(tài)檢測依賴運(yùn)維人員登塔取樣，需要線路停電且檢測效率低下。高光譜可反映物質(zhì)對不同波長光的吸收、反射特性，可在紫外、可見光、近紅外等波段對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像，并包含圖像與光譜雙重信息，在輸電線路絕緣子狀態(tài)非接觸、大范圍檢測方面具有很好的應(yīng)用潛力。

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西南交通大學(xué)副教授郭裕鈞

華南理工大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院副教授蒲洪彬報告題目為《食品加工過程高光譜快速檢測技術(shù)與深度學(xué)習(xí)研究》。報告先是介紹了高光譜技術(shù)的原理和現(xiàn)狀，接著介紹冷凍、真空預(yù)冷等食品加工過程高光譜快速檢測方法，最后為我們介紹了食品加工過程高光譜數(shù)據(jù)的深度挖掘方法。

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華南理工大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院副教授蒲洪彬

無錫譜視界科技有限公司銷售總監(jiān)王宇斐報告題目為《跨越光譜技術(shù)應(yīng)用的“門檻”-從科研成果到“實(shí)戰(zhàn)”場景》。報告主介紹了譜視界公司主要涉及領(lǐng)域以及光譜發(fā)展歷程，隨后介紹了譜視界成像光譜儀的核心技術(shù)，和數(shù)據(jù)分析平臺光譜智云，光譜智云的構(gòu)建模型確保硬件精度的逐步提升。并闡述了目前譜視界的現(xiàn)階段“實(shí)戰(zhàn)”方向，主要包含水環(huán)境監(jiān)測、智慧農(nóng)業(yè)、食物數(shù)字化、工業(yè)分選等領(lǐng)域。最后介紹了目標(biāo)“實(shí)戰(zhàn)”的“產(chǎn)學(xué)研”合作內(nèi)容。

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無錫譜視界科技有限公司銷售總監(jiān)王宇斐

會議期間的學(xué)術(shù)前沿展示區(qū)和儀器展示環(huán)節(jié)也吸引了老師們進(jìn)行參觀和熱烈的討論。同時在第一天的會議圓滿結(jié)束之后，我們特別舉辦了一場精彩紛呈的晚宴，并在晚會上進(jìn)行了抽獎活動。

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儀器展示環(huán)節(jié)

更多精彩敬請期待8月13日的會議報告！