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高光譜成像技術(shù)在茶葉研究中的應(yīng)用進(jìn)展（下）

茶樹是一種典型的葉片型植物，具有獨(dú)特的表型特征。例如，茶樹的葉面積與產(chǎn)量直接相關(guān)，而茶芽的形態(tài)則是中國(guó)綠茶等級(jí)評(píng)定的重要依據(jù)。茶葉中的茶多酚和茶氨酸含量對(duì)其風(fēng)味和口感有著至關(guān)重要的影響。此外，茶葉的生長(zhǎng)品質(zhì)會(huì)受到多種因素影響，包括光照、溫度、水分和肥料。這些因素對(duì)茶葉質(zhì)量有復(fù)雜的影響，使得專家難以精確預(yù)測(cè)茶葉的品質(zhì)變化和進(jìn)行合理的茶園管理。傳統(tǒng)的方法是專家根據(jù)天氣、茶葉生長(zhǎng)變化和新鮮茶葉顏色或形狀來(lái)管理茶園。這種管理方式不僅耗費(fèi)大量人力，還高度依賴專家經(jīng)驗(yàn)，難以適應(yīng)大規(guī)模茶園的生產(chǎn)需求。為了滿足高通量、快速且準(zhǔn)確的檢測(cè)需求，高光譜遙感使植物的物種分類和生物化學(xué)參數(shù)監(jiān)測(cè)成為可能。該技術(shù)采用光譜和空間信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)茶葉種植過(guò)程中品質(zhì)自動(dòng)化和精確檢測(cè)，該技術(shù)不僅提高了檢測(cè)效率，減少了人為誤差，還提供了更客觀和準(zhǔn)確的植物性狀呈現(xiàn)。閱讀全文 ∨
基于高光譜成像技術(shù)的高粱農(nóng)藥殘留種類檢測(cè)研究

基于高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)高粱農(nóng)藥殘留種類的鑒別。利用近紅外高光譜成像系統(tǒng)采集高粱農(nóng)藥殘留樣品的高光譜數(shù)據(jù), 建立基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)增強(qiáng)算法、輕量梯度提升機(jī)、極度梯度提升、支持向量機(jī)的高粱農(nóng)藥殘留分類模型;構(gòu)建基于特征波長(zhǎng)信息的農(nóng)藥殘留分類模型, 對(duì)比分析結(jié)果。閱讀全文 ∨
基于無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的冬小麥SPAD聚類回歸估測(cè)

安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院花可可副研究員團(tuán)隊(duì)利用搭載有GaiaSky-mini2-VN高光譜相機(jī)（江蘇雙利合譜公司）的DJI M600無(wú)人機(jī)平臺(tái)，獲取了不同施肥處理下的小麥冠層高光譜影像。閱讀全文 ∨
利用高光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)無(wú)損監(jiān)測(cè)水稻水分和脂肪酸含量

浙江農(nóng)林大學(xué)孫通副教授團(tuán)隊(duì)利用GaiaField-N17E結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)實(shí)現(xiàn)水稻水分和脂肪酸含量的快速無(wú)損監(jiān)測(cè)。閱讀全文 ∨
一種新的高光譜特征提取方法用于小麥葉片生物量監(jiān)測(cè)

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)姚霞教授團(tuán)隊(duì)利用Gaiafield-V10E結(jié)合SIPLS-SPA實(shí)現(xiàn)小麥葉片生物量的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)。閱讀全文 ∨
基于微高光譜和微流控技術(shù)的水稻真菌孢子檢測(cè)

江蘇大學(xué)毛罕平教授團(tuán)隊(duì)提出了一種基于微高光譜和微流控技術(shù)的水稻真菌孢子檢測(cè)方法。閱讀全文 ∨

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