本研究采用高光譜成像技術(shù)和深度森林（DF）模型，對不同程度霜害稻種進行快速無損分類。通過優(yōu)化光譜數(shù)據(jù)預處理（如多元散射校正MSC）和特征提取算法（如鄰域成分分析NCA），構(gòu)建了多種分類模型，并對比了傳統(tǒng)機器學習方法（決策樹、KNN、SVM）與DF模型在小樣本數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，DF模型具有更高的分類精度和魯棒性。研究還通過可視化技術(shù)直觀展示了霜害稻種的分類結(jié)果，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的種子篩選和質(zhì)量控制提供了高效、智能化的解決方案。該方法不僅提高了霜害種子檢測精度，也為高光譜成像在精準農(nóng)業(yè)中的應用提供了重要參考。閱讀全文 ∨
高光譜成像技術(shù)在本研究中的應用方向是土壤碳含量預測。通過多尺度的空間和光譜特征融合，該研究旨在提升土壤碳含量預測的精度和穩(wěn)定性。這種方法結(jié)合了高光譜影像中不同尺度的光譜和空間信息，提出了一個多尺度的光譜和空間特征網(wǎng)絡(SpeSpaMN)模型，有助于在大范圍和快速采集土壤碳含量數(shù)據(jù)的應用。閱讀全文 ∨
紅薯缺陷的快速非破壞性檢測和分類技術(shù)能夠同時獲取樣品的光譜信息和空間信息，為紅薯的品質(zhì)評估提供了一種有效的工具。通過高光譜成像技術(shù)的應用，可以實現(xiàn)對紅薯中的健康、凍傷和病變樣本的精確鑒別，進而提高紅薯加工和儲存過程中的經(jīng)濟效益。閱讀全文 ∨
本論文的應用方向集中于農(nóng)業(yè)中作物葉片生物量的精準監(jiān)測及高光譜數(shù)據(jù)的特征提取。通過提出的SIPLS-SPA方法，有效提取小麥葉片生物量的敏感光譜特征，用于構(gòu)建準確、穩(wěn)定的預測模型，支持農(nóng)田精準管理、資源優(yōu)化及作物育種。同時，該方法適用于植物性狀的快速檢測，為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的碳循環(huán)評估和農(nóng)業(yè)信息化提供新思路。這一成果可廣泛應用于未來農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究中。閱讀全文 ∨
南瓜籽的好壞決定著南瓜的產(chǎn)量和品質(zhì)。水分是影響作物種子品質(zhì)的四大因素之一，也是評價種子品質(zhì)的關(guān)鍵因素。千粒重是種子的重要特征，是一批種子宜居性、活力或發(fā)芽等指標的依據(jù)之一，其直接受種子形狀和大小的影響，可通過種子的長度和寬度來表征。高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光譜分析和數(shù)字成像，為檢測種子質(zhì)量提供了巨大的潛力。根據(jù)成像方式的不同，可分為高光譜反射成像和透射成像。高光譜成像技術(shù)具有非接觸式和實時性優(yōu)點，可以在不對種子進行破壞性處理的情況下進行檢測，并且能夠?qū)崟r獲取數(shù)據(jù)，從而提高檢測效率。因此，利用高光譜成像技術(shù)對南瓜籽的含水率和尺寸方面進行檢測具有很大的優(yōu)勢，可以為南瓜籽的質(zhì)量評價和處理提供科學依據(jù)。此外，數(shù)據(jù)融合是將來自多個傳感器源的數(shù)據(jù)和信息進行組合和關(guān)聯(lián)，以獲得比單個傳感器收集的信息更完整和可靠的過程。本研究通過獲取南瓜籽的高光譜反射和透射圖像，建立南瓜籽含水率預測模型，確定南瓜籽的大小。閱讀全文 ∨
森林病蟲害的早期檢測是森林健康監(jiān)測遙感應用的重點。松枯?。≒WD）對全球松樹資源造成重大破壞，近距離高光譜遙感在早期診斷方面發(fā)揮關(guān)鍵優(yōu)勢，當前探索高光譜檢測在視覺前階段檢測PWD的作用。本研究旨在調(diào)查松樹種類、感染反應和數(shù)據(jù)類型對視覺前階段PWD高光譜檢測的影響。在三個地點對兩種松樹樣本樹進行了人工接種實驗，并使用地面非成像和無人機成像光譜儀定期收集高光譜數(shù)據(jù)。確定了五種感染反應：保持健康（KH）、快速感染（QI）、緩慢恢復（SR）、快速恢復（QR）和緩慢感染（SI）。光譜分析揭示了RVI（680-550, 750）和NDVI（560, 680）指數(shù)動態(tài)變化與五種感染反應的光譜特征吻合。從第14天起能對具有QI反應的感染樹木的光譜檢測準確率超50%。此外，成像和非成像數(shù)據(jù)類型對檢測過程沒有顯著影響。需要進一步的研究來確定光譜分辨率差異較大的閾值，并探索在各種松樹物種和生長環(huán)境中的檢測。閱讀全文 ∨
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