高光谱遥感技术的铅污染监测应用研究

从高光谱技术的发展及其在植被遥感领域的应用出发，探讨了植被高光谱特征研究及其常用分析方法，对在营养胁迫情况下植物的叶绿素等变化对高光谱遥感响应的特征进行分析；归纳了获得优势应用的植被指数和导数光谱，植被光谱信息提取方法；总结了土壤遭受重金属铅污染及其对植物的影响的机理；针对遭受污染胁迫的植物的地面高光谱特征提出了利用地面高光谱遥感技术作为土壤及植物重金属污染的遥感监测手段；在探讨其应用现状的同时展望了高光谱遥感数据支撑与校验的应用前景。     

基于光谱变换定量估算苹果叶片的等效水厚度

运用高光谱技术快速无损地估算了苹果叶片的等效水厚度(Equivalent Water Thickness, EWT),为苹果树的长势及干旱预警提供参考。以山东省烟台栖霞市红富士苹果树叶片为试验材料,在测定苹果叶片的光谱反射率和计算叶片EWT的基础上,分析了苹果叶片的EWT、原始光谱的反射率及其13种变换光谱反射率之间的相关性。筛选敏感波长后,建立了苹果叶片EWT的支持向量机定量的估算模型。13种光谱变换中,一阶导数(the First Derivative, FDR)、平方根的一阶导数(the First Derivative of the Square Root, FD(SqrtR))及倒数的对数的一阶导数(the First Derivative of the Logarithm of the Reciprocal, FD[Lg(1/R)])三种变换的相关性较好。确定了估测苹果叶片EWT的敏感波长。基于支持向量机回归分析方法,建立了定量估算叶片EWT的模型,验证集的决定系数R2达到了0.8147,相对分析误差(Relative Percent Deviation, RPD)达到了2.2671。结果表明,该模型具有较高的估测能力,支持向量机回归方法比较适于估算苹果叶片的EWT。该方法为利用高光谱技术定量估算苹果的生长状况提供了技术支撑。     

光谱技术预测牛肉嫩度研究进展

肉的嫩度是肉品品质的首要指标。多年来,牛肉嫩度一直是肉品学者关注的焦点,而牛肉嫩度的检测是近年来研究的热点之一。本文从光谱谱信息和牛肉内部成分的关系及光谱成像和牛肉外部特征的关系两方面,简要阐述牛肉嫩度检测的光谱技术特点。主要介绍国内外近十年来在牛肉嫩度检测方面所采用的近红外(NIR)、高光谱、多光谱、荧光光谱和可见光谱技术研究进展,讨论现有技术的局限性,并指出未来牛肉嫩度检测技术的发展方向。     

土壤有机质高光谱估算研究进展

土壤有机质是土壤的重要组成部分,对许多土壤属性有重要影响.利用光谱技术进行土壤有机质的快速测定是实现精细农业的基础.近几十年中,高光谱技术的发展为土壤研究提供了新的手段.受土壤有机质质量分数、组成以及土壤水分、土壤质地的影响,室内光谱的估算结果总体较好;受大气、地表植被等影响,航空或卫星的成像光谱估算精度较低.星载成像技术的进步将在一定程度上提高土壤有机质的估算精度,为快速、大范围土壤有机质质量分数的遥感制图提供技术支持.     

基于深度学习的高光谱腊肉营养安全分级

本文设计的卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型,从腊肉的高光谱成像出发,将深度学习提取特征与传统机器学习提取特征有机结合,设计出准确可靠的腊肉营养安全四分类器.利用三维卷积神经网络提取腊肉高光谱图像的深层特征,同时融合高光谱的光谱特征,联合输入支持向量机(SVM)实现对腊肉的分类和健康风险评价.结果:获得了与...