摘要土壤有機質(zhì)（SOM）在全球碳循環(huán)中起著(zhù)非常重要的作用，而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應，SOM預測模型的準確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預測模型的時(shí)空可遷移性?；谛l星高光譜圖像和土壤物理變量，包括土壤濕度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區作為研究區域，以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明，基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力，幾乎所有波段的殘余預測偏差（RPD）均超過(guò)1.4?；赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高，決定系數（R2）為0.76，均方根誤差（RMSE）為5.74 g/kg，RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比，采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型，SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
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菱透浮萍綠錦池，夏鶯千囀弄薔薇透過(guò)浮萍，詩(shī)人的眼里看到的是其和水中菱葉相映成趣的景象，是夏日池塘的勃勃生機。而在科研學(xué)者的眼中，看到的是天南星目浮萍科的水生植物，是潛藏在水稻種植中的雙刃劍。營(yíng)養物質(zhì)的爭奪?自然光照的遮擋?生存空間的占據?在一片生機之下，浮萍和水稻之間塑造著(zhù)另一番景象..由于氣候變暖/或灌溉水富營(yíng)養化的影響，稻田中的浮萍（DGP）大幅增加。本研究考慮到生態(tài)因素、光合能力、光譜變化和植物生長(cháng)等因素，對三個(gè)代表性水稻品種進(jìn)行了田間試驗，以確定DGP對水稻產(chǎn)量的影響。結果表明，DGP顯著(zhù)降低pH值0.6，日水溫降低0.6℃，水稻抽穗期提前1.6天，并平均增加了葉片的SPAD和光合速率分別為10.8%和14.4%。DGP還顯著(zhù)提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多種植被指數的數值，并且水稻冠層反射光譜的一階導數曲線(xiàn)在DGP處理后呈現出“紅移”現象。上述因素的改變可導致株高平均增加4.7%，干物質(zhì)重量平均增加15.0%，每平方米穗數平均增加10.6%，千粒重平均增加2.3%，最終籽粒產(chǎn)量增加10.2%。 DGP誘導的籽粒增產(chǎn)可以通過(guò)降低稻田水的pH值和溫度來(lái)實(shí)現，從而提高SPAD值和葉片的光合作用，刺激水稻植株生長(cháng)。這些成果可以通過(guò)水稻和浮萍之間的生物協(xié)同作用，為未來(lái)農業(yè)和環(huán)境的可持續發(fā)展提供有價(jià)值的理...
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有機蔬菜，是指在蔬菜生產(chǎn)過(guò)程中嚴格按照有機生產(chǎn)規程，禁止使用任何化學(xué)合成的農藥、化肥、生長(cháng)調節劑等化學(xué)物質(zhì)，以及基因工程生物及其產(chǎn)物，而是遵循自然規律和生態(tài)學(xué)原理，采取一系列可持續發(fā)展的農業(yè)技術(shù)，協(xié)調種植平衡，維持農業(yè)生態(tài)系統持續穩定，且經(jīng)過(guò)有機食品認證機構鑒定認證，并頒發(fā)有機食品證書(shū)的蔬菜產(chǎn)品。關(guān)于如何快速鑒別有機蔬菜與非有機蔬菜，光譜儀器的應用提供了新的思路。一起來(lái)了解一下今日推薦的文章。使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(cháng)和線(xiàn)性判別分析法快速區分有機和非有機葉菜（空心菜、莧菜、生菜和小白菜）當前有機葉類(lèi)蔬菜面臨著(zhù)可能被非有機產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質(zhì)的挑戰。為了解決這些問(wèn)題，本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結合線(xiàn)性判別分析 (LDA) 來(lái)快速區分有機和非有機葉菜。有機類(lèi)包括有機空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura)，而非有機類(lèi)別由四種對應的非有機類(lèi)別組成。分別對這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進(jìn)行二元分類(lèi)。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛，使用穩定性選擇 (SS)、隨機森林 (RF)...
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肉類(lèi)富含豐富的蛋白質(zhì)和營(yíng)養物質(zhì)，不僅能夠滿(mǎn)足我們的味蕾，還能夠提供我們身體所需的能量和營(yíng)養。隨著(zhù)肉類(lèi)需求的增加，大規模的肉類(lèi)生產(chǎn)和運輸過(guò)程中，肉類(lèi)的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而，關(guān)于速凍解凍的肉類(lèi)，和新鮮肉類(lèi)的混淆，讓人難以分辨。首爾大學(xué)的研究人員利用高光譜成像技術(shù)，做了相關(guān)的研究。使用高光譜成像儀和機器學(xué)習對新鮮和凍融牛肉進(jìn)行分類(lèi)由于對安全、可食用肉類(lèi)的需求的不斷增加，冷凍儲存技術(shù)得到了不斷改進(jìn)。然而目前存在解凍肉在處理和銷(xiāo)售過(guò)程中被進(jìn)行了錯誤的標記，宣稱(chēng)為新鮮肉類(lèi)，這可能導致消費者受到誤導或產(chǎn)生安全隱患。在這項研究中，使用高光譜圖像數據構建了一個(gè)機器學(xué)習（ML）模型，用于區分新鮮冷藏、長(cháng)期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過(guò)四種預處理方法，共準備了五個(gè)數據集來(lái)構建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術(shù)構建了模型，其中應用散點(diǎn)校正和RBF核函數的SVM模型性能最佳。結果表明，利用高光譜圖像數據立方體，可以構建區分新鮮肉類(lèi)和非新鮮肉類(lèi)的預測模型，這可以成為肉類(lèi)儲存狀態(tài)常規分析的快速、非侵入性方法。安裝在暗室中的高光譜數據采集系統的配置示意圖基于此，來(lái)自首爾大學(xué)的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀，在近紅外光譜的400-1000 nm波段內獲取高光譜圖像數據立方體，進(jìn)行了相關(guān)研究。在本研究中，圖像采集系統安裝在暗室中，以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像...
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在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中，可溶性固形物總含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果實(shí)成熟度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長(cháng)環(huán)境的差異，其TSS含量存在顯著(zhù)變化。準確估算各品種葡萄的TSS含量，對于預測酒的品質(zhì)、調整釀造工藝以及確定最佳采收時(shí)機均具有重要意義。那么，如何能夠準確估算葡萄的TSS含量呢？跟隨小編，一起來(lái)看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物總含量（TSS）是決定葡萄最佳成熟度的關(guān)鍵變量之一。在這項工作中，基于漫反射光譜測量，開(kāi)發(fā)了偏最小二乘（PLS）回歸模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（紅葡萄）等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預測的最適合光譜范圍，對四個(gè)數據集進(jìn)行了回歸模型的校準，其中包括以下光譜范圍：400–700 nm（可見(jiàn)光）、701–1000 nm（近紅外）、1001–2500 nm（短波紅外）和400–2500 nm（全光譜范圍）。我們還測試了標準正態(tài)變量變換技術(shù)。使用留一交叉驗證評估了回歸模型，評估指標包括均方根誤差（RMSE）、決定系數（R2）、性能與偏差比（RPD）和因子數（F）。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準確。最佳的回歸模型是針對Mencía（紅葡萄）得到...
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被曬化的大地，被烘懶的萬(wàn)物，被汗水侵蝕的燥熱......在烈日高懸的夏日，誰(shuí)不想聽(tīng)見(jiàn)一聲冰鎮西瓜裂開(kāi)的清脆，讓清涼香甜的瓜瓤鎖住一整個(gè)夏天的炙熱。作為夏日最解暑的水果，西瓜集萬(wàn)千寵愛(ài)于一身，也受到了霜霉病的青睞。霜霉病菌會(huì )在潮濕的環(huán)境中迅速繁殖，尤其是在溫暖的夏季。這種病害會(huì )對西瓜植株造成嚴重的危害，從而影響果實(shí)的品質(zhì)和口感。在佛羅里達州的西瓜產(chǎn)量受到霜霉病的嚴重影響后，為了有效防治西瓜霜霉病，佛羅里達大學(xué)的研究團隊進(jìn)行了相關(guān)研究。利用航空、地面遙感和機器學(xué)習進(jìn)行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類(lèi)佛羅里達州的西瓜產(chǎn)量受到包括霜霉?。―M）在內的各種病害的不利影響。準確的病害識別對于實(shí)施及時(shí)有效的管理策略至關(guān)重要。遙感工具，例如無(wú)人機（UAV）和高光譜成像，已被用于作物病害檢測。先前的研究已成功利用遙感和機器學(xué)習（ML）對鱷梨和番茄等其他作物進(jìn)行了病害檢測。但是，關(guān)于使用遙感檢測西瓜病害的研究有限。這項研究的目標是利用機器學(xué)習模型和光譜植被指數（VI）來(lái)檢測和分類(lèi)西瓜中霜霉病的不同嚴重程度。在這項研究中，來(lái)自佛羅里達大學(xué)的研究團隊通過(guò)Resonon Pika L室內平臺系統（5個(gè)病害階段：低、中（1和2水平）、高和非常高）及野外機載系統（2個(gè)階段：低和高）分別測量了西瓜健康葉片和DM感染葉片的高光譜圖像，選擇感興趣區域（ROI），將各種植被指數（VI）作為識別病害階段的指標。利用多層感知...
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“森林”這兩個(gè)字一共由5個(gè)“木”字組成，正如同大自然中無(wú)數樹(shù)木相互依存，彼此交織，形成了一個(gè)龐大而有機的生態(tài)系統。森林具有調節氣候、保持水源、防止土壤侵蝕等重要功能，森林是地球上最寶貴的財富之一。然而，隨著(zhù)人類(lèi)社會(huì )的發(fā)展和氣候變化加劇，森林生態(tài)系統也在發(fā)生著(zhù)變化?？蒲腥藛T一直在努力了解并改善這些變化，隨著(zhù)遙感技術(shù)的發(fā)展，新的技術(shù)手段也帶來(lái)了更多地研究可能。今天推薦大家了解的是北京林業(yè)大學(xué)和北京師范大學(xué)的研究團隊所做的研究。森林生態(tài)系統是最基本的陸地生態(tài)系統組成部分之一，在調節氣候變化、提供物種棲息地、維持生物多樣性及減緩全球變暖等方面發(fā)揮著(zhù)重要的作用。隨著(zhù)人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化的加劇，生物和非生物森林干擾事件頻發(fā)。因此，有效監測影響森林健康的生物和非生物因素對于理解森林生態(tài)系統碳循環(huán)及監測全球變暖的影響至關(guān)重要。其中病蟲(chóng)害是生物干擾事件中最主要的干擾因素之一。檢測早期病蟲(chóng)害位置對于識別高風(fēng)險林分及預防其大規模爆發(fā)和蔓延至關(guān)重要。然而，不同病蟲(chóng)害在垂直結構的不同位置破壞樹(shù)木。了解如何監測和評估垂直冠層結構上不同病蟲(chóng)害的異質(zhì)脅迫對于提高森林質(zhì)量至關(guān)重要。傳統的田間調查方法費時(shí)費力，難以在區域尺度上監測森林。近幾十年來(lái)，遙感技術(shù)的出現為森林病蟲(chóng)害監測提供了新的途徑和技術(shù)手段。隨著(zhù)地基、機載、星載平臺等多源遙感技術(shù)的快速發(fā)展，使得高效、動(dòng)態(tài)地監測不同時(shí)空尺度的森林病蟲(chóng)害成為可能?；诖?，來(lái)自北...
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農業(yè)土壤中潛在有毒元素的存在對農作物生長(cháng)和人類(lèi)健康具有重要影響。不僅會(huì )直接影響農作物的生長(cháng)和產(chǎn)量，還有可能通過(guò)農作物被吸收進(jìn)入食物鏈，對人類(lèi)健康產(chǎn)生潛在威脅。這些元素在食物中的積累可能導致慢性中毒，對人體的神經(jīng)系統、肝臟、腎臟等器官造成損害。特別是對于兒童和孕婦來(lái)說(shuō)，潛在有毒元素的攝入可能對他們的發(fā)育和健康產(chǎn)生更大的影響。因此，精準監測土壤中潛在有毒元素的含量，對管理土壤環(huán)境和減輕污染風(fēng)險至關(guān)重要，對于生態(tài)環(huán)境安全以及農產(chǎn)品的安全和質(zhì)量保障具有重要意義，對于人們的健康來(lái)說(shuō)，更是不容忽視的問(wèn)題。接下來(lái)，一起來(lái)了解一下篇與農業(yè)土壤中潛在有毒元素（PTEs）相關(guān)的論文。ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應用農業(yè)土壤中潛在有毒元素（PTEs）的積累嚴重影響著(zhù)人類(lèi)健康，并對生態(tài)系統產(chǎn)生負面影響。有毒元素如鎘、鉻、鈷、銅、鉛和鋅，是土壤污染物的重要組成部分，這些元素通過(guò)進(jìn)入水、土壤、植物和食物鏈，危害人類(lèi)和動(dòng)物健康。由于它們具有持久性和較長(cháng)的生物半衰期，其會(huì )破壞土壤中的營(yíng)養平衡，抑制植物生長(cháng)。因此，對土壤中PTEs的定量測量對于有效監測和土壤修復至關(guān)重要。PTEs的定量測量在傳統上使用濕化學(xué)方法，此方法耗時(shí)、昂貴，并且不適用于大樣本土壤。因此，人們對能夠在現場(chǎng)并實(shí)時(shí)使用的檢測測量設備的需求日益增加，這推進(jìn)了可見(jiàn)光和近紅外光譜（Vis-NIRS）等...
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從明朝的萬(wàn)戶(hù)飛天，到前蘇聯(lián)的宇航員尤里·加加林登上太空，再到如今的天問(wèn)一號火星探測。人類(lèi)對宇宙的探索從未停止，始終激發(fā)著(zhù)我們的好奇心和無(wú)限想象力。宇宙，是一個(gè)神秘而廣袤的領(lǐng)域，它孕育著(zhù)無(wú)數的星球、星系和星云，仿佛是一個(gè)巨大的宇宙圖書(shū)館，等待著(zhù)我們去閱讀其中的每一頁(yè)?；鹦?，與地球相似度極高，具有相似的地貌環(huán)境、大氣環(huán)境和季節變化，都擁有衛星和環(huán)形山。在太陽(yáng)系內被認為是除了地球之外，第二個(gè)最適合人類(lèi)居住的星球。眾多的科幻影視作品中有不少涉及到火星，實(shí)際上火星也是人類(lèi)對地外星球探索的一個(gè)重點(diǎn)。隨著(zhù)科技的發(fā)展和進(jìn)步，人類(lèi)對火星探索的技術(shù)也在升級，今天推薦給大家的文章就與此相關(guān)。ASD Fieldspec 4地物光譜儀在了解火星表面斜長(cháng)石VNIR特征方面的應用衛星上的遙感儀器有助于了解行星表面的地質(zhì)情況?；鹦沁b感任務(wù)以前利用火星全球勘測者、火星軌道相機、MGS火星軌道激光高度計、火星快車(chē)高分辨率立體相機和火星奧德賽熱輻射成像系統等設備發(fā)現了水流特征，而利用火星快車(chē)觀(guān)測站光譜成像儀探測到了水合礦物。最近，火星勘測軌道飛行器上的緊湊型勘測成像光譜儀在可見(jiàn)光-近紅外（VNIR）范圍內檢測到了火星表面的斜長(cháng)石特征?；鹦潜砻嫘遍L(cháng)石的檢測引發(fā)了對行星上運作的基本過(guò)程問(wèn)題的思考，這些特征的確切起源（即含長(cháng)石巖石的性質(zhì)）對理解火星的形成和演化具有明顯不同的意義。之前基于可見(jiàn)光-近紅外反射光譜研究了...
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小麥作為人類(lèi)重要的糧食來(lái)源之一，你對它的印象是什么？是夜來(lái)南風(fēng)起，小麥覆隴黃的生機景象，還是大麥干枯小麥黃，婦女行泣夫走藏的悲切畫(huà)面?風(fēng)吹麥浪的一片金黃往往讓人神往，然而隨著(zhù)全球氣候的變化，干旱逐漸開(kāi)始威脅小麥的生長(cháng)及產(chǎn)量，各地小麥紛紛減產(chǎn)，繼而引起價(jià)格的上漲。久旱麥粒細，終久不成穗......如今，小麥在干旱環(huán)境下的生存和適應能力備受關(guān)注。葉綠素作為植物生長(cháng)的基本生化過(guò)程之一，與干旱適應性之間的關(guān)系引發(fā)了廣泛的研究興趣。下面這篇論文聚焦干旱脅迫下小麥的葉綠素含量，通過(guò)研究一種新型的監測方法，有望提高對小麥葉綠素含量評估的準確性，對推動(dòng)糧食安全與生態(tài)環(huán)境的平衡發(fā)展具有重要意義。Resonon Pika L在干旱脅迫下小麥葉綠素快速無(wú)損評價(jià)方面的應用研究背景小麥是對全球糧食安全至關(guān)重要的主要糧食作物。然而，小麥作物遭受著(zhù)許多非生物脅迫，包括低溫、干旱、高溫和干熱風(fēng)，這強烈影響其生長(cháng)、發(fā)育和生產(chǎn)力。干旱是世界范圍內最嚴重的非生物脅迫之一，可顯著(zhù)降低小麥的分蘗數、每穗粒數和千粒重。2021年，美國和巴西都遭受了歷史性的嚴重干旱，這使全球糧食價(jià)格上漲至近十年來(lái)的最高水平。因此，有效監測小麥生長(cháng)過(guò)程中干旱脅迫的影響對提高產(chǎn)量、品種和糧食安全至關(guān)重要。葉綠素是植物光合作用的基礎，直接決定植物凈初級生產(chǎn)力和碳收支，葉綠素含量可以反映植物的生長(cháng)狀況。而干旱脅迫會(huì )降低作物的葉綠素含量，破壞光合機制，...
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