本研究采用高光譜成像技術(shù)和深度森林（DF）模型，對(duì)不同程度霜害稻種進(jìn)行快速無損分類。通過優(yōu)化光譜數(shù)據(jù)預(yù)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(duì)比了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)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(cè)精度，也為高光譜成像在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)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(yīng)用方向是土壤碳含量預(yù)測(cè)。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(yù)測(cè)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(gè)多尺度的光譜和空間特征網(wǎng)絡(luò)(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(yīng)用。閱讀全文 ∨
紅薯缺陷的快速非破壞性檢測(cè)和分類技術(shù)能夠同時(shí)獲取樣品的光譜信息和空間信息，為紅薯的品質(zhì)評(píng)估提供了一種有效的工具。通過高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)紅薯中的健康、凍傷和病變樣本的精確鑒別，進(jìn)而提高紅薯加工和儲(chǔ)存過程中的經(jīng)濟(jì)效益。閱讀全文 ∨
本論文的應(yīng)用方向集中于農(nóng)業(yè)中作物葉片生物量的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)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(zhǔn)確、穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型，支持農(nóng)田精準(zhǔn)管理、資源優(yōu)化及作物育種。同時(shí)，該方法適用于植物性狀的快速檢測(cè)，為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的碳循環(huán)評(píng)估和農(nóng)業(yè)信息化提供新思路。這一成果可廣泛應(yīng)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(píng)價(jià)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(biāo)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(zhǎng)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(cè)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(shí)時(shí)性優(yōu)點(diǎn)，可以在不對(duì)種子進(jìn)行破壞性處理的情況下進(jìn)行檢測(cè)，并且能夠?qū)崟r(shí)獲取數(shù)據(jù)，從而提高檢測(cè)效率。因此，利用高光譜成像技術(shù)對(duì)南瓜籽的含水率和尺寸方面進(jìn)行檢測(cè)具有很大的優(yōu)勢(shì)，可以為南瓜籽的質(zhì)量評(píng)價(jià)和處理提供科學(xué)依據(jù)。此外，數(shù)據(jù)融合是將來自多個(gè)傳感器源的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行組合和關(guān)聯(lián)，以獲得比單個(gè)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(yù)測(cè)模型，確定南瓜籽的大小。閱讀全文 ∨
森林病蟲害的早期檢測(cè)是森林健康監(jiān)測(cè)遙感應(yīng)用的重點(diǎn)。松枯?。≒WD）對(duì)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(shì)，當(dāng)前探索高光譜檢測(cè)在視覺前階段檢測(cè)PWD的作用。本研究旨在調(diào)查松樹種類、感染反應(yīng)和數(shù)據(jù)類型對(duì)視覺前階段PWD高光譜檢測(cè)的影響。在三個(gè)地點(diǎn)對(duì)兩種松樹樣本樹進(jìn)行了人工接種實(shí)驗(yàn)，并使用地面非成像和無人機(jī)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(yīng)：保持健康（KH）、快速感染（QI）、緩慢恢復(fù)（SR）、快速恢復(fù)（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(dòng)態(tài)變化與五種感染反應(yīng)的光譜特征吻合。從第14天起能對(duì)具有QI反應(yīng)的感染樹木的光譜檢測(cè)準(zhǔn)確率超50%。此外，成像和非成像數(shù)據(jù)類型對(duì)檢測(cè)過程沒有顯著影響。需要進(jìn)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(zhǎng)環(huán)境中的檢測(cè)。閱讀全文 ∨
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