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看不見(jiàn)的紋飾，辨不清的顏料？高光譜成像無(wú)損檢測(cè)彩繪文物2025/07/25: InvisiblePatterns,IndiscerniblePigments?Non-DestructiveDetectionofPaintedCulturalRelicsUsingHyperspectralImaging高光譜成像技術(shù)在彩繪文物的檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用，它是一種非破壞性的分析方法，可以提供文物表面詳細(xì)的光譜信息，從而幫助研究人員和保護(hù)人員識(shí)別顏料、評(píng)估文物的保存狀況并支持修復(fù)工作。Hyperspectralimagingtechnologyhasextensiveapplica

從三星堆到山西古墓：高光譜成像在文物考古中的創(chuàng)新應(yīng)用2025/07/18: FromSanxingduitoShanxiAncientTombs:InnovativeApplicationsofHyperspectralImaginginCulturalRelicsArchaeology三星堆遺址的考古發(fā)現(xiàn)持續(xù)為我們揭示古蜀文明的奧秘，而支撐這些發(fā)現(xiàn)背后的，是一項(xiàng)正在革新考古學(xué)研究方法的技術(shù)——高光譜成像。在最近的三星堆考古工作中，這項(xiàng)技術(shù)已成功應(yīng)用于青銅器等珍貴文物的無(wú)損檢測(cè)，幫助研究人員發(fā)現(xiàn)了許多被時(shí)間掩埋的歷史細(xì)節(jié)。高光譜成像技術(shù)通過(guò)采集數(shù)百個(gè)連續(xù)波段的光譜信息，

光譜技術(shù)如何讓水果品質(zhì)分選更智能？2025/07/10: HowDoesSpectralTechnologyMakeFruitQualitySortingSmarter?水果的品質(zhì)分選直接決定了供應(yīng)鏈的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，精準(zhǔn)識(shí)別內(nèi)部損傷不僅能顯著降低優(yōu)質(zhì)果的損耗率，更能提供穩(wěn)定可靠的高品質(zhì)水果。然而，傳統(tǒng)的人工分選和外部檢測(cè)難以發(fā)現(xiàn)瘀傷、凍傷、水心病等內(nèi)部缺陷，導(dǎo)致大量外表完好的水果因隱性損傷而被誤判。光譜與高光譜成像技術(shù)的出現(xiàn)，讓水果內(nèi)部品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)成為可能。這些技術(shù)通過(guò)解析水果內(nèi)部水分、糖分及細(xì)胞結(jié)構(gòu)的特征光信號(hào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)瘀傷、凍傷、海綿組織病變等隱性缺陷

看見(jiàn)“葡萄成熟時(shí)“：高光譜的田間檢測(cè)案例2025/07/03: WhenGrapesRipen:CaseStudiesofHyperspectralFieldDetection在葡萄種植與葡萄酒釀造領(lǐng)域，準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)葡萄成熟度和糖度是決定采收時(shí)機(jī)和最終酒品質(zhì)量的關(guān)鍵。高光譜成像技術(shù)已被證明能夠有效檢測(cè)葡萄的成熟度、糖度(°Brix)和花青素含量，作為高光譜成像技術(shù)的專(zhuān)業(yè)提供商，我們期待看到這項(xiàng)技術(shù)在葡萄品質(zhì)監(jiān)測(cè)中的創(chuàng)新應(yīng)用。目前大多數(shù)研究都局限于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境或?qū)晤w葡萄進(jìn)行檢測(cè)。今天，我們將聚焦兩項(xiàng)突破性研究，展示高光譜技術(shù)如何在田間現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)葡萄品質(zhì)的非破壞性監(jiān)測(cè)

光譜技術(shù)如何無(wú)損判定水果成熟？2025/06/27: HowCanSpectralTechnologyNon-DestructivelyDetermineFruitRipeness?想知道牛油果何時(shí)入口最佳，榴蓮是否熟透？水果成熟度檢測(cè)一直是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要課題，本篇將介紹光譜和高光譜成像技術(shù)如何為這一課題提供了創(chuàng)新解決方案，通過(guò)無(wú)損檢測(cè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)判斷。水果成熟過(guò)程中，其內(nèi)部化學(xué)成分（如葉綠素、類(lèi)胡蘿卜素、糖分、酸度等）會(huì)發(fā)生規(guī)律性變化，這些物質(zhì)對(duì)特定波長(zhǎng)的光具有吸收和反射特性。研究表明，可見(jiàn)光波段主要反映色素變化，而近紅外區(qū)域則與水分、糖分等內(nèi)部成分

高光譜技術(shù)在皮膚檢測(cè)中的實(shí)現(xiàn)：構(gòu)建高效系統(tǒng)與魯棒模型2025/06/24: ImplementationofHyperspectralTechnologyinSkinDetection:BuildingEfficientSystemsａndRobustModels在上一篇文章中，我們探討了高光譜成像技術(shù)在皮膚檢測(cè)中的潛力，而本文將關(guān)注如何實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。Inthepreviousarticle,weexploredthepotentialofhyperspectralimagingtechnologyinskindetection.Thisarticlewillfo

高光譜技術(shù)在皮膚檢測(cè)中的應(yīng)用2025/06/06: TheApplicationofHyperspectralTechnologyinSkinDetection長(zhǎng)期以來(lái)，高光譜成像技術(shù)憑借其在農(nóng)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)秀表現(xiàn)，展現(xiàn)了其強(qiáng)大的洞察力。然而，高光譜的“慧眼”并非止步于此，它正以其無(wú)創(chuàng)、精準(zhǔn)的特性，深入洞察人體皮膚的生理指標(biāo)，為醫(yī)學(xué)診斷和健康管理開(kāi)辟新的篇章。Foralongtime,hyperspectralimaging(HSI)technologyhasdemonstrateditspowerfulinsightsthroug

小麥條銹病精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)：高光譜與日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)解密2025/05/26: PrecisionMonitoringofWheatStripeRust:UnravelingHyperspectralａndSolar-InducedChlorophyllFluorescenceTechnologies小麥條銹病嚴(yán)重威脅糧食安全，實(shí)現(xiàn)早期準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)既需要高靈敏技術(shù)支持，也需切實(shí)可行的硬件設(shè)備。高光譜成像和日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）技術(shù)因其敏感捕捉植株生理和光譜變化的能力，正成為小麥病害監(jiān)測(cè)的有力工具。接下來(lái)，我們結(jié)合三項(xiàng)具體研究案例，展示光譜技術(shù)的應(yīng)用。Wheatstripe

干旱監(jiān)測(cè)新視角：日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）在干旱脅迫響應(yīng)中的應(yīng)用2025/05/16: ANewPerspectiveonDroughtMonitoring:ApplicationofSolar-InducedChlorophyllFluorescence(SIF)inDroughtStressResponse干旱是一種嚴(yán)重的環(huán)境壓力，會(huì)削弱植物的生長(zhǎng)和光合作用，進(jìn)而影響生態(tài)系統(tǒng)和糧食安全。有沒(méi)有一種工具能提前捕捉到植物缺水時(shí)的微妙變化，幫助及時(shí)監(jiān)測(cè)干旱狀況，減輕其影響呢？答案是有的，這就是日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓ê?jiǎn)稱(chēng)SIF）?？梢孕蜗蟮卣f(shuō)，SIF是植物釋放的光合作用信號(hào)，通過(guò)捕捉這束

日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?SIF)在農(nóng)林與生態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用2025/05/09: Solar-InducedChlorophyllFluorescence(SIF)ApplicationsinAgriculture,Forestry,ａndEcologicalMonitoring上一期文章中，我們介紹了日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）是什么，本篇將介紹SIF的主要應(yīng)用。SIF不僅僅是一個(gè)科研概念，它正在成為植物健康的“監(jiān)測(cè)儀”，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、生態(tài)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域帶來(lái)新的機(jī)遇。ThisarticlewillintroducethemainapplicationsofSolar-Induce

植物“熒光”：比肉眼更懂植物健康2025/04/30: Plant"Fluorescence":UnderstandingPlantHealthBeyondtheNakedEye在日常農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中，農(nóng)作物或植被的健康狀況常常出現(xiàn)一些表面上難以察覺(jué)的變化。想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：肉眼觀察并發(fā)現(xiàn)沒(méi)有明顯的病蟲(chóng)害或營(yíng)養(yǎng)缺陷，但田間產(chǎn)量卻出現(xiàn)了下滑。傳統(tǒng)的植被指數(shù)（例如NDVI）在此類(lèi)情況下有時(shí)難以及時(shí)捕捉到植物內(nèi)部的光合作用變化，從而導(dǎo)致對(duì)產(chǎn)量乃至生態(tài)系統(tǒng)健康狀態(tài)的錯(cuò)誤判斷。正是在這種背景下，日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒猓⊿IF）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并迅速成為科學(xué)界

點(diǎn)石成金？高光譜技術(shù)如何讓廢舊塑料純度突破99%！2025/04/23: 每年4月22日的世界地球日，都提醒著我們關(guān)注環(huán)境問(wèn)題，而塑料污染無(wú)疑是其中一個(gè)棘手的挑戰(zhàn)。大量的塑料垃圾難以有效回收，傳統(tǒng)的分選流程難以實(shí)現(xiàn)塑料的高純度分類(lèi)，這不僅是資源的巨大浪費(fèi)，也限制了再生塑料的應(yīng)用價(jià)值，最終只能堆積或焚燒，對(duì)地球造成沉重負(fù)擔(dān)。如何才能讓這些廢棄的塑料“變廢為寶”，以更高的純度回歸生產(chǎn)循環(huán)，成為我們共同探索的方向。傳統(tǒng)的塑料分選方法，無(wú)論是人工操作還是視覺(jué)相機(jī)，都難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的塑料混合物。想象一下，面對(duì)五花八門(mén)的塑料制品，想要一一辨別它們的“真身”并精確分類(lèi)，無(wú)疑是一項(xiàng)

高光譜如何實(shí)現(xiàn)柑橘黃龍病的精準(zhǔn)防控2025/04/18: CitrusHuanglongbingTerminator:HowHyperspectralTechnologyAchievesPrecisePreventionａndControlinOrchards當(dāng)超市貨架上飽滿的臍橙閃爍著誘人的橙紅色，很少有人知道這份甜蜜背后潛伏著一場(chǎng)持續(xù)百年的“柑橘世界大戰(zhàn)”。黃龍病，柑橘產(chǎn)業(yè)的頭號(hào)威脅，被稱(chēng)為柑橘的“癌癥”，一旦感染只能砍樹(shù)。該病癥狀最早在18世紀(jì)被發(fā)現(xiàn)，我國(guó)1919年開(kāi)始報(bào)告此病。自2021年起，廣西柑桔產(chǎn)區(qū)連續(xù)兩年遭受木虱疫害，果園普遍感染黃龍病

病蟲(chóng)害無(wú)處遁形！無(wú)人機(jī)高光譜如何守護(hù)萬(wàn)畝良田？2025/04/08: 清晨六點(diǎn)，廣東黃埔的稻田籠罩在薄霧中。種植負(fù)責(zé)人蹲在田埂上，指尖捏著一片卷曲發(fā)黃的稻葉，眉頭緊鎖——又是稻縱卷葉螟。這種僅有指甲蓋大小的害蟲(chóng)，每年能讓他的收成減少三成。過(guò)去，他們只能憑經(jīng)驗(yàn)噴灑農(nóng)藥，但蟲(chóng)害總是“春風(fēng)吹又生”，農(nóng)藥成本卻像滾雪球般攀升。而此刻，一架搭載銀色方盒的無(wú)人機(jī)掠過(guò)稻田上空。這個(gè)不起眼的“方盒”，正是無(wú)人機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)。它像一雙透視眼，能透過(guò)葉片表層，捕捉到害蟲(chóng)啃食后葉肉細(xì)胞變化的細(xì)微光譜變化。不久，種植負(fù)責(zé)人收到一張“蟲(chóng)害熱力圖”，圖中紅色區(qū)域精準(zhǔn)標(biāo)注了蟲(chóng)害區(qū)域。只需按

高光譜在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用2025/03/24: 在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程中，如何更加精準(zhǔn)和高效地管理農(nóng)作物，以實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)、提質(zhì)和降耗，成為了一個(gè)重要的課題。高光譜成像技術(shù)憑借其優(yōu)勢(shì)，正在為智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供新的解決方案。本篇我們將探討高光譜技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的幾種主要應(yīng)用，揭示其在推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)革新與提升效率方面的作用。高光譜成像的優(yōu)勢(shì)?無(wú)損檢測(cè)?高效獲取大面積農(nóng)田的光譜數(shù)據(jù)?降低人工成本，實(shí)現(xiàn)智能化管理高光譜成像線掃描示意圖，不僅能捕捉到農(nóng)作物的圖像，還能獲取其在數(shù)百個(gè)極窄波長(zhǎng)范圍內(nèi)的光譜信息（圖源網(wǎng)絡(luò)）典型濕地植物葉片的光譜曲線高光譜成像在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)

高光譜成像在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用2025/03/11: 水質(zhì)監(jiān)測(cè)對(duì)保護(hù)水資源至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法難以滿足實(shí)時(shí)、全面監(jiān)測(cè)的需求。高光譜成像技術(shù)以其高分辨率和豐富光譜信息，成為水質(zhì)監(jiān)測(cè)的新興工具。高光譜概述高光譜成像通過(guò)獲取物體在多個(gè)波段的反射光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供詳細(xì)的光譜特征，用于識(shí)別和定量分析水體成分。其原理是通過(guò)光譜傳感器獲取水體反射的光譜數(shù)據(jù)，形成高維的光譜數(shù)據(jù)立方體。高光譜：面的測(cè)量高光譜成像在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的具體應(yīng)用水質(zhì)參數(shù)反演：用于快速評(píng)估濁度、溶解氧等水體理化參數(shù)，建立光譜特征與水質(zhì)參數(shù)關(guān)系模型。污染物檢測(cè)：通過(guò)分析污染物光譜特征，識(shí)別和量化

高光譜應(yīng)用：辨別真假金銀花2025/01/21: 背景金銀花是我國(guó)傳統(tǒng)的藥食同源中藥材和食材，具有抗菌抗炎、清熱解毒等多種功效，同時(shí)也富含營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。然而，由于山銀花在外形和特征上與金銀花極為相似，且產(chǎn)量高、價(jià)格低，一些不法商販為了牟取利益，將山銀花摻雜甚至冒充金銀花進(jìn)行銷(xiāo)售。目前，市場(chǎng)上對(duì)金銀花的鑒別主要依賴(lài)于外觀形態(tài)觀察或化學(xué)檢測(cè)方法。然而，外觀鑒別方法主觀性強(qiáng)，誤差較大；化學(xué)檢測(cè)方法則具有破壞性，且耗時(shí)、成本高，難以滿足快速、無(wú)損、精準(zhǔn)檢測(cè)的實(shí)際需求。相比之下，高光譜成像技術(shù)能夠很好地解決這些問(wèn)題。該技術(shù)具有無(wú)損、快速、環(huán)保的優(yōu)勢(shì)。本研究借

無(wú)人機(jī)高光譜監(jiān)測(cè)水稻田長(zhǎng)勢(shì)實(shí)驗(yàn)2025/01/17: 01項(xiàng)目背景水稻是重要的糧食作物之一，其產(chǎn)量和品質(zhì)對(duì)全球糧食安全具有至關(guān)重要的影響。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水稻的生長(zhǎng)狀態(tài)并實(shí)施精準(zhǔn)管理成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要需求。然而，傳統(tǒng)的水稻生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)方式主要依賴(lài)人工實(shí)地調(diào)查或遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，這些方法存在效率低、成本高、時(shí)效性差等不足，難以適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)精準(zhǔn)管理的要求。相比之下，無(wú)人機(jī)高光譜技術(shù)憑借高效、精準(zhǔn)、非破壞性和實(shí)時(shí)性的優(yōu)勢(shì)，能夠快速獲取水稻田的高光譜數(shù)據(jù)，并通過(guò)計(jì)算NDVI值（歸一化植被指數(shù)）反映水稻的生長(zhǎng)狀況和養(yǎng)分水平。這一技術(shù)不僅大幅提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，還顯著

高光譜應(yīng)用：葡萄糖度實(shí)時(shí)在線檢測(cè)2025/01/08: 背景酸甜度是水果的重要評(píng)價(jià)成分，對(duì)水果的口感、香氣等品質(zhì)特征具有顯著影響。然而，含糖量高中的某些水果可能對(duì)人體健康產(chǎn)生潛在危害。對(duì)水果質(zhì)量的檢查，包括外觀形態(tài)檢測(cè)和內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)。外部檢測(cè)對(duì)象包括顏色、大小和外部缺陷等形態(tài)參數(shù)，而內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)對(duì)象主要包括口感、糖度、酸度等。我國(guó)是水果生產(chǎn)和出口大國(guó)，但由于水果質(zhì)量與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)要求還有較大差距，造成出口水果數(shù)量雖多，但價(jià)格偏低。我們迫切需要提高我國(guó)的水果檢測(cè)技術(shù)水平，改善水果質(zhì)量，以提高競(jìng)爭(zhēng)力。目前，水果糖度檢測(cè)，特別是以葡萄為代表的整串（串狀）水果的

高光譜在土壤微塑料顆粒分類(lèi)的實(shí)驗(yàn)2024/09/09: 關(guān)鍵詞導(dǎo)讀：塑料顆粒分選高光譜技術(shù)無(wú)損檢測(cè)01實(shí)驗(yàn)背景土壤微塑料是指進(jìn)入土壤環(huán)境中的微型塑料顆粒。這些微塑料顆粒通常是由于塑料制品在環(huán)境中的分解、老化以及物理磨損而產(chǎn)生的。它們具有粒徑小、遷移性強(qiáng)、疏水性強(qiáng)等特點(diǎn)，因此容易在土壤和水體中分布和遷移。土壤微塑料對(duì)土壤生態(tài)系統(tǒng)具有顯著的負(fù)面影響。高光譜技術(shù)能夠捕捉非常詳細(xì)的光譜數(shù)據(jù)，幾乎提供了連續(xù)的光譜信息。每一種塑料材料都有其光譜特征，這些特征體現(xiàn)在它們對(duì)不同波長(zhǎng)光線的吸收和反射特性上，從而可以通過(guò)高光譜成像得到精準(zhǔn)區(qū)分?？捎糜诙喾N塑料類(lèi)型和混合塑

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