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隨著科技的飛速發(fā)展，無人機技術正以驚人的速度改變著我們的生活和工作方式。其中，近紅外高光譜無人機系統(tǒng)引人矚目，為我們打開了一扇通向未知領域的大門。這項創(chuàng)新技術結合了近紅外光學和高光譜成像，旨在提供更豐富、更全面的信息，從而推動許多領域的進步與發(fā)展。近紅外光學是指波長介于可見光與熱紅外之間的電磁輻射。與可見光相比，近紅外光具有更強的穿透力，能夠通過許多物質(zhì)，包括植物葉片和土壤。高光譜成像則是利用各種波長的光來捕捉圖像，并以每個像素的光譜信息來描述場景。將這兩者結合起來，近紅外高...
背景白細胞（Whitebloodcells,WBCs）是血液的重要組成部分，具有抵抗病毒和細菌感染的功能。在一定的血容量中，白細胞的數(shù)量和比例為醫(yī)生診斷相應疾病提供了有價值的信息。無論是白細胞計數(shù)還是形態(tài)檢測，需要解決的關鍵問題是實現(xiàn)白細胞的分類和識別。然而，傳統(tǒng)的顯微鏡方法嚴重依賴于操作人員的經(jīng)驗，檢測方法過于復雜。近年來，相應的計算機視覺算法和系統(tǒng)已廣泛應用于血細胞自動檢測領域。然而，大多數(shù)識別算法只是將特征提取和分類模塊按順序疊加在一起。當樣本空間較小或類間差距不明顯時...
背景水分含量（Moisturecontent,MC）和脂肪酸含量（Fattyacidcontent,FAC）是大米品質(zhì)的重要指標，影響大米的存儲和食用品質(zhì)。因此，建立一種快速、準確、無損的MC和FAC檢測方法至關重要。可見/近紅外光譜可以響應樣品中的某些含氫基團，從而獲得樣品中的內(nèi)部化學信息。該技術已被用于檢測農(nóng)產(chǎn)品中的水分和脂肪酸含量。同時，與可見光/近紅外光譜相比，高光譜成像（Hyperspectralimaging,HSI）技術具有光譜與圖像相結合的優(yōu)勢。利用每個像素點...
背景水稻真菌病害多由真菌孢子引起，真菌孢子是一種小型無性繁殖體，主要通過空氣傳播。分生孢子越多，傳播范圍越廣，尤其是稻瘟菌（Magnaporthegrisea）和稻綠核菌（Ustilaginoideavirens）。全球每年由稻瘟菌造成的水稻產(chǎn)量損失達數(shù)億公斤。稻綠核菌一旦侵入籽粒，就會直接導致水稻空粒率和癟粒率的增加。因此，了解如何在水稻真菌孢子傳播的早期階段快速捕獲和準確識別孢子，對于早期病害預測至關重要。空氣成分復雜，微生物種類繁多，孢子等微生物懸浮在氣流中，處于不斷碰...
機載高光譜技術是一項先進的遙感技術，通過搭載在航空器上的高光譜傳感器，能夠捕捉到地球表面廣泛的光譜信息。與傳統(tǒng)的遙感技術相比，機載高光譜技術具有更高的分辨率和更豐富的光譜范圍，為科學家們揭示地球的多彩面紗提供了特別的洞察力。機載高光譜技術的核心是高光譜傳感器，它能夠同時獲取大量不同波段的光譜數(shù)據(jù)。每個物質(zhì)都會因其成分和結構的差異而在各個波段上呈現(xiàn)出特別的反射或輻射特性。通過對這些特征進行分析，科學家可以推斷出地表覆蓋類型、土壤組成、植被健康狀況、水質(zhì)等關鍵環(huán)境指標，甚至可以監(jiān)...
激光雷達是用激光器作為輻射源的雷達，是激光技術與雷達技術相結合的產(chǎn)物，由發(fā)射機、天線、接收機、跟蹤架及信息處理等部分組成。與普通的微波雷達相比，激光雷達具有窄波束、大帶寬、測速靈敏度高、隱蔽性好和穿透性好等突出的優(yōu)點。①窄波束：用實際可實現(xiàn)的天線孔徑,可以得到極窄的激光波束。例如,波長為1微米、天線孔徑為1厘米時，可獲得0.1毫弧的波束寬度。窄波束使角度分辨力和測角精度提高。②大帶寬：高的工作頻率使激光雷達能獲得大的信號帶寬，所以有很高的測距精度和距離分辨力。③測速靈敏度高：...
背景：SPAD（Soilplantanalysisdevelopment）即葉片綠度，反映葉片中葉綠素的相對含量。葉綠素是作物光合作用最重要的色素，其濃度變化直接影響作物的健康狀況。傳統(tǒng)葉綠素體外測量方法不適合大面積的實時監(jiān)測。近年來，遙感技術已成為作物生長監(jiān)測的重要工具。特別是基于無人機的低空遙感探測技術，具有操作方便、快速靈活、效率高、空間分辨率理想等優(yōu)點，在精確農(nóng)業(yè)中得到了廣泛應用。搭載在無人機中的高光譜傳感器具有較高的光譜分辨率和較強的波段連續(xù)性，可以準確獲取冬小麥的...
背景：實際生產(chǎn)過程中，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)健康小麥籽粒中混雜著損壞的、發(fā)芽的、霉變的和感染萎蔫病的籽粒。受損的麥粒失去了生存能力，發(fā)芽和霉變的麥粒沒有育種價值。因此，區(qū)分健康與不健康麥粒對于育種具有重要意義。近年來，將高光譜成像技術與機器學習、深度學習相結合的方法在種子識別領域得到了廣泛的應用。但在實際應用中，處于不健康狀態(tài)的麥粒數(shù)量有限，導致數(shù)據(jù)量少或數(shù)據(jù)分布不平衡。此外，數(shù)據(jù)量較小的類別很容易被數(shù)據(jù)量較大的類別所忽略。因此，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習或深度學習算法的準確率較低。這些問題應...
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