![使用無人機高光譜圖像和小型校準數據集對田間土壤有機質進行高分辨率測繪]( "使用無人機高光譜圖像和小型校準數據集對田間土壤有機質進行高分辨率測繪")
中(zhong)國農業(ye)發生(sheng)于新(xin)石器時代。中(zhong)國農業(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)產(chan)(chan)結(jie)構包括種(zhong)植(zhi)業(ye)、林業(ye)、畜(chu)牧(mu)業(ye)、漁業(ye)和(he)副業(ye)；但數千年(nian)來一直以(yi)(yi)種(zhong)植(zhi)業(ye)為(wei)(wei)主。東北地區的(de)(de)(de)(de)(de)黑(hei)土(tu)(tu)(tu)(tu)地，是寶貴的(de)(de)(de)(de)(de)農業(ye)資(zi)源(yuan)。黑(hei)土(tu)(tu)(tu)(tu)地的(de)(de)(de)(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤富含(han)有(you)機(ji)質(zhi)(zhi)，深黑(hei)色(se)的(de)(de)(de)(de)(de)沃土(tu)(tu)(tu)(tu)，沉甸甸的(de)(de)(de)(de)(de)感(gan)覺讓人(ren)(ren)(ren)感(gan)受到這片(pian)(pian)土(tu)(tu)(tu)(tu)地的(de)(de)(de)(de)(de)肥沃。在(zai)現代農業(ye)生(sheng)產(chan)(chan)中(zhong)，科技的(de)(de)(de)(de)(de)應用在(zai)這片(pian)(pian)沃土(tu)(tu)(tu)(tu)上(shang)也發揮著(zhu)至關重要的(de)(de)(de)(de)(de)作用，科研(yan)團隊利用機(ji)載(zai)高(gao)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)對黑(hei)土(tu)(tu)(tu)(tu)地的(de)(de)(de)(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤有(you)機(ji)質(zhi)(zhi)做了相(xiang)關研(yan)究(jiu)(jiu)。使(shi)(shi)用無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)高(gao)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)圖(tu)像(xiang)(xiang)和(he)小型校(xiao)準(zhun)數據集(ji)(ji)對田(tian)間(jian)土(tu)(tu)(tu)(tu)壤有(you)機(ji)質(zhi)(zhi)進行(xing)高(gao)分辨(bian)率測(ce)繪快速(su)獲取(qu)田(tian)間(jian)尺(chi)度土(tu)(tu)(tu)(tu)壤有(you)機(ji)質(zhi)(zhi)（SOM）的(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)分辨(bian)率空間(jian)分布對于精準(zhun)農業(ye)至關重要。無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)成像(xiang)(xiang)高(gao)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)技術以(yi)(yi)其高(gao)空間(jian)分辨(bian)率和(he)時效性，可以(yi)(yi)填補(bu)地面(mian)監測(ce)和(he)遙感(gan)的(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)(jiu)空白(bai)。本研(yan)究(jiu)(jiu)旨在(zai)測(ce)試在(zai)中(zhong)國東北典型低(di)地勢黑(hei)土(tu)(tu)(tu)(tu)地區使(shi)(shi)用無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)高(gao)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)數據（400–1000 nm）和(he)小型校(xiao)準(zhun)樣本集(ji)(ji)進行(xing)1 m分辨(bian)率SOM繪圖(tu)的(de)(de)(de)(de)(de)可行(xing)性。該(gai)實(shi)驗在(zai)大約20公頃(qing)的(de)(de)(de)(de)(de)土(tu)(tu)(tu)(tu)地上(shang)進行(xing)。為(wei)(wei)了進行(xing)校(xiao)準(zhun)，使(shi)(shi)用 100 × 100 m 網格(ge)采樣策略收(shou)集(ji)(ji)了 20 個(ge)樣品，同(tong)時隨(sui)(sui)機(ji)收(shou)集(ji)(ji)了 20 個(ge)樣品進行(xing)獨立(li)驗證(zheng)。無(wu)人(ren)(ren)(ren)機(ji)捕(bu)獲空間(jian)分辨(bian)率為(wei)(wei)0.05×0.05 m的(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)圖(tu)像(xiang)(xiang)。然后(hou)對每 1 × 1 m 內提取(qu)的(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)進行(xing)平均以(yi)(yi)代表(biao)該(gai)網格(ge)的(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)。在(zai)應用各種(zhong)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)預處(chu)理（包括吸光(guang)(guang)度轉換、多重散射校(xiao)正(zheng)、Savitzky-Golay 平滑濾(lv)波和(he)一階微分）后(hou)，SOM 光(guang)(guang)譜(pu)(pu)相(xiang)關系數的(de)(de)(de)(de)(de)絕(jue)對最大值從 0.41 增加到 0.58。最佳(jia)隨(sui)(sui)機(ji)森林（R...
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![IRIS機載一體式激光雷達高光譜成像儀在評估雜草抗性方面的應用]( "IRIS機載一體式激光雷達高光譜成像儀在評估雜草抗性方面的應用")
“倘若(ruo)有什么植(zhi)物(wu)妨礙了(le)我們(men)(men)的(de)(de)(de)計劃(hua)，或是(shi)擾亂了(le)我們(men)(men)干凈整齊的(de)(de)(de)世界，人們(men)(men)就會給(gei)它們(men)(men)冠上(shang)雜(za)(za)(za)草之名(ming)。可(ke)如果你本(ben)沒什么宏偉大(da)計或長遠藍圖，它們(men)(men)就只(zhi)是(shi)清新(xin)簡單的(de)(de)(de)綠影(ying)(ying)，一(yi)(yi)點也不面(mian)目(mu)(mu)(mu)可(ke)憎。” ——《雜(za)(za)(za)草的(de)(de)(de)故事》清新(xin)簡單的(de)(de)(de)綠影(ying)(ying)自然(ran)(ran)面(mian)目(mu)(mu)(mu)可(ke)愛，惹(re)人注目(mu)(mu)(mu)，但人類生存之下，繁多冗雜(za)(za)(za)的(de)(de)(de)一(yi)(yi)片蔓延，確是(shi)明(ming)目(mu)(mu)(mu)張膽(dan)地搶了(le)農(nong)(nong)(nong)(nong)作(zuo)物(wu)的(de)(de)(de)地盤，傷了(le)農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)發展。世界上(shang)的(de)(de)(de)雜(za)(za)(za)草有1000多種，它們(men)(men)通常生長迅速、繁殖能(neng)力(li)強，會對(dui)(dui)農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)產(chan)生一(yi)(yi)定的(de)(de)(de)影(ying)(ying)響。雜(za)(za)(za)草不僅(jin)會與農(nong)(nong)(nong)(nong)作(zuo)物(wu)爭奪(duo)土壤養分(fen)(fen)和(he)(he)(he)水分(fen)(fen)，傳(chuan)播病蟲害，從而影(ying)(ying)響農(nong)(nong)(nong)(nong)作(zuo)物(wu)的(de)(de)(de)生長和(he)(he)(he)產(chan)量(liang)，含有毒素的(de)(de)(de)雜(za)(za)(za)草還(huan)會影(ying)(ying)響農(nong)(nong)(nong)(nong)作(zuo)物(wu)品(pin)質。因此，對(dui)(dui)于(yu)農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)生產(chan)來說，防(fang)治雜(za)(za)(za)草對(dui)(dui)保證(zheng)農(nong)(nong)(nong)(nong)作(zuo)物(wu)的(de)(de)(de)正(zheng)常生長和(he)(he)(he)產(chan)量(liang)至(zhi)(zhi)關(guan)重(zhong)(zhong)要。IRIS機(ji)載一(yi)(yi)體式激光雷達高光譜(pu)成(cheng)(cheng)像(xiang)儀在(zai)評(ping)估雜(za)(za)(za)草抗(kang)性(xing)方面(mian)的(de)(de)(de)應(ying)用(yong)雜(za)(za)(za)草防(fang)治是(shi)現代農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)生產(chan)管(guan)理的(de)(de)(de)重(zhong)(zhong)要組成(cheng)(cheng)部分(fen)(fen)。然(ran)(ran)而，過(guo)度依賴常用(yong)除草劑進行(xing)(xing)化學防(fang)治已(yi)導(dao)致大(da)量(liang)抗(kang)性(xing)雜(za)(za)(za)草的(de)(de)(de)出現，對(dui)(dui)可(ke)持(chi)續農(nong)(nong)(nong)(nong)業(ye)構成(cheng)(cheng)重(zhong)(zhong)大(da)威脅。因此，開發一(yi)(yi)種大(da)面(mian)積準確評(ping)估和(he)(he)(he)量(liang)化田間雜(za)(za)(za)草抗(kang)性(xing)的(de)(de)(de)方法(fa)對(dui)(dui)于(yu)農(nong)(nong)(nong)(nong)場管(guan)理和(he)(he)(he)可(ke)持(chi)續發展至(zhi)(zhi)關(guan)重(zhong)(zhong)要。目(mu)(mu)(mu)前的(de)(de)(de)方法(fa)，例如目(mu)(mu)(mu)視(shi)檢查，既(ji)費時又費力(li)。酶(mei)測定雖然(ran)(ran)準確，但只(zhi)能(neng)在(zai)實驗室環境中進行(xing)(xing)。熱成(cheng)(cheng)像(xiang)技術可(ke)能(neng)會受(shou)到環境因素的(de)(de)(de)影(ying)(ying)響，導(dao)致在(zai)室外使用(yong)時精度較低。因此，無法(fa)大(da)規模應(ying)用(yong)。無人機(ji)（UAV）和(he)(he)(he)各種傳(chuan)感器已(yi)經成(cheng)(cheng)為植(zhi)物(wu)表(biao)型研究中不可(ke)或缺的(de)(de)(de)工具。在(zai)這項研究中，作(zuo)者于(yu)2021年(nian)6月7日(ri)在(zai)中國黑(hei)龍江省哈(ha)爾濱市(shi)向陽農(nong)(nong)(nong)(nong)場（位于(yu)...
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![Resonon | 高光譜成像結合機器學習檢測火炬松幼苗梭形銹病發病率]( "Resonon | 高光譜成像結合機器學習檢測火炬松幼苗梭形銹病發病率")
高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)成(cheng)像結合機器學(xue)習檢(jian)測(ce)火(huo)炬(ju)(ju)(ju)松(song)幼(you)苗(miao)梭形(xing)銹病(bing)發(fa)病(bing)率(lv)(lv)火(huo)炬(ju)(ju)(ju)松(song)是美國(guo)南部最(zui)重(zhong)要的(de)(de)(de)(de)森林(lin)樹種(zhong)(zhong)，它生(sheng)(sheng)長迅速(su)、適(shi)應性(xing)(xing)強，可(ke)用(yong)(yong)(yong)于(yu)建(jian)筑(zhu)木材、膠合板和(he)紙漿等(deng)。松(song)梭形(xing)銹病(bing)是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme（Cqf）引(yin)起(qi)的(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)種(zhong)(zhong)影響(xiang)該物種(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)常見且(qie)具有破壞(huai)性(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)病(bing)害。這種(zhong)(zhong)真菌通常會(hui)(hui)感染(ran)幼(you)樹的(de)(de)(de)(de)莖(jing)，導致被(bei)稱為(wei)(wei)“銹癭”的(de)(de)(de)(de)腫(zhong)瘤樣生(sheng)(sheng)長物產生(sheng)(sheng)，可(ke)能會(hui)(hui)造(zao)成(cheng)樹木死亡或(huo)產生(sheng)(sheng)“銹叢”，從而(er)妨礙樹木生(sheng)(sheng)長，降低木材使用(yong)(yong)(yong)價值(zhi)。種(zhong)(zhong)植抗病(bing)苗(miao)是限制該病(bing)害的(de)(de)(de)(de)最(zui)有效的(de)(de)(de)(de)措(cuo)施(shi)。溫室中抗病(bing)性(xing)(xing)測(ce)試在(zai)人工接種(zhong)(zhong)幼(you)苗(miao)后的(de)(de)(de)(de)目(mu)視估計病(bing)害發(fa)病(bing)率(lv)(lv)和(he)嚴重(zhong)程度具有高度主(zhu)觀性(xing)(xing)，容易(yi)出(chu)現人為(wei)(wei)錯誤，且(qie)勞動密(mi)集。此外，目(mu)視評(ping)(ping)估只(zhi)有在(zai)病(bing)害感染(ran)一(yi)(yi)段時(shi)(shi)間后，癥狀充分發(fa)展時(shi)(shi)才能進行。而(er)高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)成(cheng)像可(ke)同時(shi)(shi)獲取空(kong)間和(he)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)信息，提(ti)供了在(zai)不(bu)同空(kong)間尺度上分析(xi)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)信息的(de)(de)(de)(de)機會(hui)(hui)，已成(cheng)功應用(yong)(yong)(yong)于(yu)多種(zhong)(zhong)植物物種(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)病(bing)害和(he)脅迫檢(jian)測(ce)。基于(yu)此，在(zai)本(ben)文中，來自(zi)(zi)北卡羅來納州立(li)大(da)學(xue)和(he)密(mi)西西比州立(li)大(da)學(xue)的(de)(de)(de)(de)研究團隊提(ti)出(chu)了一(yi)(yi)種(zhong)(zhong)利用(yong)(yong)(yong)高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)成(cheng)像技術篩選火(huo)炬(ju)(ju)(ju)松(song)幼(you)苗(miao)梭形(xing)銹病(bing)發(fa)病(bing)率(lv)(lv)的(de)(de)(de)(de)創新方法，具體(ti)目(mu)標(biao)為(wei)(wei)（1）開發(fa)高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)圖像處理管道，用(yong)(yong)(yong)于(yu)從火(huo)炬(ju)(ju)(ju)松(song)幼(you)苗(miao)圖像中的(de)(de)(de)(de)特(te)定感興趣區域（ROI）中提(ti)取光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)數據；（2）基于(yu)來自(zi)(zi)(1)的(de)(de)(de)(de)特(te)定ROI的(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)數據，評(ping)(ping)估用(yong)(yong)(yong)于(yu)區分患病(bing)和(he)未患病(bing)幼(you)苗(miao)的(de)(de)(de)(de)SVM分類模型。圖1 火(huo)炬(ju)(ju)(ju)松(song)幼(you)苗(miao)高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)圖像采集的(de)(de)(de)(de)成(cheng)像裝置(zhi)。【高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)圖像獲取】線(xian)性(xing)(xing)掃描高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)成(cheng)像儀（Pika XC2，Resonon In...
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![Resonon | PIKA NIR高光譜成像在估算積雪密度上的應用]( "Resonon | PIKA NIR高光譜成像在估算積雪密度上的應用")
改進積雪(xue)密(mi)度(du)(du)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)估(gu)(gu)計(ji)是目前雪(xue)研(yan)究(jiu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)一個(ge)關(guan)鍵問題。表征密(mi)度(du)(du)時空變(bian)(bian)異(yi)性(xing)對于水當量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)估(gu)(gu)算、水力(li)發電和(he)自(zi)然災害（雪(xue)崩(beng)洪水等）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)估(gu)(gu)至(zhi)關(guan)重要。高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)成像是一種(zhong)監測和(he)估(gu)(gu)計(ji)其(qi)物(wu)理(li)特性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)有前途且可靠的(de)(de)(de)(de)(de)(de)工具(ju)。事實(shi)(shi)上，雪(xue)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)反(fan)射(she)率(lv)在(zai)一定程度(du)(du)上受其(qi)物(wu)理(li)特性(xing)變(bian)(bian)化(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)控制(zhi)，尤其(qi)是在(zai)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)近紅外（NIR）部分(fen)。為(wei)此，已經設計(ji)了(le)幾(ji)種(zhong)模(mo)型根據(ju)(ju)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)信息估(gu)(gu)算積雪(xue)密(mi)度(du)(du)。然而，還沒有一個(ge)實(shi)(shi)現(xian)滿(man)(man)意的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結果。主要困(kun)難之一是積雪(xue)密(mi)度(du)(du)和(he)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)反(fan)射(she)率(lv)之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)系是非雙射(she)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)（滿(man)(man)射(she)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)）。事實(shi)(shi)上，幾(ji)個(ge)反(fan)射(she)振幅與相(xiang)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)密(mi)度(du)(du)相(xiang)關(guan)，反(fan)之亦然，所以(yi)密(mi)度(du)(du)和(he)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)反(fan)射(she)率(lv)之間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)相(xiang)關(guan)性(xing)可能非常(chang)弱(ruo)。基(ji)于此，為(wei)了(le)解決(jue)該問題，本研(yan)究(jiu)中提出(chu)了(le)基(ji)于光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)數據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)積雪(xue)密(mi)度(du)(du)估(gu)(gu)計(ji)混(hun)合(he)(he)(he)模(mo)型。主要研(yan)究(jiu)目標(biao)是利用高光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)NIR成像（PIKA NIR，RESONON Company）（900-1700 nm）以(yi)5.5 nm的(de)(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)譜(pu)(pu)(pu)(pu)分(fen)辨率(lv)測試混(hun)合(he)(he)(he)模(mo)型（HM）估(gu)(gu)計(ji)季節性(xing)積雪(xue)密(mi)度(du)(du)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)性(xing)能。混(hun)合(he)(he)(he)模(mo)型結合(he)(he)(he)了(le)一個(ge)分(fen)類器和(he)3個(ge)與密(mi)度(du)(du)類別相(xiang)關(guan)聯的(de)(de)(de)(de)(de)(de)特定估(gu)(gu)算量（弱(ruo)到中度(du)(du)變(bian)(bian)質(zhi)雪(xue)（WMM），中度(du)(du)到高度(du)(du)變(bian)(bian)質(zhi)雪(xue)（MHM）和(he)高度(du)(du)到極高度(du)(du)變(bian)(bian)質(zhi)雪(xue)（HVM））。利用2018（1.19-3.27）、2019（1.10-4.3）和(he)2020（1.29-3.10）年冬季在(zai)加(jia)拿大魁北(bei)克國立(li)科學(xue)研(yan)究(jiu)院（INRS）的(de)(de)(de)(de)(de)(de)科技園內(nei)（46°47′43.22″北(bei)緯，-71°18′10″西(xi)經）收集(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數據(ju)(ju)集(ji)校準(zhun)和(he)驗證(zheng)了(le)HM。混(hun)合(he)(he)(he)模(mo)型在(zai)兩個(ge)...
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![利用近端高光譜成像快速篩選光合參數]( "利用近端高光譜成像快速篩選光合參數")
全球氣候變(bian)化(hua)引起的(de)(de)(de)(de)預(yu)計人口增(zeng)長(chang)以及土地(di)和(he)(he)農業(ye)資源可(ke)(ke)利(li)(li)用(yong)(yong)(yong)性的(de)(de)(de)(de)壓力使(shi)(shi)未來幾十(shi)年(nian)(nian)全球糧(liang)食供應的(de)(de)(de)(de)需求增(zeng)加(jia)。提高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)合(he)作(zuo)(zuo)用(yong)(yong)(yong)能(neng)力已成為(wei)實(shi)現作(zuo)(zuo)物(wu)增(zeng)產的(de)(de)(de)(de)目(mu)標。目(mu)前，測(ce)量(liang)(liang)(liang)光(guang)(guang)(guang)合(he)作(zuo)(zuo)用(yong)(yong)(yong)的(de)(de)(de)(de)方(fang)法是耗(hao)時(shi)的(de)(de)(de)(de)且(qie)具(ju)(ju)(ju)破壞性的(de)(de)(de)(de)，這(zhe)會減(jian)慢(man)鑒(jian)定具(ju)(ju)(ju)高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)合(he)能(neng)力的(de)(de)(de)(de)農作(zuo)(zuo)物(wu)種質的(de)(de)(de)(de)研究和(he)(he)育(yu)種工作(zuo)(zuo)。作(zuo)(zuo)者在(zai)1分鐘內(nei)收集(ji)樣地(di)（~2 m×2 m）向陽葉片像素的(de)(de)(de)(de)高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)反射率以量(liang)(liang)(liang)化(hua)光(guang)(guang)(guang)合(he)作(zuo)(zuo)用(yong)(yong)(yong)參數(shu)和(he)(he)色素含量(liang)(liang)(liang)。在(zai)兩個生(sheng)長(chang)季節（2017年(nian)(nian)和(he)(he)2018年(nian)(nian)）利(li)(li)用(yong)(yong)(yong)田(tian)間生(sheng)長(chang)的(de)(de)(de)(de)經(jing)基因改變(bian)了光(guang)(guang)(guang)合(he)途徑的(de)(de)(de)(de)煙草，建立了8個光(guang)(guang)(guang)合(he)參數(shu)和(he)(he)色素性狀的(de)(de)(de)(de)預(yu)測(ce)模(mo)型。利(li)(li)用(yong)(yong)(yong)偏最(zui)小二乘法（PLSR）分析可(ke)(ke)見近紅外（400-900 nm）光(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)相機測(ce)得的(de)(de)(de)(de)植物(wu)反射像素，預(yu)測(ce)了Rubisco最(zui)大(da)羧化(hua)速率（Vc,max，R2=0.79）和(he)(he)最(zui)大(da)電(dian)子傳(chuan)遞速率（J1800，R2=0.59），最(zui)大(da)光(guang)(guang)(guang)飽(bao)和(he)(he)光(guang)(guang)(guang)合(he)作(zuo)(zuo)用(yong)(yong)(yong)（Pmax，R2=0.54），葉綠素含量(liang)(liang)(liang)（R2=0.87），葉綠素a/b（R2=0.63），碳含量(liang)(liang)(liang)（R2=0.47）和(he)(he)氮含量(liang)(liang)(liang)（R2=0.49）。當(dang)使(shi)(shi)用(yong)(yong)(yong)兩臺(tai)(tai)400-1800 nm相機時(shi)，模(mo)型的(de)(de)(de)(de)預(yu)測(ce)并沒有改善，這(zhe)表(biao)(biao)明(ming)僅使(shi)(shi)用(yong)(yong)(yong)一(yi)臺(tai)(tai)VNIR相機就能(neng)實(shi)現強大(da)，廣泛適用(yong)(yong)(yong)且(qie)更(geng)具(ju)(ju)(ju)“成本效(xiao)益(yi)”的(de)(de)(de)(de)效(xiao)果。該分析過程和(he)(he)方(fang)法可(ke)(ke)用(yong)(yong)(yong)于所有作(zuo)(zuo)物(wu)中，從而提供高(gao)(gao)(gao)通(tong)量(liang)(liang)(liang)田(tian)間表(biao)(biao)型篩選，并在(zai)田(tian)間試驗中提高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)合(he)性能(neng)。高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)圖(tu)像收集(ji)建立基于地(di)面的(de)(de)(de)(de)表(biao)(biao)型平臺(tai)(tai)（圖(tu)1），包括兩個推掃式高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)相機。第一(yi)臺(tai)(tai)高(gao)(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)譜(pu)(pu)相機（P...
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![利用高光譜成像診斷作物冷害]( "利用高光譜成像診斷作物冷害")
冷害(hai)是造成(cheng)作(zuo)物(wu)嚴(yan)重損失(shi)和(he)(he)不可(ke)(ke)(ke)逆轉(zhuan)傷害(hai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)災害(hai)之一。為(wei)(wei)(wei)避免產量(liang)損失(shi)，可(ke)(ke)(ke)利用(yong)(yong)高(gao)(gao)通(tong)量(liang)表(biao)型(xing)選擇耐寒脅迫的(de)(de)(de)(de)(de)(de)作(zuo)物(wu)品種(zhong)。如今(jin)，無損光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜圖(tu)像分(fen)(fen)析(xi)已成(cheng)為(wei)(wei)(wei)一種(zhong)有(you)效(xiao)方(fang)法，并已廣(guang)泛應(ying)用(yong)(yong)于高(gao)(gao)通(tong)量(liang)表(biao)型(xing)分(fen)(fen)析(xi)中(zhong)，反映出(chu)植物(wu)結(jie)(jie)構組(zu)成(cheng)，生(sheng)長發(fa)育過(guo)程中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)理，生(sheng)化特性和(he)(he)特征。本(ben)研究利用(yong)(yong)卷(juan)積(ji)神經網(wang)絡（CNN）模型(xing)提(ti)取可(ke)(ke)(ke)見(jian)-近紅外范圍的(de)(de)(de)(de)(de)(de)特征光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜估計玉米(mi)(mi)幼苗(miao)(miao)(miao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)冷害(hai)。文中(zhong)以五(wu)個品種(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)冷處理玉米(mi)(mi)幼苗(miao)(miao)(miao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜圖(tu)像為(wei)(wei)(wei)研究對象。光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜范圍為(wei)(wei)(wei)450-885 nm。高(gao)(gao)斯低(di)通(tong)濾波和(he)(he)Savitzky-Golay平滑方(fang)法結(jie)(jie)合一階(jie)導數進行光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜數據(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)預處理。從(cong)每種(zhong)玉米(mi)(mi)幼苗(miao)(miao)(miao)選定的(de)(de)(de)(de)(de)(de)感興(xing)趣區域獲取3600個像素(su)樣(yang)本(ben)用(yong)(yong)于CNN建(jian)模。CNN模型(xing)建(jian)立(li)后，從(cong)高(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜圖(tu)像中(zhong)提(ti)取400個像素(su)樣(yang)本(ben)作(zuo)為(wei)(wei)(wei)每個品種(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)測試集。最后，通(tong)過(guo)分(fen)(fen)析(xi)分(fen)(fen)類準確度和(he)(he)計算效(xiao)率(lv)確定一個CNN模型(xing)。CNN檢(jian)測到(dao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)不同類型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)玉米(mi)(mi)幼苗(miao)(miao)(miao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)冷害(hai)水平分(fen)(fen)別為(wei)(wei)(wei)W22 (41.8 %)，BxM (35%)， B73 (25.6%)，PH207 (20%)， Mo17 (14%)，與化學方(fang)法的(de)(de)(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)果(guo)高(gao)(gao)度相(xiang)關(guan)。兩種(zhong)方(fang)法檢(jian)測結(jie)(jie)果(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)相(xiang)關(guan)系數為(wei)(wei)(wei)0.8219。因此，研究證明基于CNN建(jian)模的(de)(de)(de)(de)(de)(de)光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜分(fen)(fen)析(xi)可(ke)(ke)(ke)以為(wei)(wei)(wei)玉米(mi)(mi)幼苗(miao)(miao)(miao)冷害(hai)監測提(ti)供參考。高(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜成(cheng)像采集利用(yong)(yong)推掃式(shi)高(gao)(gao)光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜相(xiang)機(ji)（PIKA II，Resonon）成(cheng)像系統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)整個結(jie)(jie)構感興(xing)趣區域樣(yang)本(ben)數據(ju)選擇程序樣(yang)本(ben)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)3D光(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)(guang)譜分(fen)(fen)布CNN和(he)(he)化學方(fang)法結(jie)(jie)果(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)比較(jiao)結(jie)(jie)論自(zi)卷(juan)積(ji)神經網(wang)絡發(fa)...
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![高光譜成像在無脊椎動物上的應用]( "高光譜成像在無脊椎動物上的應用")
近(jin)端成(cheng)像(xiang)(xiang)遙感(gan)技術(shu)(shu)可根據特(te)定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)外部反(fan)(fan)射(she)(she)特(te)征(zheng)對(dui)(dui)生(sheng)物(wu)(wu)體(ti)進行表(biao)(biao)征(zheng)和特(te)征(zheng)描述。這(zhe)些(xie)成(cheng)像(xiang)(xiang)技術(shu)(shu)引起了(le)人們的(de)(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)注，并廣泛(fan)應用于植(zhi)物(wu)(wu)和動(dong)物(wu)(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)態、系統、進化(hua)(hua)以及生(sheng)理(li)研究(jiu)(jiu)中(zhong)(zhong)。然(ran)而，重要(yao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)因子可能(neng)會影響質(zhi)量(liang)和體(ti)反(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)特(te)征(zheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)一致(zhi)性(xing)(xing)(xing)，從(cong)而影響這(zhe)些(xie)技術(shu)(shu)作為非侵入式表(biao)(biao)型(xing)和特(te)征(zheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)部分(fen)能(neng)力。我們從(cong)3種(zhong)昆蟲中(zhong)(zhong)獲(huo)得了(le)高(gao)光(guang)譜(pu)體(ti)反(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)，并研究(jiu)(jiu)了(le)制備程(cheng)(cheng)序(xu)和保(bao)(bao)存(cun)時間(jian)(jian)如(ru)何(he)影響反(fan)(fan)射(she)(she)率(lv)對(dui)(dui)性(xing)(xing)(xing)別(bie)，來源和年(nian)齡響應的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力。輻射(she)(she)光(guang)譜(pu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)不同部分(fen)對(dui)(dui)制備程(cheng)(cheng)序(xu)和保(bao)(bao)存(cun)時間(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)敏感(gan)性(xing)(xing)(xing)差異很(hen)大。基(ji)于3個(ge)(ge)昆蟲物(wu)(wu)種(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)研究(jiu)(jiu)，我們成(cheng)功確定(ding)了(le)特(te)定(ding)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)輻射(she)(she)區域，基(ji)于以下兩個(ge)(ge)方面，表(biao)(biao)型(xing)形(xing)狀變得更加明顯(xian)：（1）用蒸(zheng)餾(liu)水輕輕清(qing)洗(xi)博物(wu)(wu)館標本，或（2）用70%的(de)(de)(de)(de)(de)(de)乙醇殺死并保(bao)(bao)存(cun)昆蟲標本。殺死和保(bao)(bao)存(cun)程(cheng)(cheng)序(xu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)標準化(hua)(hua)將極(ji)大地提高(gao)近(jin)端成(cheng)像(xiang)(xiang)遙感(gan)技術(shu)(shu)在表(biao)(biao)征(zheng)和研究(jiu)(jiu)無脊椎動(dong)物(wu)(wu)生(sheng)態和進化(hua)(hua)上的(de)(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力。【材料】83個(ge)(ge)葉(xie)蟬(chan)標本（41個(ge)(ge)雌性(xing)(xing)(xing)和42個(ge)(ge)雄性(xing)(xing)(xing)）（半(ban)翅目(mu)：葉(xie)蟬(chan)科(ke)(ke)），來源于西(xi)北農林(lin)科(ke)(ke)技大學昆蟲博物(wu)(wu)館。獲(huo)取所(suo)有標本清(qing)潔前后的(de)(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)光(guang)譜(pu)圖像(xiang)(xiang)。新捕(bu)獲(huo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實(shi)驗(yan)室飼(si)(si)養的(de)(de)(de)(de)(de)(de)西(xi)花薊(ji)馬(ma)標本，最初(chu)是2007從(cong)中(zhong)(zhong)國農業科(ke)(ke)學院蔬菜花卉(hui)研究(jiu)(jiu)所(suo)溫室中(zhong)(zhong)甜瓜上采集(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。新捕(bu)獲(huo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)褐飛(fei)虱標本（半(ban)翅目(mu)：飛(fei)虱科(ke)(ke)）來自浙江省(sheng)農業科(ke)(ke)學院稻田的(de)(de)(de)(de)(de)(de)實(shi)驗(yan)室飼(si)(si)養群體(ti)。【光(guang)譜(pu)成(cheng)像(xiang)(xiang)】在標本上方20厘米安裝推掃式高(gao)光(guang)譜(pu)相機（PIKA XC，Resonon），并在人工(gong)照(zhao)明下以50 px/mm2的(de)(de)(de)(de)(de)(de)空間(jian)(jian)分(fen)辨率(lv)采集(ji)光(guang)譜(pu)圖像(xiang)(xiang)。蒸(zheng)餾(liu)水清(qing)洗(xi)前后葉(xie)蟬(chan)雄性(xing)(xing)(xing)和雌性(xing)(xing)(xing)代(dai)表(biao)(biao)圖像(xiang)(xiang)（a）。在波長435-...
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![利用近端遙感區分非病毒性和病毒性昆蟲媒介—數據抗干擾性的證明及重要性]( "利用近端遙感區分非病毒性和病毒性昆蟲媒介—數據抗干擾性的證明及重要性")
近端遙感作(zuo)為(wei)昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)病(bing)(bing)(bing)(bing)媒(mei)(mei)中(zhong)植(zhi)物病(bing)(bing)(bing)(bing)原檢(jian)(jian)(jian)測(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)診(zhen)(zhen)斷(duan)工(gong)具，有(you)(you)兩個(ge)基本(ben)(ben)假設(she)(she)。首先(xian)，通過昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)媒(mei)(mei)介獲得植(zhi)物病(bing)(bing)(bing)(bing)原體(ti)會引起(qi)昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)媒(mei)(mei)介的(de)(de)(de)(de)(de)(de)生理(li)變(bian)化(hua)；也(ye)就是(shi)說(shuo)，病(bing)(bing)(bing)(bing)原體(ti)可(ke)能只存(cun)(cun)(cun)在(zai)于(yu)(yu)非(fei)常(chang)特殊的(de)(de)(de)(de)(de)(de)組(zu)織或器官（如(ru)唾液腺），但它可(ke)能引起(qi)昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)媒(mei)(mei)介對病(bing)(bing)(bing)(bing)原體(ti)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)系(xi)統生理(li)變(bian)化(hua)/反(fan)應(ying)。其次，根(gen)據(ju)體(ti)表反(fan)射(she)特征，即使在(zai)殺(sha)死昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)標本(ben)(ben)，并(bing)將其儲(chu)(chu)存(cun)(cun)(cun)在(zai)70%的(de)(de)(de)(de)(de)(de)乙(yi)(yi)醇(chun)(chun)中(zhong)以(yi)(yi)后(hou)，也(ye)能檢(jian)(jian)(jian)測(ce)到病(bing)(bing)(bing)(bing)原體(ti)對昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)生理(li)學(xue)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)影響。最(zui)近對后(hou)一種(zhong)(zhong)假設(she)(she)進(jin)行了調查，并(bing)證(zheng)明(ming)建議將樣(yang)本(ben)(ben)儲(chu)(chu)存(cun)(cun)(cun)在(zai)70%乙(yi)(yi)醇(chun)(chun)（與50%或90%相比）中(zhong)。這(zhe)(zhe)項研究表明(ming)，在(zai)70%乙(yi)(yi)醇(chun)(chun)中(zhong)儲(chu)(chu)存(cun)(cun)(cun)長達數(shu)周的(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)(shi)間對昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)樣(yang)品反(fan)射(she)特性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)影響微(wei)乎(hu)(hu)其微(wei)。這(zhe)(zhe)些技(ji)術細(xi)節非(fei)常(chang)重要，因為(wei)它們(men)強(qiang)調了昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)標本(ben)(ben)可(ke)以(yi)(yi)在(zai)現場收集、儲(chu)(chu)存(cun)(cun)(cun)在(zai)70%乙(yi)(yi)醇(chun)(chun)中(zhong)，并(bing)可(ke)以(yi)(yi)在(zai)進(jin)行診(zhen)(zhen)斷(duan)成像測(ce)試之(zhi)前(qian)裝運(yun)，但是(shi)在(zai)開(kai)始廣(guang)泛試驗(yan)之(zhi)前(qian)，應(ying)評估每種(zhong)(zhong)昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)效果是(shi)否(fou)可(ke)行。越(yue)來(lai)越(yue)多的(de)(de)(de)(de)(de)(de)學(xue)者開(kai)始研究利用近端遙感技(ji)術來(lai)檢(jian)(jian)(jian)測(ce)和診(zhen)(zhen)斷(duan)植(zhi)物和昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)病(bing)(bing)(bing)(bing)媒(mei)(mei)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)病(bing)(bing)(bing)(bing)原體(ti)，這(zhe)(zhe)說(shuo)明(ming)這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)基于(yu)(yu)反(fan)射(she)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)術可(ke)用于(yu)(yu)改(gai)進(jin)檢(jian)(jian)(jian)疫和檢(jian)(jian)(jian)驗(yan)工(gong)作(zuo)以(yi)(yi)及區域作(zuo)物疾(ji)病(bing)(bing)(bing)(bing)監測(ce)。也(ye)就是(shi)說(shuo)，與商業診(zhen)(zhen)斷(duan)實驗(yan)室(shi)(shi)目前(qian)提(ti)供的(de)(de)(de)(de)(de)(de)基于(yu)(yu)PCR和酶聯(lian)免(mian)疫吸附試驗(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)服(fu)務(wu)類(lei)似，反(fan)射(she)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)術似乎(hu)(hu)也(ye)擁有(you)(you)提(ti)供此類(lei)服(fu)務(wu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛力(li)，以(yi)(yi)便農(nong)業利益相關(guan)者能夠(gou)將昆蟲(chong)(chong)(chong)(chong)樣(yang)本(ben)(ben)運(yun)送到這(zhe)(zhe)些實驗(yan)室(shi)(shi)，并(bing)獲得關(guan)于(yu)(yu)感染率的(de)(de)(de)(de)(de)(de)快速、可(ke)靠和經濟(ji)有(you)(you)效的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)。遙感數(shu)據(ju)是(shi)在(zai)與先(xian)前(qian)研究類(lei)似的(de)(de)(de)(de)(de)(de)環境條件下從單(dan)個(ge)成年甜菜(cai)葉蟬樣(yang)本(ben)(ben)中(zhong)獲取(qu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)。成體(ti)樣(yang)本(ben)(ben)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)年齡、性別和交配狀態未知，目的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)模擬(ni)成體(ti)甜菜(cai)葉蟬在(zai)田間采樣(yang)時(shi)(shi)遇到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)變(bian)異。使用安...
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![基于高分辨率無人機的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算]( "基于高分辨率無人機的高光譜圖像小麥的LAI和葉綠素估算")
高(gao)(gao)效的(de)(de)(de)(de)N肥使用(yong)(yong)(yong)產出需要平衡最(zui)小(xiao)的(de)(de)(de)(de)環境污染和最(zui)大的(de)(de)(de)(de)產量(liang)，N素(su)使用(yong)(yong)(yong)效率是目(mu)前(qian)精(jing)準(zhun)農(nong)業中重要問題之一(yi)。于(yu)2017年(nian)6月，應(ying)用(yong)(yong)(yong)無人機高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)成像系(xi)(xi)(xi)統(tong)對八種(zhong)不同氮(dan)(dan)處(chu)(chu)理(li)的(de)(de)(de)(de)冬(dong)小(xiao)麥進行了(le)高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)圖(tu)像采(cai)(cai)(cai)集。高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)成像儀采(cai)(cai)(cai)用(yong)(yong)(yong)美國(guo)RESONON公司的(de)(de)(de)(de)Pika-L，波(bo)段范(fan)圍400-1000nm，系(xi)(xi)(xi)統(tong)集成了(le)慣導測量(liang)系(xi)(xi)(xi)統(tong)（IMU）和穩定(ding)(ding)云臺(tai)，可以獲(huo)得較高(gao)(gao)精(jing)度的(de)(de)(de)(de)光(guang)譜(pu)分辨率和空(kong)間(jian)分辨率的(de)(de)(de)(de)數據(ju)。同時在(zai)(zai)地面采(cai)(cai)(cai)集并獲(huo)得冬(dong)小(xiao)麥的(de)(de)(de)(de)葉綠素(su)含量(liang)（CHL）、葉面積(LAI),利用(yong)(yong)(yong)偏最(zui)小(xiao)二(er)乘法進行反演估(gu)算，(RLAI 2= 0.79, RMSELAI [m2m2] = 0.18, R2CHL = 0.77, RMSECHL [_g cm-2] = 7.02)，并采(cai)(cai)(cai)用(yong)(yong)(yong)多元線性回(hui)歸(gui)模(mo)型進行了(le)產量(liang)估(gu)測（R2產量(liang)＝0.88，RMSEfield[dt ha-1]=4.18）。利用(yong)(yong)(yong)該模(mo)型，可以對高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)圖(tu)像進行像素(su)水平的(de)(de)(de)(de)預測。結果表(biao)(biao)明，在(zai)(zai)一(yi)定(ding)(ding)施氮(dan)(dan)量(liang)以上，進一(yi)步施肥不一(yi)定(ding)(ding)會繼續導致產量(liang)增加，為高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)精(jing)準(zhun)農(nong)業研(yan)究(jiu)提(ti)供(gong)了(le)一(yi)定(ding)(ding)了(le)理(li)論支持。1 實(shi)驗(yan)設計試驗(yan)田位于(yu)德國(guo)西北部的(de)(de)(de)(de)奧斯納布呂克大學，包括8個(ge)(ge)處(chu)(chu)理(li)，6個(ge)(ge)施氮(dan)(dan)水平。氮(dan)(dan)肥水平選擇在(zai)(zai)0到150 kg ha-1，如(ru)圖(tu)所示，不同顏(yan)色代表(biao)(biao)了(le)不同的(de)(de)(de)(de)處(chu)(chu)理(li)。圖(tu)1研(yan)究(jiu)區域2 數據(ju)處(chu)(chu)理(li)高(gao)(gao)光(guang)譜(pu)傳感器(qi)采(cai)(cai)(cai)用(yong)(yong)(yong)美國(guo)RESONON公司的(de)(de)(de)(de)PikaL,無人機系(xi)(xi)(xi)統(tong)采(cai)(cai)(cai)用(yong)(yong)(yong)大疆(jiang)無...
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![利用高光譜成像預測柑橘品質屬性]( "利用高光譜成像預測柑橘品質屬性")
【背景】：高光(guang)(guang)譜(pu)成(cheng)像技術可以(yi)快速且無損的(de)測量食物品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)。該研究調查了高光(guang)(guang)譜(pu)成(cheng)像在400-1000 nm波(bo)段范圍(wei)預測柑橘果(guo)實內(nei)部(bu)(bu)品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)例(li)如總可溶性(xing)(xing)(xing)(xing)固形物（TSS），pH，可滴定酸度（TA）和成(cheng)熟度指數(shu)(shu)（TSS/TA）；以(yi)及外(wai)(wai)部(bu)(bu)品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)，例(li)如顏色成(cheng)分（L*，a*， b*）和顏色指數(shu)(shu)（CI）的(de)可行性(xing)(xing)(xing)(xing)。【方法】：從(cong)亞(ya)(ya)馬遜(xun)州（秘魯）收集柑橘樣(yang)品(pin)(pin)(pin)（甜(tian)橙(cheng)，瓦倫西(xi)亞(ya)(ya)品(pin)(pin)(pin)種），共80個無不良(liang)特征（如物理破壞，病害以(yi)及污染成(cheng)分）的(de)樣(yang)品(pin)(pin)(pin)。樣(yang)品(pin)(pin)(pin)隨機分為兩組(zu)，75%為“校正集”，其(qi)余為“預測集”，用(yong)于模(mo)型(xing)(xing)的(de)外(wai)(wai)部(bu)(bu)驗(yan)證。利(li)用(yong)Resonon Pika XC高光(guang)(guang)譜(pu)成(cheng)像系(xi)統（400-1000 nm）掃描柑橘并采集圖像。利(li)用(yong)偏最小二乘法建立預測品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)完整模(mo)型(xing)(xing)。利(li)用(yong)回歸系(xi)數(shu)(shu)確(que)定最優波(bo)段，通過多元線(xian)性(xing)(xing)(xing)(xing)回歸建立簡(jian)化(hua)模(mo)型(xing)(xing)。預測的(de)確(que)定系(xi)數(shu)(shu)（R2p）以(yi)及預測的(de)標(biao)準誤差（SEP）用(yong)來衡量模(mo)型(xing)(xing)的(de)性(xing)(xing)(xing)(xing)能。【結果(guo)】：內(nei)部(bu)(bu)品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)完整模(mo)型(xing)(xing)性(xing)(xing)(xing)(xing)能較低（R2p ，SEP 50%）。外(wai)(wai)部(bu)(bu)品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)完整模(mo)型(xing)(xing)性(xing)(xing)(xing)(xing)能較高（L*：R2p = 0.898，SEP = 19%；a*：R2p = 0.952，SEP = 13%；b*：R2p = 0.922，SEP = 20%；CI：R2p = 0.972，SEP = 12%）。簡(jian)化(hua)模(mo)型(xing)(xing)與(yu)外(wai)(wai)部(bu)(bu)品(pin)(pin)(pin)質(zhi)(zhi)(zhi)屬(shu)性(xing)(xing)(xing)(xing)性(xing)(xing)(xing)(xing)能相似。柑橘圖像和光(guang)(guang)譜(pu)處(chu)理的(de)主(zhu)要步驟：（a）確(que)認感興趣區域；（b）原始平(ping)均反射(she)光(guang)(guang)譜(pu)...
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