![ASD | 好想看看月壤長啥樣！]( "ASD | 好想看看月壤長啥樣！")
2020年(nian)(nian)11月(yue)(yue)(yue)24日(ri)4時(shi)30分(fen)(fen)長征五號(hao)遙(yao)(yao)五運載(zai)火箭點火升(sheng)空托舉嫦娥(e)五號(hao)探測(ce)器送(song)入預定軌(gui)道意味著人(ren)類時(shi)隔44年(nian)(nian)再次從(cong)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)帶回(hui)了(le)巖(yan)(yan)石(shi)(shi)和(he)土(tu)壤(rang)(rang)樣品(pin)上(shang)一(yi)次月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)采樣返回(hui)任務是(shi)1976年(nian)(nian)蘇聯的(de)(de)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)24號(hao)美國在(zai)阿波羅十一(yi)號(hao)成(cheng)功登月(yue)(yue)(yue)之后，進行了(le)6次發射(she)任務，其中(zhong)有5次都獲得了(le)成(cheng)功，一(yi)共將12名宇航員(yuan)送(song)上(shang)了(le)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)，帶回(hui)來了(le)382公斤(jin)的(de)(de)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)土(tu)壤(rang)(rang)。中(zhong)美兩國于1979年(nian)(nian)1月(yue)(yue)(yue)1日(ri)正(zheng)式(shi)建(jian)(jian)交；而就在(zai)這(zhe)前夕的(de)(de)1978年(nian)(nian)，美國國家安(an)全事務顧問布(bu)熱津斯基(ji)訪華時(shi)，為表示友(you)好，向中(zhong)國贈送(song)了(le)1克(ke)月(yue)(yue)(yue)巖(yan)(yan)。地質學家將1g月(yue)(yue)(yue)壤(rang)(rang)等分(fen)(fen)成(cheng)兩份(fen)(fen)，每份(fen)(fen)重量0.5g，一(yi)份(fen)(fen)用于研究，另(ling)一(yi)份(fen)(fen)用來展覽。如今(jin)，我(wo)們自(zi)己從(cong)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)帶回(hui)1731克(ke)月(yue)(yue)(yue)壤(rang)(rang)！北京時(shi)間2022年(nian)(nian)10月(yue)(yue)(yue)10 日(ri)，國際科學期(qi)刊《自(zi)然 · 通(tong)訊(xun)》（Nature Communications）在(zai)線發布(bu)我(wo)國嫦娥(e)五號(hao)樣品(pin)的(de)(de)一(yi)項研究成(cheng)果(guo)。中(zhong)國科學院(yuan)國家天文(wen)臺李春來、劉建(jian)(jian)軍(jun)研究員(yuan)領導(dao)的(de)(de)團(tuan)隊，結合嫦娥(e)五號(hao)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)樣品(pin)的(de)(de)實驗室分(fen)(fen)析結果(guo)和(he)遙(yao)(yao)感(gan)探測(ce)數據，解(jie)答了(le)過去對月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)晚(wan)(wan)期(qi)玄武(wu)巖(yan)(yan)遙(yao)(yao)感(gan)光(guang)譜解(jie)譯的(de)(de)疑惑，糾(jiu)正(zheng)了(le)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)晚(wan)(wan)期(qi)玄武(wu)巖(yan)(yan)獨特(te)遙(yao)(yao)感(gan)光(guang)譜特(te)征的(de)(de)物質成(cheng)分(fen)(fen)解(jie)譯結果(guo)。根據以往(wang)地基(ji)望(wang)遠鏡和(he)月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)軌(gui)道器遙(yao)(yao)感(gan)光(guang)譜數據的(de)(de)分(fen)(fen)析，普遍認為月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)正(zheng)面(mian)西部晚(wan)(wan)期(qi)月(yue)(yue)(yue)海玄武(wu)巖(yan)(yan)覆蓋的(de)(de)區(qu)域(yu)富含橄欖石(shi)(shi)，這(zhe)是(shi)約(yue)束月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)晚(wan)(wan)期(qi)玄武(wu)巖(yan)(yan)成(cheng)因的(de)(de)重要因素。然而該推論是(shi)否正(zheng)確，由于缺乏實際樣品(pin)的(de)(de)分(fen)(fen)析而無法證(zheng)實。嫦娥(e)五號(hao)成(cheng)功著落于月(yue)(yue)(yue)球(qiu)(qiu)(qiu)風暴洋東北部的(de)(de)玄武(wu)巖(yan)(yan)平原，返回(hui)樣品(pin)...
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![Resonon | 基于Resonon PIKA XC2高光譜成像預測蘋果雜交后代香氣]( "Resonon | 基于Resonon PIKA XC2高光譜成像預測蘋果雜交后代香氣")
蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)是(shi)一(yi)種常見而又(you)神奇的(de)(de)(de)(de)水果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)。很(hen)多人(ren)學(xue)會(hui)的(de)(de)(de)(de)第一(yi)個英語單詞(ci)可能就(jiu)是(shi)Apple；從樹(shu)上(shang)掉下來(lai)(lai)(lai)，砸到(dao)牛頓(dun)，啟發牛頓(dun)的(de)(de)(de)(de)也(ye)是(shi)蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)；引領消(xiao)費時代(dai)(dai)(dai)數碼(ma)潮(chao)流的(de)(de)(de)(de)蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)公司，logo是(shi)被咬(yao)了(le)一(yi)口的(de)(de)(de)(de)蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)~對于(yu)這(zhe)種大家經常吃的(de)(de)(de)(de)香甜水果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)，追本溯(su)源，是(shi)來(lai)(lai)(lai)自(zi)薔薇科蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)屬的(de)(de)(de)(de)雜(za)交(jiao)水果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)。蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)祖先，是(shi)一(yi)種叫做“新疆(jiang)野蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)”的(de)(de)(de)(de)植物(wu)，生長(chang)在我國新疆(jiang)和(he)中(zhong)(zhong)亞地(di)區，后來(lai)(lai)(lai)伴隨人(ren)類活動(dong)擴散開來(lai)(lai)(lai)，果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)農們也(ye)一(yi)代(dai)(dai)(dai)代(dai)(dai)(dai)與蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)樹(shu)斗智斗勇，通(tong)過雜(za)交(jiao)等方(fang)式(shi)把他們調教的(de)(de)(de)(de)越來(lai)(lai)(lai)越美味(wei)。現(xian)代(dai)(dai)(dai)農業，為滿足大家更多需求，蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)的(de)(de)(de)(de)雜(za)交(jiao)育(yu)種依舊在進行(xing)，人(ren)類學(xue)會(hui)了(le)利用更先進的(de)(de)(de)(de)技(ji)術(shu)，今天推薦大家了(le)解一(yi)篇通(tong)過高光(guang)譜成像(xiang)來(lai)(lai)(lai)預測蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)雜(za)交(jiao)后香氣(qi)的(de)(de)(de)(de)優(you)秀(xiu)文章。基于(yu)Resonon PIKA XC2高光(guang)譜成像(xiang)預測蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)雜(za)交(jiao)后代(dai)(dai)(dai)香氣(qi)蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)是(shi)世界上(shang)最(zui)受(shou)歡迎且(qie)有價值的(de)(de)(de)(de)水果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)之一(yi)。質(zhi)地(di)、風味(wei)和(he)營養是(shi)蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)最(zui)重(zhong)要(yao)的(de)(de)(de)(de)品(pin)質(zhi)。一(yi)般來(lai)(lai)(lai)說，香氣(qi)在蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)風味(wei)中(zhong)(zhong)發揮(hui)著重(zhong)要(yao)的(de)(de)(de)(de)作用。提高蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)香氣(qi)是(shi)育(yu)種和(he)篩選的(de)(de)(de)(de)目標。因此，構建蘋(pin)果(guo)(guo)(guo)(guo)(guo)香氣(qi)成分評(ping)估模型至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)。高光(guang)譜成像(xiang)技(ji)術(shu)（HSI）結(jie)合二維成像(xiang)技(ji)術(shu)實現(xian)光(guang)譜全圖像(xiang)信(xin)息獲取，因其快速、有效和(he)無(wu)損特征而廣泛應(ying)用在農業、食品(pin)和(he)化學(xue)領域。基于(yu)此，在本文中(zhong)(zhong)，來(lai)(lai)(lai)自(zi)西北農林(lin)科技(ji)大學(xue)園藝(yi)學(xue)院的(de)(de)(de)(de)研究人(ren)員利用高光(guang)譜成像(xiang)（PIKA XC2 高光(guang)譜相機，Resonon Inc., Bozeman，MT，USA）建立了(le)‘Honeycrisp’בMaodi’雜(za)交(jiao)后代(dai)(dai)(dai)的(de)(de)(de)(de)香氣(qi)成分預測模型，初步實現(xian)了(le)...
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![Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度]( "Resonon | 基于深度學習和高光譜圖像估算車厘茄可溶性固形物含量及硬度")
車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)子(zi)(zi)，相(xiang)信大家都(dou)不陌生，畢(bi)竟(jing)“車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)子(zi)(zi)自(zi)由”曾經(jing)也(ye)是風靡一時(shi)(shi)的(de)(de)網絡熱詞。但是車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)是什么(me)呢?車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)子(zi)(zi)的(de)(de)變種？車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)子(zi)(zi)和(he)(he)茄(qie)子(zi)(zi)的(de)(de)結合？空(kong)想不如(ru)實干(gan)，看(kan)看(kan)度(du)(du)娘怎么(me)說(shuo)......嚯，原來車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)就(jiu)是常見的(de)(de)小番(fan)茄(qie)！另外，小加還了(le)解(jie)到車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)含(han)(han)有豐富的(de)(de)維他命和(he)(he)十(shi)分(fen)高的(de)(de)鐵質(zhi)含(han)(han)量(liang)(liang)(liang)(liang)，不僅有美(mei)容功效，還可(ke)以預防出現貧(pin)血(xue)，可(ke)謂是值得多次購買(mai)的(de)(de)營養(yang)好(hao)物。但是購買(mai)時(shi)(shi)，我們只能(neng)通過(guo)樸素的(de)(de)雙眼(yan)判斷(duan)其好(hao)壞，如(ru)果從(cong)專業(ye)(ye)性(xing)(xing)的(de)(de)角(jiao)度(du)(du)出發，該如(ru)何(he)評估(gu)車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)的(de)(de)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)(liang)呢？答案(an)就(jiu)在下面(mian)這篇論文里(li)，快(kuai)一起(qi)來看(kan)看(kan)吧(ba)！基(ji)于(yu)深(shen)度(du)(du)學習和(he)(he)高光(guang)譜(pu)(pu)(pu)圖(tu)(tu)像估(gu)算車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)可(ke)溶性(xing)(xing)固形(xing)(xing)物含(han)(han)量(liang)(liang)(liang)(liang)及硬度(du)(du)車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)（Solanum lycopersicum）因其特殊(shu)的(de)(de)香(xiang)味深(shen)受世界各(ge)地消(xiao)費者喜愛。可(ke)溶性(xing)(xing)固形(xing)(xing)物（SSC）和(he)(he)硬度(du)(du)是評估(gu)產品(pin)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)(liang)的(de)(de)兩個主(zhu)(zhu)要(yao)指標。現存的(de)(de)測(ce)量(liang)(liang)(liang)(liang)技術主(zhu)(zhu)要(yao)依賴于(yu)化學方法。然而，這種破壞性(xing)(xing)的(de)(de)方法不適(shi)用于(yu)大面(mian)積的(de)(de)測(ce)量(liang)(liang)(liang)(liang)。高光(guang)譜(pu)(pu)(pu)成(cheng)像技術可(ke)以同時(shi)(shi)獲取光(guang)譜(pu)(pu)(pu)信息和(he)(he)空(kong)間信息，已廣(guang)泛(fan)應用于(yu)各(ge)個領域，如(ru)植物病害脅迫檢測(ce)、工業(ye)(ye)食品(pin)包裝、醫學圖(tu)(tu)像分(fen)類及水果質(zhi)量(liang)(liang)(liang)(liang)分(fen)析。基(ji)于(yu)此，來自(zi)浙江工業(ye)(ye)大學和(he)(he)浙江省農業(ye)(ye)科學院的(de)(de)研(yan)究人員(yuan)選擇當地主(zhu)(zhu)流的(de)(de)車(che)(che)(che)(che)(che)厘(li)(li)茄(qie)（Zheyingfen-1）為(wei)研(yan)究對象(xiang)，測(ce)量(liang)(liang)(liang)(liang)其硬度(du)(du)和(he)(he)SSC，并基(ji)于(yu)高光(guang)譜(pu)(pu)(pu)圖(tu)(tu)像（PIKA XC 高光(guang)譜(pu)(pu)(pu)相(xiang)機，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）和(he)(he)相(xiang)應的(de)(de)深(shen)度(du)(du)學習回歸模型開發了(le)無損(sun)式測(ce)量(liang)(liang)(liang)(liang)技術。高光(guang)譜(pu)(pu)(pu)成(cheng)像系統【結果】（A）校(xiao)正(zheng)的(de)(de)光(guang)譜(pu)(pu)(pu)反(fan)射率圖(tu)(tu)。（...
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![ASD | ASD FieldSpec 4地物光譜儀在土壤砷濃度估測上的應用]( "ASD | ASD FieldSpec 4地物光譜儀在土壤砷濃度估測上的應用")
土(tu)(tu)壤(rang)(rang)中(zhong)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)是有(you)害的(de)(de)，其遷移(yi)和(he)(he)(he)累積會(hui)(hui)嚴重(zhong)(zhong)威脅生態環境安全(quan)和(he)(he)(he)人(ren)類健康。砷（As）具有(you)高(gao)神經毒性和(he)(he)(he)致畸性。人(ren)類活動，例如采(cai)礦和(he)(he)(he)工業生產會(hui)(hui)導致大(da)量As釋(shi)放到土(tu)(tu)壤(rang)(rang)中(zhong)。快速準確確定土(tu)(tu)壤(rang)(rang)中(zhong)As濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)對As污(wu)染評(ping)估(gu)至關(guan)重(zhong)(zhong)要(yao)。傳統的(de)(de)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)調查方法(fa)旨在對野外(wai)采(cai)集的(de)(de)土(tu)(tu)壤(rang)(rang)樣品進行化學性質測(ce)試，費事費力(li)、成(cheng)本高(gao)。高(gao)光(guang)譜(pu)(pu)遙感具有(you)高(gao)光(guang)譜(pu)(pu)分(fen)辨率(lv)、寬波(bo)段范圍和(he)(he)(he)連(lian)續光(guang)譜(pu)(pu)信息(xi)等(deng)特點，已廣泛用于(yu)土(tu)(tu)壤(rang)(rang)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)的(de)(de)估(gu)算(suan)。然而，現存的(de)(de)基于(yu)高(gao)光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)土(tu)(tu)壤(rang)(rang)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)估(gu)算(suan)模(mo)(mo)型忽視了(le)土(tu)(tu)壤(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)和(he)(he)(he)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)之間(jian)的(de)(de)空間(jian)非穩態。基于(yu)此，來(lai)自首都師范大(da)學的(de)(de)一組研究團隊以(yi)(yi)北京東北部地區（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）為例，基于(yu)實驗室測(ce)得(de)的(de)(de)光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)(shu)據(ju)（ASD FieldSpec 4光(guang)譜(pu)(pu)儀），結合(he)地理加權回歸（GWR）和(he)(he)(he)XGBoost算(suan)法(fa)提出了(le)一種(zhong)新的(de)(de)模(mo)(mo)型（GW-XGBoost模(mo)(mo)型）來(lai)估(gu)算(suan)土(tu)(tu)壤(rang)(rang)重(zhong)(zhong)金(jin)(jin)屬(shu)(shu)濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)。并評(ping)估(gu)了(le)所提出模(mo)(mo)型的(de)(de)有(you)效(xiao)性。研究區和(he)(he)(he)采(cai)樣位(wei)置。As濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)估(gu)算(suan)過程(cheng)流程(cheng)圖。【結果】As和(he)(he)(he)光(guang)譜(pu)(pu)的(de)(de)相關(guan)圖。陰影快表示主要(yao)化學吸(xi)收范圍。As濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)實測(ce)值(zhi)與預(yu)測(ce)值(zhi)關(guan)系散點圖。As濃(nong)(nong)度(du)(du)(du)(du)實測(ce)值(zhi)與預(yu)測(ce)值(zhi)擬合(he)比(bi)較(jiao)圖。【結論】估(gu)算(suan)模(mo)(mo)型選擇的(de)(de)光(guang)譜(pu)(pu)波(bo)段與表面含有(you)能(neng)與As形成(cheng)復(fu)合(he)物的(de)(de)官能(neng)團的(de)(de)光(guang)譜(pu)(pu)活性物質的(de)(de)吸(xi)收效(xiao)應有(you)關(guan)。構建模(mo)(mo)型時考慮(lv)該吸(xi)收機制可以(yi)(yi)有(you)效(xiao)降低高(gao)光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)冗余。GW-XGBoo...
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![Resonon+LR1601 | 利用光譜特征時間序列進行松材線蟲病早期監測]( "Resonon+LR1601 | 利用光譜特征時間序列進行松材線蟲病早期監測")
松材線蟲(chong)病（PWD），是由(you)松材線蟲(chong)（Bursaphelenchus xylophilus）引(yin)起的(de)(de)(de)具有(you)毀滅性的(de)(de)(de)國際森(sen)林(lin)(lin)病害之一，可(ke)以(yi)(yi)在幾個月(yue)(yue)內對(dui)松林(lin)(lin)造成(cheng)快速、大(da)面(mian)積的(de)(de)(de)危(wei)(wei)害，已對(dui)我國造成(cheng)了巨大(da)的(de)(de)(de)生(sheng)態(tai)和(he)經濟損失。因此(ci)，及時(shi)的(de)(de)(de)監測措施非常必要。高(gao)光譜遙(yao)感(gan)可(ke)以(yi)(yi)獲取數百個波段和(he)連續波長的(de)(de)(de)數據來(lai)捕獲受(shou)危(wei)(wei)害樹(shu)(shu)木(mu)的(de)(de)(de)生(sheng)理變化，有(you)助于檢測早期病蟲(chong)害。而基于無(wu)(wu)人機的(de)(de)(de)高(gao)光譜成(cheng)像儀可(ke)以(yi)(yi)準確觀測樹(shu)(shu)木(mu)冠層的(de)(de)(de)變化，成(cheng)為評估森(sen)林(lin)(lin)健康情況的(de)(de)(de)有(you)效工具。然(ran)而，以(yi)(yi)往的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)大(da)多使用(yong)單日(ri)(ri)的(de)(de)(de)無(wu)(wu)人機高(gao)光譜數據，難以(yi)(yi)監測病害發生(sheng)的(de)(de)(de)時(shi)間(jian)變化并確定(ding)(ding)最佳的(de)(de)(de)監測時(shi)期。基于此(ci)，在本研(yan)究(jiu)中(zhong)(zhong)，來(lai)自北京林(lin)(lin)業(ye)大(da)學(xue)的(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)團隊于2021年(nian)(nian)5-10月(yue)(yue)使用(yong)多時(shi)態(tai)的(de)(de)(de)數據在中(zhong)(zhong)國遼寧省撫順市東洲(zhou)區(qu)（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）進行(xing)了研(yan)究(jiu)。在PWD爆發期間(jian)，作(zuo)(zuo)者于2021年(nian)(nian)5月(yue)(yue)9日(ri)(ri)、6月(yue)(yue)9日(ri)(ri)、7月(yue)(yue)11日(ri)(ri)、8月(yue)(yue)11日(ri)(ri)、9月(yue)(yue)13日(ri)(ri)和(he)10月(yue)(yue)21日(ri)(ri)對(dui)紅松林(lin)(lin)進行(xing)了地面(mian)調查(cha)（通過形態(tai)和(he)分子鑒(jian)定(ding)(ding)確定(ding)(ding)59棵(ke)樹(shu)(shu)攜(xie)帶松材線蟲(chong)，另外選擇59棵(ke)未被(bei)感(gan)染的(de)(de)(de)樹(shu)(shu)木(mu)作(zuo)(zuo)為對(dui)照）。于2021年(nian)(nian)5月(yue)(yue)11日(ri)(ri)、6月(yue)(yue)10日(ri)(ri)、7月(yue)(yue)12日(ri)(ri)、8月(yue)(yue)18日(ri)(ri)、9月(yue)(yue)15日(ri)(ri)和(he)10月(yue)(yue)23日(ri)(ri)晴朗無(wu)(wu)云的(de)(de)(de)天氣條件下利用(yong)DJI Matrice 600 Pro無(wu)(wu)人機搭載Resonon Pika L高(gao)光譜相機以(yi)(yi)及LR1601-IR...
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![ASD | ASD FieldSpec 3地物光譜儀在確定土壤有毒元素上的應用]( "ASD | ASD FieldSpec 3地物光譜儀在確定土壤有毒元素上的應用")
土壤質量(liang)直接影(ying)響(xiang)其有(you)(you)機(ji)體的(de)(de)(de)(de)(de)健(jian)康(kang)。然而，土壤容易受到(dao)人(ren)類活動的(de)(de)(de)(de)(de)干擾，如采(cai)礦(kuang)、工業(ye)化(hua)和(he)(he)農業(ye)活動，導致嚴重(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)土壤污(wu)染。在(zai)各種土壤污(wu)染中，有(you)(you)毒(du)元(yuan)素會對(dui)人(ren)類和(he)(he)家畜健(jian)康(kang)以(yi)及(ji)(ji)食品安全造成威脅。因(yin)此(ci)，監測(ce)(ce)這(zhe)些(xie)污(wu)染類型的(de)(de)(de)(de)(de)濃(nong)度(du)(du)和(he)(he)分布對(dui)于土壤修復項目至關重(zhong)(zhong)要。然而，傳統采(cai)樣(yang)和(he)(he)實(shi)驗室(shi)(shi)分析方法成本(ben)高、費事(shi)費力且(qie)局限(xian)于采(cai)樣(yang)點位置，不能很好地(di)具(ju)體化(hua)濃(nong)度(du)(du)的(de)(de)(de)(de)(de)空(kong)(kong)間(jian)(jian)分布。因(yin)此(ci)，需要具(ju)有(you)(you)高空(kong)(kong)間(jian)(jian)效應(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)快速有(you)(you)效的(de)(de)(de)(de)(de)技術。許多(duo)研(yan)究已(yi)經利用(yong)(yong)(yong)圖(tu)像光(guang)(guang)譜(pu)和(he)(he)其它輔(fu)助數據或環境變量(liang)來(lai)預(yu)測(ce)(ce)有(you)(you)毒(du)元(yuan)素的(de)(de)(de)(de)(de)分布。而由于衛星(xing)(xing)圖(tu)像中云(yun)或陰(yin)影(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)存(cun)(cun)在(zai)，土壤采(cai)樣(yang)和(he)(he)圖(tu)像獲取日期存(cun)(cun)在(zai)差距，這(zhe)種情況下(xia)，需要用(yong)(yong)(yong)到(dao)具(ju)有(you)(you)不同光(guang)(guang)譜(pu)和(he)(he)空(kong)(kong)間(jian)(jian)特征圖(tu)像的(de)(de)(de)(de)(de)融(rong)合，以(yi)增(zeng)加圖(tu)像的(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)間(jian)(jian)分辨率。Sentinel-2A是“全球(qiu)環境與安全監測(ce)(ce)”計(ji)劃的(de)(de)(de)(de)(de)第二(er)顆衛星(xing)(xing)，其攜(xie)帶一枚多(duo)光(guang)(guang)譜(pu)成像儀(yi)，可(ke)覆蓋(gai)13個(ge)光(guang)(guang)譜(pu)波(bo)(bo)段(duan)，從可(ke)見光(guang)(guang)和(he)(he)近紅外(wai)到(dao)短波(bo)(bo)紅外(wai)，具(ju)有(you)(you)不同的(de)(de)(de)(de)(de)空(kong)(kong)間(jian)(jian)分辨率。Landsat 8是美國(guo)陸地(di)衛星(xing)(xing)計(ji)劃的(de)(de)(de)(de)(de)第八顆衛星(xing)(xing)，其攜(xie)帶的(de)(de)(de)(de)(de)陸地(di)成像儀(yi)包(bao)括(kuo)9個(ge)波(bo)(bo)段(duan)，空(kong)(kong)間(jian)(jian)分辨率為(wei)30 m。兩者的(de)(de)(de)(de)(de)協同應(ying)用(yong)(yong)(yong)將改進對(dui)地(di)球(qiu)表面的(de)(de)(de)(de)(de)及(ji)(ji)時(shi)和(he)(he)準確(que)觀測(ce)(ce)，以(yi)及(ji)(ji)遙感不同學(xue)科的(de)(de)(de)(de)(de)使用(yong)(yong)(yong)。基于此(ci)，在(zai)本(ben)研(yan)究中，來(lai)自捷克生命科學(xue)大學(xue)的(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究團隊于2015年(nian)8月12日在(zai)Sarcheshmeh礦(kuang)山采(cai)集了(le)120個(ge)土壤樣(yang)品，在(zai)實(shi)驗室(shi)(shi)進行化(hua)學(xue)（As、Pb、Zn和(he)(he)Cr）和(he)(he)光(guang)(guang)譜(pu)測(ce)(ce)量(liang)（ASD Fieldspec 3地(di)物(wu)光(guang)(guang)譜(pu)儀(yi)）。并于2015年(nian)8月13日獲取Landsat 8-OL...
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![ASD | ASD FieldSpec光譜儀在預測土壤水力特性上的應用]( "ASD | ASD FieldSpec光譜儀在預測土壤水力特性上的應用")
土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)參(can)數(shu)(shu)(shu)，如(ru)田間持水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)量(liang)(liang)（FC）和(he)(he)永久(jiu)萎蔫點(dian)（PWP），在(zai)灌溉管理、干旱(han)風險評(ping)估和(he)(he)土(tu)地利(li)用(yong)(yong)規劃等方面發揮著重要作用(yong)(yong)。這些水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)特性(xing)(xing)(xing)是動態的(de)(de)，隨(sui)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)類(lei)型(xing)、作物類(lei)型(xing)和(he)(he)生長季而變化。傳統方法(fa)(fa)估算(suan)大尺度(du)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)特性(xing)(xing)(xing)費時(shi)費力(li)(li)(li)，而土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)傳遞函數(shu)(shu)(shu)（PTF）作為一種(zhong)替代方法(fa)(fa)，已(yi)被用(yong)(yong)于使用(yong)(yong)易測(ce)量(liang)(liang)的(de)(de)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)特性(xing)(xing)(xing)（如(ru)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)粒級(ji)、有(you)(you)機碳和(he)(he)容重）來估計土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)特性(xing)(xing)(xing)。這些預測(ce)參(can)數(shu)(shu)(shu)在(zai)很(hen)大程度(du)上(shang)受各種(zhong)內在(zai)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)特性(xing)(xing)(xing)如(ru)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)質地、結構、有(you)(you)機質、容重和(he)(he)孔隙(xi)度(du)的(de)(de)影響。隨(sui)著光(guang)譜(pu)(pu)技術(shu)的(de)(de)不斷發展，因其快(kuai)速、低成本(ben)和(he)(he)無損測(ce)量(liang)(liang)，許多研(yan)(yan)(yan)究者已(yi)經利(li)用(yong)(yong)可見近紅(hong)外（Vis-NIR）光(guang)譜(pu)(pu)預測(ce)了土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)特性(xing)(xing)(xing)，而使用(yong)(yong)光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)(shu)(shu)據繪制印度(du)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)類(lei)型(xing)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)特性(xing)(xing)(xing)的(de)(de)研(yan)(yan)(yan)究非(fei)常有(you)(you)限。基于此，在(zai)本(ben)研(yan)(yan)(yan)究中(zhong)，一組研(yan)(yan)(yan)究團隊在(zai)印度(du)卡納塔克(ke)邦高原(yuan)北部地區收集了558個土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)樣(yang)本(ben)，在(zai)實驗室(shi)(shi)中(zhong)測(ce)量(liang)(liang)了其FC， PWP和(he)(he)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)含水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)量(liang)(liang)，并利(li)用(yong)(yong)ASD FieldSpec光(guang)譜(pu)(pu)儀測(ce)量(liang)(liang)土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)反(fan)射率。通過(guo)(guo)支持向量(liang)(liang)機、隨(sui)機森(sen)林(lin)和(he)(he)偏最小二乘回歸(gui)三個模型(xing)預測(ce)FC和(he)(he)PWP。其中(zhong)，2/3的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據集用(yong)(yong)于校準(zhun)（368個樣(yang)品），1/3的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據集用(yong)(yong)于驗證（190個樣(yang)品）。本(ben)研(yan)(yan)(yan)究目標為通過(guo)(guo)不同統計技術(shu)檢驗實驗室(shi)(shi)Vis-NIR光(guang)譜(pu)(pu)數(shu)(shu)(shu)據估算(suan)水(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)(shui)力(li)(li)(li)參(can)數(shu)(shu)(shu)的(de)(de)有(you)(you)用(yong)(yong)性(xing)(xing)(xing)。研(yan)(yan)(yan)究區域圖【結果】卡納塔克(ke)邦高原(yuan)北部土(tu)壤(rang)(rang)(rang)(rang)光(guang)譜(pu)(pu)反(fan)射率分布（平均值(zhi)和(he)(he)標準(zhun)偏差）（N = 558）。FC和(he)(he)PWP預測(ce)模型(xing)的(de)(de)性(xing)(xing)(xing)能(neng)（50 次迭(die)代）驗證集FC和(he)(he)PWP預測(ce)值(zhi)和(he)(he)觀(guan)測(ce)值(zhi)散點(dian)圖（RF方法(fa)(fa)）（...
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![Resonon | Pika L高光譜成像在亞熱帶闊葉森林單木分割和樹種分類上的應用]( "Resonon | Pika L高光譜成像在亞熱帶闊葉森林單木分割和樹種分類上的應用")
了解亞熱(re)帶(dai)森林樹(shu)種(zhong)(zhong)的(de)(de)準(zhun)確(que)信息對于森林可(ke)持續(xu)管理、生(sheng)態(tai)(tai)系統服務評估、生(sheng)物多樣性監測以(yi)及生(sheng)態(tai)(tai)環境保護至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)。因此，亟待快速有效的(de)(de)方(fang)法對單(dan)個(ge)樹(shu)種(zhong)(zhong)進(jin)行(xing)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)。傳統的(de)(de)樹(shu)種(zhong)(zhong)地面調(diao)查(cha)費(fei)事、費(fei)力、成(cheng)本高(gao)(gao)(gao)，難以(yi)大(da)(da)面積(ji)實(shi)施。而(er)(er)遙感(gan)可(ke)以(yi)獲取較大(da)(da)區域的(de)(de)特(te)征信息。許多遙感(gan)數(shu)(shu)據，如(ru)超(chao)高(gao)(gao)(gao)分(fen)(fen)(fen)(fen)辨(bian)率RGB、機載高(gao)(gao)(gao)光(guang)譜(pu)和雷達數(shu)(shu)據，已廣泛應用(yong)于單(dan)木分(fen)(fen)(fen)(fen)割(ge)和樹(shu)種(zhong)(zhong)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)。然而(er)(er)以(yi)往都是利用(yong)其中(zhong)一(yi)種(zhong)(zhong)或兩種(zhong)(zhong)類(lei)型的(de)(de)數(shu)(shu)據進(jin)行(xing)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)，綜合這三種(zhong)(zhong)遙感(gan)數(shu)(shu)據進(jin)行(xing)樹(shu)種(zhong)(zhong)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)的(de)(de)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)十分(fen)(fen)(fen)(fen)有限。基于此，為填補研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)空白， 研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)者(zhe)們于2019年8月在中(zhong)國南(nan)方(fang)深圳(zhen)的(de)(de)亞熱(re)帶(dai)闊葉(xie)林聚龍山(shan)公園（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高(gao)(gao)(gao)光(guang)譜(pu)（Resonon Pika L高(gao)(gao)(gao)光(guang)譜(pu)成(cheng)像儀）、超(chao)高(gao)(gao)(gao)分(fen)(fen)(fen)(fen)辨(bian)率RGB數(shu)(shu)據以(yi)及地面數(shu)(shu)據進(jin)行(xing)單(dan)個(ge)樹(shu)種(zhong)(zhong)的(de)(de)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)。作者(zhe)首次開(kai)發了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法進(jin)行(xing)單(dan)木分(fen)(fen)(fen)(fen)割(ge)。然后整合UAV LiDAR（提取結構特(te)征），高(gao)(gao)(gao)光(guang)譜(pu)（提取光(guang)譜(pu)特(te)征）和超(chao)高(gao)(gao)(gao)分(fen)(fen)(fen)(fen)辨(bian)率RGB數(shu)(shu)據（提取紋(wen)理特(te)征）進(jin)行(xing)分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)。最后通(tong)過總體精(jing)度（OA）和kappa系數(shu)(shu)（k）評估分(fen)(fen)(fen)(fen)類(lei)精(jing)度。主要(yao)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)目標為：（1）評估所提出的(de)(de)WST-Ncut算法在亞熱(re)帶(dai)闊葉(xie)森林進(jin)行(xing)單(dan)木分(fen)(fen)(fen)(fen)割(ge)的(de)(de)準(zhun)確(que)性；（2）與單(dan)獨使用(yong)這些數(shu)(shu)據相比，評估UAV LiDAR，高(gao)(gao)(gao)光(guang)譜(pu)和超(chao)高(gao)(gao)(gao)...
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![Resonon | 利用Resonon Pika L高光譜成像估算玉米葉片氨基酸含量]( "Resonon | 利用Resonon Pika L高光譜成像估算玉米葉片氨基酸含量")
玉米(mi)(mi)是世界上最(zui)(zui)重(zhong)要(yao)(yao)的(de)(de)作物之(zhi)一(yi)。在玉米(mi)(mi)生(sheng)(sheng)長(chang)過(guo)程中(zhong)，氮(dan)（N）是最(zui)(zui)重(zhong)要(yao)(yao)的(de)(de)營養元素(su)之(zhi)一(yi)。玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)中(zhong)N轉(zhuan)運主要(yao)(yao)以(yi)谷(gu)氨(an)(an)(an)酰(xian)胺的(de)(de)形式(shi)進(jin)行。玉米(mi)(mi)產(chan)(chan)量(liang)(liang)與灌(guan)漿期葉(xie)(xie)片(pian)中(zhong)的(de)(de)谷(gu)氨(an)(an)(an)酰(xian)胺、谷(gu)氨(an)(an)(an)酸(suan)(suan)、丙氨(an)(an)(an)酸(suan)(suan)、天冬氨(an)(an)(an)酸(suan)(suan)和(he)(he)天冬酰(xian)胺等(deng)氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)具(ju)有很好的(de)(de)相關性。因(yin)此，準(zhun)確(que)(que)(que)快(kuai)速估算(suan)玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)對(dui)于(yu)提高(gao)(gao)(gao)(gao)玉米(mi)(mi)產(chan)(chan)量(liang)(liang)和(he)(he)N利用(yong)(yong)效率至關重(zhong)要(yao)(yao)。分光(guang)光(guang)度法(fa)、化學分析法(fa)和(he)(he)質譜法(fa)是確(que)(que)(que)定(ding)氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)主要(yao)(yao)方(fang)法(fa)，具(ju)有高(gao)(gao)(gao)(gao)靈敏度和(he)(he)高(gao)(gao)(gao)(gao)準(zhun)確(que)(que)(que)度。然而，這(zhe)些方(fang)法(fa)會破壞樣(yang)(yang)品，且需要(yao)(yao)復雜的(de)(de)樣(yang)(yang)品處理(li)過(guo)程，通(tong)(tong)量(liang)(liang)低，成(cheng)本高(gao)(gao)(gao)(gao)。高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜成(cheng)像技術(shu)因(yin)其快(kuai)速、高(gao)(gao)(gao)(gao)通(tong)(tong)量(liang)(liang)和(he)(he)無損式(shi)測量(liang)(liang)成(cheng)為估算(suan)作物生(sheng)(sheng)理(li)生(sheng)(sheng)化參(can)數(shu)的(de)(de)新方(fang)法(fa)，且已廣泛用(yong)(yong)于(yu)作物表型性狀的(de)(de)高(gao)(gao)(gao)(gao)通(tong)(tong)量(liang)(liang)篩選。然而，目前利用(yong)(yong)高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜數(shu)據(ju)估算(suan)新鮮(xian)玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)十分有限。基(ji)于(yu)此，為填(tian)補研(yan)(yan)(yan)究(jiu)空白(bai)，在所附(fu)的(de)(de)文章中(zhong)，中(zhong)國農(nong)業大學的(de)(de)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)團隊以(yi)新鮮(xian)玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)為研(yan)(yan)(yan)究(jiu)對(dui)象，探索了高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜成(cheng)像技術(shu)估算(suan)其氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)可行性。考慮到施氮(dan)量(liang)(liang)對(dui)玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)極(ji)大影響，作者設置了兩個變量(liang)(liang)施氮(dan)實驗。利用(yong)(yong)Resonon Pika L高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜成(cheng)像儀（光(guang)譜范(fan)圍(wei)為400-1000 nm）采集玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)的(de)(de)高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜圖像，并測量(liang)(liang)了玉米(mi)(mi)葉(xie)(xie)片(pian)24種氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)。作者利用(yong)(yong)NDVI從背景中(zhong)分離出綠(lv)色葉(xie)(xie)片(pian)（高(gao)(gao)(gao)(gao)光(guang)譜圖像預處理(li)），利用(yong)(yong)Savitzky-Golay濾波進(jin)行去噪(zao)（數(shu)據(ju)預處理(li)）。在模型建(jian)立(li)過(guo)程中(zhong)，作者首先(xian)通(tong)(tong)過(guo)樣(yang)(yang)本變異系數(shu)（CV）和(he)(he)偏最(zui)(zui)小(xiao)二乘回歸（PLSR）篩選了各氨(an)(an)(an)基(ji)酸(suan)(suan)含(han)(han)量(liang)(liang)的(de)(de)敏感波段范(fan)圍(wei)和(he)(he)特...
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![ASD | ASD FieldSpec 4光譜儀在珠江河口懸浮沉積物濃度反演上的應用]( "ASD | ASD FieldSpec 4光譜儀在珠江河口懸浮沉積物濃度反演上的應用")
監測和(he)(he)量化(hua)河(he)(he)(he)口（如珠江河(he)(he)(he)口（PRE））懸浮沉(chen)積(ji)物(wu)濃度（SSC）可為環(huan)境過(guo)(guo)程、水(shui)文建(jian)設(she)和(he)(he)航行(xing)提(ti)(ti)供(gong)重要信息(xi)。傳(chuan)統(tong)上(shang)基(ji)于原位測量進行(xing)SSC制圖缺(que)乏詳細分(fen)析(xi)時所需(xu)的(de)空(kong)(kong)(kong)間覆蓋范圍。而(er)以(yi)(yi)往的(de)許多(duo)研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)表明，基(ji)于衛(wei)星圖像可以(yi)(yi)在(zai)(zai)(zai)適(shi)當尺度上(shang)有效(xiao)監測大型(xing)河(he)(he)(he)口區域SSC格局及變(bian)化(hua)。然而(er)，單個(ge)傳(chuan)感器(qi)獲得的(de)衛(wei)星圖像通(tong)常無(wu)法保(bao)證用(yong)于大空(kong)(kong)(kong)間尺度或(huo)長期研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)，利用(yong)多(duo)源(yuan)衛(wei)星圖像進行(xing)SSC反演在(zai)(zai)(zai)學術界越來越受歡迎。而(er)就反演方(fang)法而(er)言，目前仍(reng)廣(guang)泛使(shi)用(yong)基(ji)于線性(xing)回歸和(he)(he)多(duo)因素統(tong)計的(de)經驗分(fen)析(xi)方(fang)法，而(er)主(zhu)成分(fen)分(fen)析(xi)和(he)(he)人工(gong)神(shen)經網絡也是(shi)提(ti)(ti)高精度的(de)有效(xiao)替代(dai)方(fang)法。而(er)在(zai)(zai)(zai)小型(xing)水(shui)體(ti)中(zhong)(zhong)低SSC預測仍(reng)是(shi)一個(ge)挑(tiao)戰。基(ji)于此，在(zai)(zai)(zai)本研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)中(zhong)(zhong)，一組研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)團隊以(yi)(yi)珠江河(he)(he)(he)口為研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)區域，基(ji)于原位光(guang)譜數據（ASD FieldSpec 4光(guang)譜儀）和(he)(he)SSC測量，輔助以(yi)(yi)環(huan)境信息(xi)，例如經度、維度、風速(su)和(he)(he)其它大氣(qi)環(huan)境因子(zi)，并(bing)基(ji)于Landsat TM/OLI和(he)(he)Sentinel-2圖像開(kai)發模(mo)型(xing)以(yi)(yi)量化(hua)SSC。通(tong)過(guo)(guo)均方(fang)根誤差（RMSE）和(he)(he)相對誤差（RE）評(ping)估模(mo)型(xing)的(de)性(xing)能。最后通(tong)過(guo)(guo)所開(kai)發的(de)模(mo)型(xing)進行(xing)珠江河(he)(he)(he)口1986-2020年SSC分(fen)布制圖。本研(yan)(yan)(yan)究(jiu)(jiu)主(zhu)要目標為：（1）調查PRE SSC分(fen)布的(de)空(kong)(kong)(kong)間格局；（2）探索過(guo)(guo)去(qu)25年SSC的(de)時空(kong)(kong)(kong)變(bian)化(hua)；（3）分(fen)析(xi)SSC變(bian)化(hua)的(de)影響因素及其與(yu)人類活動的(de)關系。【結果(guo)】2020年7月22日(ri)和(he)(he)12月20日(ri)原位收集的(de)光(guang)譜反射率(lv)曲線。從Landsat-8 OLI提(ti)(ti)取的(de)SSC多(duo)年平(ping)均值...
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