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江蘇雙利合譜科技有限公司

8
  • 2019

    12-11

    高光譜熒光成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用

    近年來高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在快速、精確地進(jìn)行作物生長(zhǎng)信息的提取、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、作物脅迫監(jiān)測(cè)、估算植被(作物)初級(jí)生產(chǎn)力與生物量、估算光能利用率和蒸散量以及作物品質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)等方面。其中,高光譜熒光成像技術(shù)在植物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、病蟲害脅迫方面顯示出巨大的潛力。該技術(shù)能用計(jì)算機(jī)模擬人的視覺功能,不破壞也不影響植株生長(zhǎng),從植物的熒光圖像中提取顏色、紋理、熒光強(qiáng)度等信息進(jìn)行處理并加以分析,終用于實(shí)際檢測(cè),是植物病害檢測(cè)的重要手段。1.1植物熒光原理植物受激發(fā)后發(fā)出的熒光主要有:藍(lán)
  • 2019

    11-26

    高光譜表型監(jiān)測(cè)平臺(tái)監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)作物病害

    說到育種不得不提到“表型”的概念,在生物學(xué)和遺傳育種領(lǐng)域,特別是作物育種領(lǐng)域,表型是指基因型和環(huán)境決定的形狀、結(jié)構(gòu)、大小、顏色等生物體的外在性狀。表型組又是指某一生物的全部性狀特征,不僅僅局限于農(nóng)藝性狀,還應(yīng)更加關(guān)注植株所表現(xiàn)出來的生理狀態(tài)。隨著多數(shù)代表植物全基因組測(cè)序的結(jié)束,科研人員越來越認(rèn)識(shí)到植物表型研究的重要性,并將其提到的“組學(xué)”的高度。植物表型組學(xué)是研究植物的生長(zhǎng)、表現(xiàn)和組成的科學(xué),它的研究可以從小至核苷酸序列細(xì)胞,大至組織、器官種屬群體的表型來研究分析,并且可以進(jìn)一步整合到基因組學(xué)研
  • 2019

    11-25

    近地表成像高光譜評(píng)估不同空間分辨率對(duì)葉片氮含量估算的影響

    定量監(jiān)測(cè)植物氮素狀況已成為國內(nèi)外植被遙感的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。利用快速、無損、準(zhǔn)確的方法來估測(cè)作物氮素營養(yǎng)狀況是農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。本研究的目的是以水稻為對(duì)象,基于不同年份、不同氮素水平、不同種植密度和不同品種類型的田間試驗(yàn),運(yùn)用成像高光譜儀SpecimV10E獲取水稻近地面的高光譜影像,利用決策樹分類法,分出未去背景水稻、去背景水稻、光照水稻和陰影水稻四種目標(biāo)成分。為了評(píng)估不同空間分辨率對(duì)水稻LNC預(yù)測(cè)精度的影響,本研究在南京農(nóng)業(yè)大學(xué)如皋實(shí)驗(yàn)基地進(jìn)行了為期2年的水稻實(shí)驗(yàn),并采集了水稻各個(gè)生育
  • 2019

    11-22

    基于高光譜成像技術(shù)的包子在線檢測(cè)研究

    隨著生活品質(zhì)的提高以及消費(fèi)者對(duì)食品安全意識(shí)的不斷增強(qiáng),消費(fèi)者對(duì)包子食品安全問題越來越關(guān)注。在實(shí)際包子加工過程中,由于生產(chǎn)規(guī)模、生產(chǎn)速度、包子餡的加工機(jī)械等的影響,包子在生產(chǎn)過程其表面可能會(huì)存在污物或包子露餡、包子發(fā)霉等問題,因而存在嚴(yán)重的食品安全隱患。成像技術(shù)和光譜技術(shù)是傳統(tǒng)的光學(xué)技術(shù)的兩個(gè)重要方向,成像技術(shù)能夠獲得物體的影像,得到其空間信息;光譜技術(shù)能夠得到物體的光學(xué)信息,進(jìn)而研究其物質(zhì)屬性。20世紀(jì)70年代以前,成像技術(shù)和光譜技術(shù)是相互獨(dú)立的學(xué)科,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,成像光譜技術(shù)迅速發(fā)展起來
  • 2019

    11-08

    無人機(jī)高光譜內(nèi)置推掃影像快速拼接方法

    無人機(jī)高光譜內(nèi)置推掃影像快速拼接方法高光譜遙感具有光譜分辨率高、波段范圍窄、圖譜合一、連續(xù)成像等特點(diǎn),能夠區(qū)分出地物光譜的細(xì)微差別,探測(cè)到其他寬波段遙感無法探測(cè)的信息。因此,高光譜遙感在生態(tài)、大氣、海洋、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、礦業(yè)等諸多應(yīng)用領(lǐng)域具有非常大的優(yōu)勢(shì)。近年來隨著成像光譜儀硬件技術(shù)不斷發(fā)展,成像光譜儀的體積越來越小、重量越來越輕、成本越來越低,因而利用成像光譜儀獲取高光譜影像更為方便、快捷。隨著無人機(jī)技術(shù)的日益成熟,基于無人機(jī)平臺(tái)的新型遙感技術(shù)異軍突起,得到科研工作者的青睞,從而將成像光譜儀與無人
  • 2019

    10-21

    多光譜、高光譜在作物信息診斷上的應(yīng)用研究

    1前言農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分,其中如何方便、快速、準(zhǔn)確、可靠地獲取作物信息,已經(jīng)成為實(shí)施農(nóng)業(yè)為關(guān)鍵的問題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo),與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮、磷、鉀、鋅等營養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān),缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng);而氮、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān),可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo);當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí),其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變,如受到病蟲害侵染時(shí),作物會(huì)作出應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生酶以及某些產(chǎn)物。因此,作物當(dāng)
  • 2019

    10-14

    GaiaSky-mini作業(yè)—大面積的地物信息獲取

    GaiaSky-mini高光譜成像系統(tǒng)是四川雙利合譜科技有限公司針對(duì)小型旋翼無人機(jī)開發(fā)的高性價(jià)比機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)。它采用內(nèi)置掃描技術(shù),成功克服了高光譜相機(jī)搭配小型無人機(jī)系統(tǒng)搭載推掃式高光譜相機(jī)時(shí),由于無人機(jī)系統(tǒng)的震動(dòng)造成的成像質(zhì)量差的問題。該系統(tǒng)可以應(yīng)用于在目標(biāo)識(shí)別、偽裝與反偽裝等軍事領(lǐng)域,地面物體與水體遙測(cè)、現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)等生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、遙感考古、礦產(chǎn)資源勘測(cè)、水污染監(jiān)測(cè)、高光譜立體攝影測(cè)量等。GaiaSky-mini在研發(fā)之初的定位為小、精、準(zhǔn),即小面積、精細(xì)、準(zhǔn)確地獲取地物的光譜圖像特征。
  • 2019

    09-17

    基于無人機(jī)高光譜成像技術(shù)的甘蔗等作物病蟲害研究進(jìn)展

    甘蔗是我國重要的糖料作物,主要種植在華南地區(qū),廣西種植面積占全國60%以上,是我國重要的甘蔗種植基地。甘蔗是一種多年生作物,并利用蔗莖進(jìn)行無性繁殖,所以由于我國甘蔗產(chǎn)區(qū)長(zhǎng)期連作種植,輪作區(qū)域較少,這就致使甘蔗病蟲害日積月累,不斷加重其危害程度。再加上甘蔗在春、夏、秋、冬四季均能種植,這就為病蟲害的快速傳播創(chuàng)造了有利的條件。所以,我國的甘蔗病害具有以下特點(diǎn):(1)病害生理小種復(fù)雜;(2)病蟲害世代重疊;(3)病蟲害危害嚴(yán)重。一方面,據(jù)有關(guān)部門調(diào)查顯示,黑穗病及花葉病在我國主要產(chǎn)蔗區(qū)的發(fā)病率在25%
  • 2019

    09-11

    無人機(jī)高光譜的植被冠層熱點(diǎn)效應(yīng)探索

    0引言輻射和地表結(jié)構(gòu)之間的相互作用有一個(gè)基本的性質(zhì),那就是遙感觀測(cè)視場(chǎng)中觀測(cè)到的輻射會(huì)隨著光源與觀測(cè)者之間幾何位置關(guān)系的變化而變化。這種變化依賴于地表類型及其結(jié)構(gòu),所以有效地分析這種變化可以為通過遙感監(jiān)測(cè)制圖和監(jiān)測(cè)地表結(jié)構(gòu)提供一種方法和手段。在光照和觀測(cè)幾何位置發(fā)生變化時(shí),就會(huì)產(chǎn)生熱點(diǎn)效應(yīng)。當(dāng)沿著太陽方向觀測(cè)時(shí)看不到陰影,整個(gè)視場(chǎng)都是亮的,這時(shí)觀測(cè)到的輻射達(dá)到zui大,在雙向反射率曲線上出現(xiàn)一個(gè)峰值,這就是“熱點(diǎn)”?!盁狳c(diǎn)”效應(yīng)的強(qiáng)度和性質(zhì)隨著觀測(cè)和光照位置改變,可以提供冠層結(jié)構(gòu)的重要信息。早在
  • 2019

    07-19

    基于可見、近紅外技術(shù)的黑枸杞品質(zhì)分析

    基于可見、近紅外技術(shù)的黑枸杞品質(zhì)分析研究1.可見、近紅外設(shè)備介紹高光譜圖像數(shù)據(jù)采集采用四川雙利合譜科技有限公司的GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀系統(tǒng)(V10E、N25E-SWIR)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀、面陣列相機(jī)、鹵素?zé)艄庠?、暗箱、?jì)算機(jī)組成,如圖1。實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)設(shè)置如表1。圖1GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀表1GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)序號(hào)相關(guān)參數(shù)V10EN25E-SWIR1光譜范圍400-1000nm1000-2500nm2光譜分辨率2.8nm12nm
  • 2019

    06-24

    相機(jī)的Skipping和Binning模式

    談?wù)勏鄼C(jī)的Skipping和Binning模式在通常的相機(jī)中,不同的resolution對(duì)應(yīng)不同的幀率。想要提高幀率就要考慮是否需要縮小視野(FOV)。若不希望視野縮小,就需要減少resolution。常用的減少resolution的兩種方式是下采樣:SkippingandBinning。Skipping通過選取視野中的像素點(diǎn),抽取像素點(diǎn)來降低分辨率。在Skipping模式中,并不會(huì)對(duì)所有行列的像素點(diǎn)進(jìn)行采樣,這樣才能獲取非原始分辨率的圖像(降低的分辨率圖像)。行列數(shù)據(jù)是成對(duì)讀取的。上圖公式是s
  • 2019

    03-11

    短波紅外高光譜對(duì)廢料自動(dòng)分類識(shí)別

    短波紅外高光譜對(duì)廢料自動(dòng)分類識(shí)別1.引言過去幾十年,科學(xué)技術(shù)的巨大進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,使得各種工業(yè)制品的需求與產(chǎn)量均有了巨大的增長(zhǎng)。我國的塑料產(chǎn)業(yè)經(jīng)過幾十年的高速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐年擴(kuò)大,產(chǎn)能產(chǎn)量不斷增加,目前己經(jīng)成為與水泥、木材和鋼材同等重要的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)。塑料因其具有質(zhì)輕、不易腐蝕、化學(xué)性能穩(wěn)定、價(jià)格低廉等優(yōu)點(diǎn),被廣泛用于電子電氣、汽車、建筑以及農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域,從衣食住行到工業(yè)應(yīng)用隨處可見,極大的方便了人們的生產(chǎn)生活。但是隨著塑料制品的產(chǎn)量和消耗量不斷遞增,每年都會(huì)產(chǎn)生大量的塑料固體垃圾。
  • 2019

    03-11

    基于可見近紅外技術(shù)的棉花、地膜快速識(shí)別研究

    基于可見近紅外技術(shù)的棉花、地膜快速識(shí)別研究1.可見、近紅外設(shè)備介紹高光譜圖像數(shù)據(jù)采集采用四川雙利合譜科技有限公司的GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀系統(tǒng)(V10E、N25E-SWIR)。該系統(tǒng)主要由高光譜成像儀、面陣列相機(jī)、鹵素?zé)艄庠?、暗箱、?jì)算機(jī)組成,如圖1。實(shí)驗(yàn)儀器參數(shù)設(shè)置如表1。圖1GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀表1GaiaSorter雙系統(tǒng)高光譜分選儀系統(tǒng)參數(shù)序號(hào)相關(guān)參數(shù)V10EN25E-SWIR1光譜范圍400-1000nm1000-2500nm2光譜分辨率2.8nm12n
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