對地表入滲和蒸發(fā)通量的分配，以及準確量化不同空間尺度下土壤與大氣之間的質量和能量交換過程，都需要了解土壤的水文性質（如土壤水分特征曲線和導水率特征曲線）。土壤水分特征曲線（SWRC）描述了在基質勢下土壤水分含量的平衡情況，是重要的水文特性，與土壤孔隙的大小分布和結構密切相關，受土壤結構、質地、有機物和粘土礦物等因素的影響。傳統(tǒng)測量SWRC的實驗室方法繁瑣，數據往往不完整，且只覆蓋有限的水分含量范圍。近年來，近程和遙感技術得到了廣泛關注，特別是在光學域內的土壤反射光譜已被用于獲取土壤礦物學和化學成分、有機物含量、粒度分布及水分含量等信息。這些研究為衛(wèi)星遙感提供了大尺度測繪的基礎。傳統(tǒng)方法主要依賴光譜轉移函數，盡管能有效推斷土壤水力特性，但需大量數據進行模型校準。本文提出了一種新的實驗室方法，通過水分含量依賴的短波紅外（SWIR）土壤反射光譜直接估計SWRC，利用最近開發(fā)的前向輻射傳輸模型，僅依賴水分含量-反射率數據對，計算更高效，無需反演流動方程，簡化了測量過程。為了測試提議的新實驗室方法，作者使用了21種亞利桑那州土壤，這些土壤的質地（表 1）和礦物成分（即高嶺石、云母/伊利石、蒙脫石、蛭石、綠泥石和黑云母含量）有很大差異。下面提供了實驗確定的 SWRC 和干燥土壤的反射光譜的描述。表 1. 亞利桑那州土壤的質地特性使用ASD LabSpec®2500 ...
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考古學雖然常與發(fā)掘相關，但許多遺址仍需通過地表上的文物和其他特征來進行識別。對這些地表考古記錄的分析不僅可以揭示不同定居時期的信息，還能展示土地的農業(yè)、生產或儀式用途，以及景觀中人、物、思想的流動模式。本文介紹了一種利用機載高光譜短波紅外 (SWIR) 圖像的新方法，用于記錄和分析地表考古材料。SWIR 光可以區(qū)分不同類型的巖石、礦物和土壤，地質學家經常利用這一原理繪制地質圖。Resonon Pika IR+高光譜成像儀能夠以優(yōu)于10厘米的空間分辨率收集SWIR圖像，從而識別并表征地表文物。本文探討了在NASA Space Archaeology 資助下進行的實驗，展示了這項技術的潛力和挑戰(zhàn)，特別是在成功定位和表征單個文物方面，同時指出了未來發(fā)展的關鍵方向。作者團隊將 Resonon Pika IR+高光譜成像儀安裝在 DJI M600上（圖 1）。還在機身頂部安裝了額外的 GPS 天線桿，并安裝了一個 GPS 定位器，用于將位置數據傳輸到 Pika 的 IMU。 圖 1. 搭載在 DJI M600 無人機上的 Resonon Pika IR+ 高光譜傳感器（左）；無人機在科羅拉多州梅薩維德附近的調查中飛行（右）。 為了測試超高分辨率 SWIR 成像在考古學中的可行性，作者團隊設計了一個簡單的實驗調查，以便確定 Resonon Pi...
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在2020年9月，由美國夏威夷的Pan-STARRS1望遠鏡發(fā)現了一顆疑似地球的臨時衛(wèi)星，為地月系統(tǒng)帶來了一顆新的天體。起初，科學家們認為它是一顆普通的阿波羅小行星，即軌道穿過地球的天體，并將其命名為2020SO。然而，模擬結果顯示，它將在10月變成一個繞地球公轉的小天體，成為一個迷你月球。隨后的觀察結果則讓天文學家更加困惑?？茖W家們發(fā)現，這顆神秘的天體每年圍繞太陽公轉一周，其軌道偏心率與地球的公轉軌道非常相似。天體在太空中的運動非常復雜，小天體容易受到大天體引力的擾動，因此其運動規(guī)律也十分復雜。但是因為它們與地球的相似性，反而顯得更加神秘。不僅如此，2020SO的運行速度也比普通的小行星慢，這一點與其他小行星有顯著的不同。由于這些原因，科學家們開始重新思考2020SO的真實身份。2020 年 11 月至 2021 年 3 月 2020 SO 繞地球和太陽的軌道澳大利亞弗林德斯大學的太空考古學家Alice Gorman表示，通過它的運行速度可以推斷出其初始速度，從而推斷出它的來源?，F有的速度太慢，這讓科學家們感到困惑。Gorman和她的同事還推測，2020SO可能是一塊從月球上掉下來的巖石。對于這樣的天體，速度慢一點是正常的。然而，實際觀測表明，2020SO比這類天體還要慢。在排除了其他可能性后，科學家們提出了一個最不可能但又唯一剩下的猜想：2020SO是一顆人造天體！根據其軌道的...
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摘要土壤有機質（SOM）在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用，而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性質的光譜響應，SOM預測模型的準確性和時空可遷移性較差。本研究旨在通過減少土壤物理性質對光譜的耦合作用來提高SOM預測模型的時空可遷移性?；谛l(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量，包括土壤濕度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個重要糧食產區(qū)作為研究區(qū)域，以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明，基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力，幾乎所有波段的殘余預測偏差（RPD）均超過1.4。基于XG-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高，決定系數（R2）為0.76，均方根誤差（RMSE）為5.74 g/kg，RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比，采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型，SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區(qū)域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
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菱透浮萍綠錦池，夏鶯千囀弄薔薇透過浮萍，詩人的眼里看到的是其和水中菱葉相映成趣的景象，是夏日池塘的勃勃生機。而在科研學者的眼中，看到的是天南星目浮萍科的水生植物，是潛藏在水稻種植中的雙刃劍。營養(yǎng)物質的爭奪?自然光照的遮擋?生存空間的占據?在一片生機之下，浮萍和水稻之間塑造著另一番景象..由于氣候變暖/或灌溉水富營養(yǎng)化的影響，稻田中的浮萍（DGP）大幅增加。本研究考慮到生態(tài)因素、光合能力、光譜變化和植物生長等因素，對三個代表性水稻品種進行了田間試驗，以確定DGP對水稻產量的影響。結果表明，DGP顯著降低pH值0.6，日水溫降低0.6℃，水稻抽穗期提前1.6天，并平均增加了葉片的SPAD和光合速率分別為10.8%和14.4%。DGP還顯著提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多種植被指數的數值，并且水稻冠層反射光譜的一階導數曲線在DGP處理后呈現出“紅移”現象。上述因素的改變可導致株高平均增加4.7%，干物質重量平均增加15.0%，每平方米穗數平均增加10.6%，千粒重平均增加2.3%，最終籽粒產量增加10.2%。 DGP誘導的籽粒增產可以通過降低稻田水的pH值和溫度來實現，從而提高SPAD值和葉片的光合作用，刺激水稻植株生長。這些成果可以通過水稻和浮萍之間的生物協同作用，為未來農業(yè)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供有價值的理...
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有機蔬菜，是指在蔬菜生產過程中嚴格按照有機生產規(guī)程，禁止使用任何化學合成的農藥、化肥、生長調節(jié)劑等化學物質，以及基因工程生物及其產物，而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學原理，采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農業(yè)技術，協調種植平衡，維持農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定，且經過有機食品認證機構鑒定認證，并頒發(fā)有機食品證書的蔬菜產品。關于如何快速鑒別有機蔬菜與非有機蔬菜，光譜儀器的應用提供了新的思路。一起來了解一下今日推薦的文章。使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜（空心菜、莧菜、生菜和小白菜）當前有機葉類蔬菜面臨著可能被非有機產品替代以及容易脫水和變質的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結合線性判別分析 (LDA) 來快速區(qū)分有機和非有機葉菜。有機類包括有機空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura)，而非有機類別由四種對應的非有機類別組成。分別對這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進行二元分類。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛，使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機森林 (RF)...
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肉類富含豐富的蛋白質和營養(yǎng)物質，不僅能夠滿足我們的味蕾，還能夠提供我們身體所需的能量和營養(yǎng)。隨著肉類需求的增加，大規(guī)模的肉類生產和運輸過程中，肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而，關于速凍解凍的肉類，和新鮮肉類的混淆，讓人難以分辨。首爾大學的研究人員利用高光譜成像技術，做了相關的研究。使用高光譜成像儀和機器學習對新鮮和凍融牛肉進行分類由于對安全、可食用肉類的需求的不斷增加，冷凍儲存技術得到了不斷改進。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過程中被進行了錯誤的標記，宣稱為新鮮肉類，這可能導致消費者受到誤導或產生安全隱患。在這項研究中，使用高光譜圖像數據構建了一個機器學習（ML）模型，用于區(qū)分新鮮冷藏、長期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過四種預處理方法，共準備了五個數據集來構建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術構建了模型，其中應用散點校正和RBF核函數的SVM模型性能最佳。結果表明，利用高光譜圖像數據立方體，可以構建區(qū)分新鮮肉類和非新鮮肉類的預測模型，這可以成為肉類儲存狀態(tài)常規(guī)分析的快速、非侵入性方法。安裝在暗室中的高光譜數據采集系統(tǒng)的配置示意圖基于此，來自首爾大學的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀，在近紅外光譜的400-1000 nm波段內獲取高光譜圖像數據立方體，進行了相關研究。在本研究中，圖像采集系統(tǒng)安裝在暗室中，以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像...
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在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中，可溶性固形物總含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果實成熟度和品質的關鍵指標。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長環(huán)境的差異，其TSS含量存在顯著變化。準確估算各品種葡萄的TSS含量，對于預測酒的品質、調整釀造工藝以及確定最佳采收時機均具有重要意義。那么，如何能夠準確估算葡萄的TSS含量呢？跟隨小編，一起來看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物總含量（TSS）是決定葡萄最佳成熟度的關鍵變量之一。在這項工作中，基于漫反射光譜測量，開發(fā)了偏最小二乘（PLS）回歸模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（紅葡萄）等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預測的最適合光譜范圍，對四個數據集進行了回歸模型的校準，其中包括以下光譜范圍：400–700 nm（可見光）、701–1000 nm（近紅外）、1001–2500 nm（短波紅外）和400–2500 nm（全光譜范圍）。我們還測試了標準正態(tài)變量變換技術。使用留一交叉驗證評估了回歸模型，評估指標包括均方根誤差（RMSE）、決定系數（R2）、性能與偏差比（RPD）和因子數（F）。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準確。最佳的回歸模型是針對Mencía（紅葡萄）得到...
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被曬化的大地，被烘懶的萬物，被汗水侵蝕的燥熱......在烈日高懸的夏日，誰不想聽見一聲冰鎮(zhèn)西瓜裂開的清脆，讓清涼香甜的瓜瓤鎖住一整個夏天的炙熱。作為夏日最解暑的水果，西瓜集萬千寵愛于一身，也受到了霜霉病的青睞。霜霉病菌會在潮濕的環(huán)境中迅速繁殖，尤其是在溫暖的夏季。這種病害會對西瓜植株造成嚴重的危害，從而影響果實的品質和口感。在佛羅里達州的西瓜產量受到霜霉病的嚴重影響后，為了有效防治西瓜霜霉病，佛羅里達大學的研究團隊進行了相關研究。利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類佛羅里達州的西瓜產量受到包括霜霉病（DM）在內的各種病害的不利影響。準確的病害識別對于實施及時有效的管理策略至關重要。遙感工具，例如無人機（UAV）和高光譜成像，已被用于作物病害檢測。先前的研究已成功利用遙感和機器學習（ML）對鱷梨和番茄等其他作物進行了病害檢測。但是，關于使用遙感檢測西瓜病害的研究有限。這項研究的目標是利用機器學習模型和光譜植被指數（VI）來檢測和分類西瓜中霜霉病的不同嚴重程度。在這項研究中，來自佛羅里達大學的研究團隊通過Resonon Pika L室內平臺系統(tǒng)（5個病害階段：低、中（1和2水平）、高和非常高）及野外機載系統(tǒng)（2個階段：低和高）分別測量了西瓜健康葉片和DM感染葉片的高光譜圖像，選擇感興趣區(qū)域（ROI），將各種植被指數（VI）作為識別病害階段的指標。利用多層感知...
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“森林”這兩個字一共由5個“木”字組成，正如同大自然中無數樹木相互依存，彼此交織，形成了一個龐大而有機的生態(tài)系統(tǒng)。森林具有調節(jié)氣候、保持水源、防止土壤侵蝕等重要功能，森林是地球上最寶貴的財富之一。然而，隨著人類社會的發(fā)展和氣候變化加劇，森林生態(tài)系統(tǒng)也在發(fā)生著變化?？蒲腥藛T一直在努力了解并改善這些變化，隨著遙感技術的發(fā)展，新的技術手段也帶來了更多地研究可能。今天推薦大家了解的是北京林業(yè)大學和北京師范大學的研究團隊所做的研究。森林生態(tài)系統(tǒng)是最基本的陸地生態(tài)系統(tǒng)組成部分之一，在調節(jié)氣候變化、提供物種棲息地、維持生物多樣性及減緩全球變暖等方面發(fā)揮著重要的作用。隨著人類活動和氣候變化的加劇，生物和非生物森林干擾事件頻發(fā)。因此，有效監(jiān)測影響森林健康的生物和非生物因素對于理解森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)及監(jiān)測全球變暖的影響至關重要。其中病蟲害是生物干擾事件中最主要的干擾因素之一。檢測早期病蟲害位置對于識別高風險林分及預防其大規(guī)模爆發(fā)和蔓延至關重要。然而，不同病蟲害在垂直結構的不同位置破壞樹木。了解如何監(jiān)測和評估垂直冠層結構上不同病蟲害的異質脅迫對于提高森林質量至關重要。傳統(tǒng)的田間調查方法費時費力，難以在區(qū)域尺度上監(jiān)測森林。近幾十年來，遙感技術的出現為森林病蟲害監(jiān)測提供了新的途徑和技術手段。隨著地基、機載、星載平臺等多源遙感技術的快速發(fā)展，使得高效、動態(tài)地監(jiān)測不同時空尺度的森林病蟲害成為可能?；诖耍瑏碜员?..
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