冷害是造成作物嚴(yán)重?fù)p失和不可逆轉(zhuǎn)傷害的災(zāi)害之一。為避免產(chǎn)量損失，可利用高通量表型選擇耐寒脅迫的作物品種。如今，無損光譜圖像分析已成為一種有效方法，并已廣泛應(yīng)用于高通量表型分析中，反映出植物結(jié)構(gòu)組成，生長(zhǎng)發(fā)育過程中的生理，生化特性和特征。本研究利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型提取可見-近紅外范圍的特征光譜估計(jì)玉米幼苗的冷害。文中以五個(gè)品種的冷處理玉米幼苗的高光譜圖像為研究對(duì)象。光譜范圍為450-885 nm。高斯低通濾波和Savitzky-Golay平滑方法結(jié)合一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理。從每種玉米幼苗選定的感興趣區(qū)域獲取3600個(gè)像素樣本用于CNN建模。CNN模型建立后，從高光譜圖像中提取400個(gè)像素樣本作為每個(gè)品種的測(cè)試集。最后，通過分析分類準(zhǔn)確度和計(jì)算效率確定一個(gè)CNN模型。CNN檢測(cè)到的不同類型的玉米幼苗的冷害水平分別為W22 (41.8 %)，BxM (35%)， B73 (25.6%)，PH207 (20%)， Mo17 (14%)，與化學(xué)方法的結(jié)果高度相關(guān)。兩種方法檢測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)為0.8219。因此，研究證明基于CNN建模的光譜分析可以為玉米幼苗冷害監(jiān)測(cè)提供參考。高光譜成像采集利用推掃式高光譜相機(jī)（PIKA II，Resonon）成像系統(tǒng)的整個(gè)結(jié)構(gòu)感興趣區(qū)域樣本數(shù)據(jù)選擇程序樣本的3D光譜分布CNN和化學(xué)方法結(jié)果的比較結(jié)論自卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)...
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【摘要】氫氧穩(wěn)定同位素可用于追蹤土壤水分的運(yùn)移。盡管我們對(duì)土壤剖面滲透的水的追蹤及其在徑流和地下水補(bǔ)給中運(yùn)移過程的研究已經(jīng)很完善了，但土壤水的運(yùn)動(dòng)也包括蒸發(fā)分餾。迄今為止，土壤水的分餾因子主要是基于經(jīng)驗(yàn)性的。與開放型水分蒸發(fā)（溫度，濕度，蒸氣壓梯度定義的分餾）不同的是，土壤水蒸發(fā)包括土壤基質(zhì)效應(yīng)的分餾。我們對(duì)這些效應(yīng)特征的理解仍然很差。在這里，我們使用ABB LGR的水汽同位素分析儀（IWA-45-EP）提供了一個(gè)初步結(jié)果，實(shí)驗(yàn)使用了4種土壤混合物，粒度從砂粒到粉粒和黏粒。結(jié)果表明土壤張力可能控制著土壤水分的同位素分餾。土壤張力與平衡分餾的關(guān)系與土壤質(zhì)地?zé)o關(guān)，且得到熱力學(xué)理論的充分支持。雖然結(jié)果是初步的，認(rèn)為未來的工作應(yīng)該關(guān)注作為土壤水和水蒸氣分餾可能解釋因素的土壤張力的影響。插圖（a）顯示了4種添加土壤混合體的水分釋放曲線。在萎蔫點(diǎn)到吸著水范圍內(nèi)，2個(gè)石英砂樣品的重量含水量保持在0.05 g/g。但在同一范圍內(nèi)，粉砂的重量含水量高達(dá)0.15 g/g。在毛細(xì)管水范圍內(nèi)，黏土的最高重量含水量可達(dá)0.2 g/g。土壤張力為106 hpa時(shí)，砂土樣品I和II的重量含水量分別為0.01和0.005 g/g。在相同的土壤張力下，粉砂的重量含水量為0.05 g/g。重量含水量在0.05和0.005 g/g的粘質(zhì)土在105 hpa以上獲得了更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)。（b）圖表明平衡分餾因子（aP/Q）與土壤...
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![使用NASA格倫高光譜成像儀進(jìn)行實(shí)時(shí)HAB制圖]( "使用NASA格倫高光譜成像儀進(jìn)行實(shí)時(shí)HAB制圖")
有害藍(lán)藻（cyanoHABs）通常生長(zhǎng)在世界各地的水生環(huán)境中，包括北美五大湖的淡水湖。營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)豐富或過量（例如N和P）的水體可以支持藍(lán)藻的快速生長(zhǎng)。除此之外，水溫，風(fēng)，浪和水流都會(huì)影響水華的形成和垂直分布。一些藍(lán)藻會(huì)產(chǎn)生有毒化合物從而危害動(dòng)物和人類健康。因此對(duì)有害藻華的預(yù)先監(jiān)測(cè)顯得尤為重要?！菊坷妹绹?guó)航空航天局（NASA）格倫研究中心開發(fā)的高光譜成像系統(tǒng)于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數(shù)據(jù)。配合密歇根理工學(xué)院實(shí)施的替代校正方法，將HSI系統(tǒng)采集的輻亮度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的反射率數(shù)據(jù)，并使用現(xiàn)有算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有害藻華。替代校正方法依賴于成像光譜恒定的目標(biāo)以歸一化大氣和儀器校準(zhǔn)信號(hào)的高光譜數(shù)據(jù)。對(duì)伊利湖西部盆地附近的一個(gè)大型瀝青停車場(chǎng)進(jìn)行光譜特征分析，確定為一個(gè)合適的校正目標(biāo)。機(jī)載HIS可以提供對(duì)水質(zhì)狀況的獨(dú)特見解。飛機(jī)可以在云層下運(yùn)行，并且可以根據(jù)需要選擇和更改飛行路線，這比基于空間平臺(tái)的靈活性更大。HIS能以較高的空間分辨率（~1 m）采集數(shù)據(jù)，從而可以監(jiān)測(cè)小型水體，檢測(cè)小塊的表面浮渣，以及監(jiān)測(cè)水華與感興趣目標(biāo)（例如進(jìn)水口）的接近程度。借助這種新的快速周轉(zhuǎn)時(shí)間，機(jī)載數(shù)據(jù)可以作為現(xiàn)有衛(wèi)星平臺(tái)的補(bǔ)充監(jiān)測(cè)工具，針對(duì)關(guān)鍵區(qū)域并按需響應(yīng)水華事件。2015年NASA GRC HIS停車場(chǎng)反射率。粗紅線表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前，HIS...
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雪反照率可用于估算雪崩，美國(guó)國(guó)家航空航天局機(jī)載降雪觀測(cè)臺(tái)將其與激光雷達(dá)聯(lián)合用于測(cè)量雪深。反照率（或“白度”）是單位時(shí)間，單位面積上各方向出射的總輻射能量與入射的總輻射能量之比，其測(cè)量范圍從0（對(duì)應(yīng)于吸收所有入射輻射的黑體）到1（對(duì)應(yīng)于反射所有入射輻射體）。根據(jù)Wikipedia的說法“雪反照率變化很大，可以從0.9（剛落下的雪）到0.4（融化的雪）到0.2（臟雪）。南極洲平均雪反照率略高于0.8。如果積雪區(qū)域邊緣變暖，雪易于融化，會(huì)降低反照率，因此積雪吸收了更多的輻射導(dǎo)致了更多的融雪?！痹谒降奈恼轮小癟he Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特別提到了ITRES CASI在測(cè)量雪反照率上的重要性?！菊吭谑澜缭S多山區(qū)，積雪覆蓋和融化主導(dǎo)著區(qū)域氣候和水資源。山區(qū)的融雪時(shí)間和量級(jí)主要受太陽輻射的吸收和雪水當(dāng)量（SWE）的分布控制，但是即使在全球儀器設(shè)備最完善的山區(qū)，對(duì)其了解和認(rèn)識(shí)仍不充分。本研究中我們描述并介紹了機(jī)載降雪觀測(cè)臺(tái)（ASO）的結(jié)果，它耦合了成像光譜儀，掃描激光雷達(dá)以及積雪分布模型以測(cè)定積雪光譜反照率...
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【基本原理】硝酸鹽水溶液（NO3?）的氮氧穩(wěn)定同位素組成（δ15N，δ18O，δ17O）以及亞硝酸鹽（NO2?）的δ15N值是土壤、雨水、地表水、地下水以及海水養(yǎng)分來源和動(dòng)態(tài)變化的重要示蹤劑。硝酸鹽同位素還用于評(píng)估水生生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)N的能力以及通過地下細(xì)菌反硝化等過程修復(fù)被硝酸鹽污染的含水層。用疊氮化鎘還原法將NO3?或NO2?轉(zhuǎn)為N2O，用N2O激光光譜法進(jìn)行N和O同位素分析。將激光頂空同位素分析法與同位素比質(zhì)譜法進(jìn)行比較。激光法可直接測(cè)量17O異常，有助于追蹤大氣N來源?；诖?，在所附的文章中“N and O isotope (δ15Nα，δ15Nβ，δ18O，δ17O) analyses of dissolved NO3? and NO2? by the Cd‐azide reduction method and N2O laser spectrometry”，國(guó)際原子能機(jī)構(gòu)（IAEA）同位素水文學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任Leonard I. Wassenaar及其團(tuán)隊(duì)利用N2O同位素分析儀（N2OIA‐23e‐EP Model 914‐0060；Los Gatos Research，Mountain View，CA，USA）開展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)?！痉椒ā坑茂B氮化鎘法和頂空N2O激光光譜法將其轉(zhuǎn)化為N2O，在N/O穩(wěn)定同位素標(biāo)準(zhǔn)物（IAEA，USGS）上測(cè)量δ15N，δ18O，δ17O。15N示蹤...
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北極苔原位于北半球，是多風(fēng)無樹的平原。因其溫度低，生長(zhǎng)季短，在冬季土壤下層（向下25-90 cm）被永久凍結(jié)（“多年凍土層”），阻礙了樹木的生長(zhǎng)。在夏季，多年凍土層融化僅足夠用于植物的生長(zhǎng)和繁殖，由于下層土壤凍結(jié)，水分無法下沉并形成湖泊和沼澤。苔原凍土地區(qū)占世界土壤結(jié)合碳的很大一部分（是當(dāng)今大氣中碳的1.5倍），湖泊和濕地中植被腐爛會(huì)產(chǎn)生CH4。過去幾十年，人們認(rèn)為北極苔原是碳匯，因?yàn)樗梢酝ㄟ^光合作用捕獲大氣中大量的CO2，而如今受氣候變化的影響，它已經(jīng)成為重要的碳源，將溫室氣體釋放到大氣中。因此，對(duì)環(huán)境科學(xué)家而言，理解該生態(tài)系統(tǒng)中季節(jié)，植被，氣候因子對(duì)CH4排放的影響至關(guān)重要。大量研究表明，由于多年凍土層的季節(jié)性融化，在北極地區(qū)夏季CH4從大量不穩(wěn)定有機(jī)質(zhì)中排放。然而，很少有研究去理解秋季，冬季和春季（代表了北極地區(qū)一年中的70-80%）的CH4排放現(xiàn)象。以往的幾個(gè)研究表明秋季甲烷通量高，而春冬季節(jié)無甲烷通量。在所附的文章中“ Cold season emissions dominate the Arctic tundra methane budget”，一組國(guó)際跨學(xué)科的科學(xué)家們報(bào)道了全年CH4排放，包括從沿著阿拉斯加北坡300公里緯度樣帶上的5個(gè)阿拉斯加北極苔原渦度協(xié)方差（EC）站點(diǎn)測(cè)得的通量數(shù)據(jù)，旨在理解CH4通量的季節(jié)性變化。此項(xiàng)目中，EC塔上安裝了開路分析儀和閉路LGR...
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近端成像遙感技術(shù)可根據(jù)特定的外部反射特征對(duì)生物體進(jìn)行表征和特征描述。這些成像技術(shù)引起了人們的關(guān)注，并廣泛應(yīng)用于植物和動(dòng)物的生態(tài)、系統(tǒng)、進(jìn)化以及生理研究中。然而，重要的因子可能會(huì)影響質(zhì)量和體反射率特征的一致性，從而影響這些技術(shù)作為非侵入式表型和特征的部分能力。我們從3種昆蟲中獲得了高光譜體反射率，并研究了制備程序和保存時(shí)間如何影響反射率對(duì)性別，來源和年齡響應(yīng)的能力。輻射光譜的不同部分對(duì)制備程序和保存時(shí)間的敏感性差異很大。基于3個(gè)昆蟲物種的研究，我們成功確定了特定的輻射區(qū)域，基于以下兩個(gè)方面，表型形狀變得更加明顯：（1）用蒸餾水輕輕清洗博物館標(biāo)本，或（2）用70%的乙醇?xì)⑺啦⒈４胬ハx標(biāo)本。殺死和保存程序的標(biāo)準(zhǔn)化將極大地提高近端成像遙感技術(shù)在表征和研究無脊椎動(dòng)物生態(tài)和進(jìn)化上的能力?！静牧稀?3個(gè)葉蟬標(biāo)本（41個(gè)雌性和42個(gè)雄性）（半翅目：葉蟬科），來源于西北農(nóng)林科技大學(xué)昆蟲博物館。獲取所有標(biāo)本清潔前后的高光譜圖像。新捕獲的實(shí)驗(yàn)室飼養(yǎng)的西花薊馬標(biāo)本，最初是2007從中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院蔬菜花卉研究所溫室中甜瓜上采集的。新捕獲的褐飛虱標(biāo)本（半翅目：飛虱科）來自浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院稻田的實(shí)驗(yàn)室飼養(yǎng)群體?！竟庾V成像】在標(biāo)本上方20厘米安裝推掃式高光譜相機(jī)（PIKA XC，Resonon），并在人工照明下以50 px/mm2的空間分辨率采集光譜圖像。蒸餾水清洗前后葉蟬雄性和雌性代表圖像（a）。在波長(zhǎng)435-...
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近端遙感作為昆蟲病媒中植物病原檢測(cè)的診斷工具，有兩個(gè)基本假設(shè)。首先，通過昆蟲媒介獲得植物病原體會(huì)引起昆蟲媒介的生理變化；也就是說，病原體可能只存在于非常特殊的組織或器官（如唾液腺），但它可能引起昆蟲媒介對(duì)病原體的系統(tǒng)生理變化/反應(yīng)。其次，根據(jù)體表反射特征，即使在殺死昆蟲標(biāo)本，并將其儲(chǔ)存在70%的乙醇中以后，也能檢測(cè)到病原體對(duì)昆蟲生理學(xué)的影響。最近對(duì)后一種假設(shè)進(jìn)行了調(diào)查，并證明建議將樣本儲(chǔ)存在70%乙醇（與50%或90%相比）中。這項(xiàng)研究表明，在70%乙醇中儲(chǔ)存長(zhǎng)達(dá)數(shù)周的時(shí)間對(duì)昆蟲樣品反射特性的影響微乎其微。這些技術(shù)細(xì)節(jié)非常重要，因?yàn)樗鼈儚?qiáng)調(diào)了昆蟲標(biāo)本可以在現(xiàn)場(chǎng)收集、儲(chǔ)存在70%乙醇中，并可以在進(jìn)行診斷成像測(cè)試之前裝運(yùn)，但是在開始廣泛試驗(yàn)之前，應(yīng)評(píng)估每種昆蟲的這種效果是否可行。越來越多的學(xué)者開始研究利用近端遙感技術(shù)來檢測(cè)和診斷植物和昆蟲病媒中的病原體，這說明這種基于反射的技術(shù)可用于改進(jìn)檢疫和檢驗(yàn)工作以及區(qū)域作物疾病監(jiān)測(cè)。也就是說，與商業(yè)診斷實(shí)驗(yàn)室目前提供的基于PCR和酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)的服務(wù)類似，反射的技術(shù)似乎也擁有提供此類服務(wù)的潛力，以便農(nóng)業(yè)利益相關(guān)者能夠?qū)⒗ハx樣本運(yùn)送到這些實(shí)驗(yàn)室，并獲得關(guān)于感染率的快速、可靠和經(jīng)濟(jì)有效的數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)是在與先前研究類似的環(huán)境條件下從單個(gè)成年甜菜葉蟬樣本中獲取的。成體樣本的年齡、性別和交配狀態(tài)未知，目的是模擬成體甜菜葉蟬在田間采樣時(shí)遇到的變異。使用安...
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高效的N肥使用產(chǎn)出需要平衡最小的環(huán)境污染和最大的產(chǎn)量，N素使用效率是目前精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中重要問題之一。于2017年6月，應(yīng)用無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)對(duì)八種不同氮處理的冬小麥進(jìn)行了高光譜圖像采集。高光譜成像儀采用美國(guó)RESONON公司的Pika-L，波段范圍400-1000nm，系統(tǒng)集成了慣導(dǎo)測(cè)量系統(tǒng)（IMU）和穩(wěn)定云臺(tái)，可以獲得較高精度的光譜分辨率和空間分辨率的數(shù)據(jù)。同時(shí)在地面采集并獲得冬小麥的葉綠素含量（CHL）、葉面積(LAI),利用偏最小二乘法進(jìn)行反演估算，(RLAI 2= 0.79, RMSELAI [m2m2] = 0.18, R2CHL = 0.77, RMSECHL [_g cm-2] = 7.02)，并采用多元線性回歸模型進(jìn)行了產(chǎn)量估測(cè)（R2產(chǎn)量＝0.88，RMSEfield[dt ha-1]=4.18）。利用該模型，可以對(duì)高光譜圖像進(jìn)行像素水平的預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，在一定施氮量以上，進(jìn)一步施肥不一定會(huì)繼續(xù)導(dǎo)致產(chǎn)量增加，為高光譜精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究提供了一定了理論支持。1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)田位于德國(guó)西北部的奧斯納布呂克大學(xué)，包括8個(gè)處理，6個(gè)施氮水平。氮肥水平選擇在0到150 kg ha-1，如圖所示，不同顏色代表了不同的處理。圖1研究區(qū)域2 數(shù)據(jù)處理高光譜傳感器采用美國(guó)RESONON公司的PikaL,無人機(jī)系統(tǒng)采用大疆無...
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【背景】：高光譜成像技術(shù)可以快速且無損的測(cè)量食物品質(zhì)。該研究調(diào)查了高光譜成像在400-1000 nm波段范圍預(yù)測(cè)柑橘果實(shí)內(nèi)部品質(zhì)屬性例如總可溶性固形物（TSS），pH，可滴定酸度（TA）和成熟度指數(shù)（TSS/TA）；以及外部品質(zhì)屬性，例如顏色成分（L*，a*， b*）和顏色指數(shù)（CI）的可行性?！痉椒ā浚簭膩嗰R遜州（秘魯）收集柑橘樣品（甜橙，瓦倫西亞品種），共80個(gè)無不良特征（如物理破壞，病害以及污染成分）的樣品。樣品隨機(jī)分為兩組，75%為“校正集”，其余為“預(yù)測(cè)集”，用于模型的外部驗(yàn)證。利用Resonon Pika XC高光譜成像系統(tǒng)（400-1000 nm）掃描柑橘并采集圖像。利用偏最小二乘法建立預(yù)測(cè)品質(zhì)屬性的完整模型。利用回歸系數(shù)確定最優(yōu)波段，通過多元線性回歸建立簡(jiǎn)化模型。預(yù)測(cè)的確定系數(shù)（R2p）以及預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)誤差（SEP）用來衡量模型的性能?！窘Y(jié)果】：內(nèi)部品質(zhì)屬性的完整模型性能較低（R2p ，SEP 50%）。外部品質(zhì)屬性的完整模型性能較高（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(jiǎn)化模型與外部品質(zhì)屬性性能相似。柑橘圖像和光譜處理的主要步驟：（a）確認(rèn)感興趣區(qū)域；（b）原始平均反射光譜...
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