茶樹是一種典型的葉片型植物，具有獨特的表型特征。例如，茶樹的葉面積與產(chǎn)量直接相關(guān)，而茶芽的形態(tài)則是中國綠茶等級評定的重要依據(jù)。茶葉中的茶多酚和茶氨酸含量對其風味和口感有著至關(guān)重要的影響。此外，茶葉的生長品質(zhì)會受到多種因素影響，包括光照、溫度、水分和肥料。這些因素對茶葉質(zhì)量有復(fù)雜的影響，使得專家難以精確預(yù)測茶葉的品質(zhì)變化和進行合理的茶園管理。 傳統(tǒng)的方法是專家根據(jù)天氣、茶葉生長變化和新鮮茶葉顏色或形狀來管理茶園。這種管理方式不僅耗費大量人力，還高度依賴專家經(jīng)驗，難以適應(yīng)大規(guī)模茶園的生產(chǎn)需求。為了滿足高通量、快速且準確的檢測需求，高光譜遙感使植物的物種分類和生物化學參數(shù)監(jiān)測成為可能。該技術(shù)采用光譜和空間信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習和人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)茶葉種植過程中品質(zhì)自動化和精確檢測，該技術(shù)不僅提高了檢測效率，減少了人為誤差，還提供了更客觀和準確的植物性狀呈現(xiàn)。閱讀全文 ∨
基于高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)對高粱農(nóng)藥殘留種類的鑒別。利用近紅外高光譜成像系統(tǒng)采集高粱農(nóng)藥殘留樣品的高光譜數(shù)據(jù), 建立基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)增強算法、輕量梯度提升機、極度梯度提升、支持向量機的高粱農(nóng)藥殘留分類模型;構(gòu)建基于特征波長信息的農(nóng)藥殘留分類模型, 對比分析結(jié)果。閱讀全文 ∨
安徽省農(nóng)業(yè)科學院花可可副研究員團隊利用搭載有GaiaSky-mini2-VN高光譜相機（江蘇雙利合譜公司）的DJI M600無人機平臺，獲取了不同施肥處理下的小麥冠層高光譜影像。閱讀全文 ∨
浙江農(nóng)林大學孫通副教授團隊利用GaiaField-N17E結(jié)合化學計量學實現(xiàn)水稻水分和脂肪酸含量的快速無損監(jiān)測。閱讀全文 ∨
南京農(nóng)業(yè)大學姚霞教授團隊利用Gaiafield-V10E結(jié)合SIPLS-SPA實現(xiàn)小麥葉片生物量的準確監(jiān)測。閱讀全文 ∨
江蘇大學毛罕平教授團隊提出了一種基于微高光譜和微流控技術(shù)的水稻真菌孢子檢測方法。閱讀全文 ∨
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