2020年11月24日4时30分长征五号遥五运载火箭点火升空托举嫦娥五号探测器送入预定轨道意味着人类时隔44年再次从月球带回了岩石和土壤样品上一次月球采样返回任务是1976年苏联的月球24号美国在阿波罗十一号成功登月之后，进行了6次发射任务，其中有5次都获得了成功，一共将12名宇航员送上了月球，带回来了382公斤的月球土壤。中美两国于1979年1月1日正式建交；而就在这前夕的1978年，美国国家安全事务顾问布热津斯基访华时，为表示友好，向中国赠送了1克月岩。地质学家将1g月壤等分成两份，每份重量0.5g，一份用于研究，另一份用来展览。如今，我们自己从月球带回1731克月壤！北京时间2022年10月10 日，国际科学期刊《自然 · 通讯》（Nature Communications）在线发布我国嫦娥五号样品的一项研究成果。中国科学院国家天文台李春来、刘建军研究员领导的团队，结合嫦娥五号月球样品的实验室分析结果和遥感探测数据，解答了过去对月球晚期玄武岩遥感光谱解译的疑惑，纠正了月球晚期玄武岩独特遥感光谱特征的物质成分解译结果。根据以往地基望远镜和月球轨道器遥感光谱数据的分析，普遍认为月球正面西部晚期月海玄武岩覆盖的区域富含橄榄石，这是约束月球晚期玄武岩成因的重要因素。然而该推论是否正确，由于缺乏实际样品的分析而无法证实。嫦娥五号成功着落于月球风暴洋东北部的玄武岩平原，返回样品...
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苹果是一种常见而又神奇的水果。很多人学会的第一个英语单词可能就是Apple；从树上掉下来，砸到牛顿，启发牛顿的也是苹果；引领消费时代数码潮流的苹果公司，logo是被咬了一口的苹果~对于这种大家经常吃的香甜水果，追本溯源，是来自蔷薇科苹果属的杂交水果。苹果的祖先，是一种叫做“新疆野苹果”的植物，生长在我国新疆和中亚地区，后来伴随人类活动扩散开来，果农们也一代代与苹果树斗智斗勇，通过杂交等方式把他们调教的越来越美味。现代农业，为满足大家更多需求，苹果的杂交育种依旧在进行，人类学会了利用更先进的技术，今天推荐大家了解一篇通过高光谱成像来预测苹果杂交后香气的优秀文章。基于Resonon PIKA XC2高光谱成像预测苹果杂交后代香气苹果是世界上最受欢迎且有价值的水果之一。质地、风味和营养是苹果最重要的品质。一般来说，香气在苹果风味中发挥着重要的作用。提高苹果香气是育种和筛选的目标。因此，构建苹果香气成分评估模型至关重要。高光谱成像技术（HSI）结合二维成像技术实现光谱全图像信息获取，因其快速、有效和无损特征而广泛应用在农业、食品和化学领域。基于此，在本文中，来自西北农林科技大学园艺学院的研究人员利用高光谱成像（PIKA XC2 高光谱相机，Resonon Inc., Bozeman，MT，USA）建立了‘Honeycrisp’בMaodi’杂交后代的香气成分预测模型，初步实现了...
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车厘子，相信大家都不陌生，毕竟“车厘子自由”曾经也是风靡一时的网络热词。但是车厘茄是什么呢?车厘子的变种？车厘子和茄子的结合？空想不如实干，看看度娘怎么说......嚯，原来车厘茄就是常见的小番茄！另外，小加还了解到车厘茄含有丰富的维他命和十分高的铁质含量，不仅有美容功效，还可以预防出现贫血，可谓是值得多次购买的营养好物。但是购买时，我们只能通过朴素的双眼判断其好坏，如果从专业性的角度出发，该如何评估车厘茄的质量呢？答案就在下面这篇论文里，快一起来看看吧！基于深度学习和高光谱图像估算车厘茄可溶性固形物含量及硬度车厘茄（Solanum lycopersicum）因其特殊的香味深受世界各地消费者喜爱。可溶性固形物（SSC）和硬度是评估产品质量的两个主要指标。现存的测量技术主要依赖于化学方法。然而，这种破坏性的方法不适用于大面积的测量。高光谱成像技术可以同时获取光谱信息和空间信息，已广泛应用于各个领域，如植物病害胁迫检测、工业食品包装、医学图像分类及水果质量分析。基于此，来自浙江工业大学和浙江省农业科学院的研究人员选择当地主流的车厘茄（Zheyingfen-1）为研究对象，测量其硬度和SSC，并基于高光谱图像（PIKA XC 高光谱相机，Resonon Inc.，Bozeman，MT，USA）和相应的深度学习回归模型开发了无损式测量技术。高光谱成像系统【结果】（A）校正的光谱反射率图。（...
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土壤中重金属是有害的，其迁移和累积会严重威胁生态环境安全和人类健康。砷（As）具有高神经毒性和致畸性。人类活动，例如采矿和工业生产会导致大量As释放到土壤中。快速准确确定土壤中As浓度对As污染评估至关重要。传统的重金属调查方法旨在对野外采集的土壤样品进行化学性质测试，费事费力、成本高。高光谱遥感具有高光谱分辨率、宽波段范围和连续光谱信息等特点，已广泛用于土壤重金属浓度的估算。然而，现存的基于高光谱数据的土壤重金属浓度估算模型忽视了土壤光谱和重金属浓度之间的空间非稳态。基于此，来自首都师范大学的一组研究团队以北京东北部地区（40°10′0″-40°15′30″ N，116°58′4″-117°5′4″ E）为例，基于实验室测得的光谱数据（ASD FieldSpec 4光谱仪），结合地理加权回归（GWR）和XGBoost算法提出了一种新的模型（GW-XGBoost模型）来估算土壤重金属浓度。并评估了所提出模型的有效性。研究区和采样位置。As浓度估算过程流程图。【结果】As和光谱的相关图。阴影快表示主要化学吸收范围。As浓度实测值与预测值关系散点图。As浓度实测值与预测值拟合比较图。【结论】估算模型选择的光谱波段与表面含有能与As形成复合物的官能团的光谱活性物质的吸收效应有关。构建模型时考虑该吸收机制可以有效降低高光谱数据的冗余。GW-XGBoo...
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松材线虫病（PWD），是由松材线虫（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毁灭性的国际森林病害之一，可以在几个月内对松林造成快速、大面积的危害，已对我国造成了巨大的生态和经济损失。因此，及时的监测措施非常必要。高光谱遥感可以获取数百个波段和连续波长的数据来捕获受危害树木的生理变化，有助于检测早期病虫害。而基于无人机的高光谱成像仪可以准确观测树木冠层的变化，成为评估森林健康情况的有效工具。然而，以往的研究大多使用单日的无人机高光谱数据，难以监测病害发生的时间变化并确定最佳的监测时期。基于此，在本研究中，来自北京林业大学的研究团队于2021年5-10月使用多时态的数据在中国辽宁省抚顺市东洲区（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）进行了研究。在PWD爆发期间，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日对红松林进行了地面调查（通过形态和分子鉴定确定59棵树携带松材线虫，另外选择59棵未被感染的树木作为对照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗无云的天气条件下利用DJI Matrice 600 Pro无人机搭载Resonon Pika L高光谱相机以及LR1601-IR...
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土壤质量直接影响其有机体的健康。然而，土壤容易受到人类活动的干扰，如采矿、工业化和农业活动，导致严重的土壤污染。在各种土壤污染中，有毒元素会对人类和家畜健康以及食品安全造成威胁。因此，监测这些污染类型的浓度和分布对于土壤修复项目至关重要。然而，传统采样和实验室分析方法成本高、费事费力且局限于采样点位置，不能很好地具体化浓度的空间分布。因此，需要具有高空间效应的快速有效的技术。许多研究已经利用图像光谱和其它辅助数据或环境变量来预测有毒元素的分布。而由于卫星图像中云或阴影的存在，土壤采样和图像获取日期存在差距，这种情况下，需要用到具有不同光谱和空间特征图像的融合，以增加图像的时间分辨率。Sentinel-2A是“全球环境与安全监测”计划的第二颗卫星，其携带一枚多光谱成像仪，可覆盖13个光谱波段，从可见光和近红外到短波红外，具有不同的空间分辨率。Landsat 8是美国陆地卫星计划的第八颗卫星，其携带的陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30 m。两者的协同应用将改进对地球表面的及时和准确观测，以及遥感不同学科的使用。基于此，在本研究中，来自捷克生命科学大学的研究团队于2015年8月12日在Sarcheshmeh矿山采集了120个土壤样品，在实验室进行化学（As、Pb、Zn和Cr）和光谱测量（ASD Fieldspec 3地物光谱仪）。并于2015年8月13日获取Landsat 8-OL...
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土壤水力参数，如田间持水量（FC）和永久萎蔫点（PWP），在灌溉管理、干旱风险评估和土地利用规划等方面发挥着重要作用。这些水力特性是动态的，随土壤类型、作物类型和生长季而变化。传统方法估算大尺度水力特性费时费力，而土壤传递函数（PTF）作为一种替代方法，已被用于使用易测量的土壤特性（如土壤粒级、有机碳和容重）来估计土壤水力特性。这些预测参数在很大程度上受各种内在土壤特性如土壤质地、结构、有机质、容重和孔隙度的影响。随着光谱技术的不断发展，因其快速、低成本和无损测量，许多研究者已经利用可见近红外（Vis-NIR）光谱预测了土壤特性，而使用光谱数据绘制印度土壤类型水力特性的研究非常有限。基于此，在本研究中，一组研究团队在印度卡纳塔克邦高原北部地区收集了558个土壤样本，在实验室中测量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光谱仪测量土壤光谱反射率。通过支持向量机、随机森林和偏最小二乘回归三个模型预测FC和PWP。其中，2/3的数据集用于校准（368个样品），1/3的数据集用于验证（190个样品）。本研究目标为通过不同统计技术检验实验室Vis-NIR光谱数据估算水力参数的有用性。研究区域图【结果】卡纳塔克邦高原北部土壤光谱反射率分布（平均值和标准偏差）（N = 558）。FC和PWP预测模型的性能（50 次迭代）验证集FC和PWP预测值和观测值散点图（RF方法）（...
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了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此，亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高，难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据，如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据，已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究，综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。基于此，为填补研究空白， 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高光谱（Resonon Pika L高光谱成像仪）、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法进行单木分割。然后整合UAV LiDAR（提取结构特征），高光谱（提取光谱特征）和超高分辨率RGB数据（提取纹理特征）进行分类。最后通过总体精度（OA）和kappa系数（k）评估分类精度。主要研究目标为：（1）评估所提出的WST-Ncut算法在亚热带阔叶森林进行单木分割的准确性；（2）与单独使用这些数据相比，评估UAV LiDAR，高光谱和超高...
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玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生长过程中，氮（N）是最重要的营养元素之一。玉米叶片中N转运主要以谷氨酰胺的形式进行。玉米产量与灌浆期叶片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相关性。因此，准确快速估算玉米叶片氨基酸含量对于提高玉米产量和N利用效率至关重要。分光光度法、化学分析法和质谱法是确定氨基酸含量的主要方法，具有高灵敏度和高准确度。然而，这些方法会破坏样品，且需要复杂的样品处理过程，通量低，成本高。高光谱成像技术因其快速、高通量和无损式测量成为估算作物生理生化参数的新方法，且已广泛用于作物表型性状的高通量筛选。然而，目前利用高光谱数据估算新鲜玉米叶片氨基酸含量的研究十分有限。基于此，为填补研究空白，在所附的文章中，中国农业大学的研究团队以新鲜玉米叶片为研究对象，探索了高光谱成像技术估算其氨基酸含量的可行性。考虑到施氮量对玉米叶片氨基酸含量的极大影响，作者设置了两个变量施氮实验。利用Resonon Pika L高光谱成像仪（光谱范围为400-1000 nm）采集玉米叶片的高光谱图像，并测量了玉米叶片24种氨基酸含量。作者利用NDVI从背景中分离出绿色叶片（高光谱图像预处理），利用Savitzky-Golay滤波进行去噪（数据预处理）。在模型建立过程中，作者首先通过样本变异系数（CV）和偏最小二乘回归（PLSR）筛选了各氨基酸含量的敏感波段范围和特...
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监测和量化河口（如珠江河口（PRE））悬浮沉积物浓度（SSC）可为环境过程、水文建设和航行提供重要信息。传统上基于原位测量进行SSC制图缺乏详细分析时所需的空间覆盖范围。而以往的许多研究表明，基于卫星图像可以在适当尺度上有效监测大型河口区域SSC格局及变化。然而，单个传感器获得的卫星图像通常无法保证用于大空间尺度或长期研究，利用多源卫星图像进行SSC反演在学术界越来越受欢迎。而就反演方法而言，目前仍广泛使用基于线性回归和多因素统计的经验分析方法，而主成分分析和人工神经网络也是提高精度的有效替代方法。而在小型水体中低SSC预测仍是一个挑战。基于此，在本研究中，一组研究团队以珠江河口为研究区域，基于原位光谱数据（ASD FieldSpec 4光谱仪）和SSC测量，辅助以环境信息，例如经度、维度、风速和其它大气环境因子，并基于Landsat TM/OLI和Sentinel-2图像开发模型以量化SSC。通过均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）评估模型的性能。最后通过所开发的模型进行珠江河口1986-2020年SSC分布制图。本研究主要目标为：（1）调查PRE SSC分布的空间格局；（2）探索过去25年SSC的时空变化；（3）分析SSC变化的影响因素及其与人类活动的关系。【结果】2020年7月22日和12月20日原位收集的光谱反射率曲线。从Landsat-8 OLI提取的SSC多年平均值...
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