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高光譜采集數(shù)據(jù)軟件分析在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、食品檢測(cè)、醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。高光譜數(shù)據(jù)采集是獲取目標(biāo)物光譜與空間信息的基礎(chǔ)，而軟件分析則是挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別與分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，二者協(xié)同推動(dòng)高光譜技術(shù)在各行業(yè)的深度應(yīng)用。
火腿光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演使用 900 - 1700nm 高光譜相機(jī), 采集三種火腿樣本的光譜數(shù)據(jù). 三種火腿樣本分別為: XW, PX, WN 采集環(huán)境: 使用鹵素?zé)艄庠? 在暗箱環(huán)境中采集, 排除外部環(huán)境干擾 積分時(shí)間: 20毫秒 采集數(shù)量: 每 2 片相同種類(lèi)的樣本為一組, 每張圖像放 3 組不同的種類(lèi), 共采集 4 張圖像
高光譜水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演葉綠素 a（Chl - a）為研究對(duì)象，開(kāi)展基于 FOD 和光譜特征的高光譜水質(zhì)參數(shù)反演模型研究，探索高效水質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)途徑。
草莓葉片含水率光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演，構(gòu)建了一套融合高光譜成像（HSI）技術(shù)與多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的反演體系。通過(guò)搭建 HSI 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取草莓葉片光譜信息，經(jīng)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)預(yù)處理流程提取有效特征，深入對(duì)比偏最小二乘回歸（PLSR）、支持向量回歸（SVR）、梯度提升決策樹(shù)回歸（GBDTR）、ResNet 18 及寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)（BLS）等模型在不同超參數(shù)優(yōu)化策略下的性能表現(xiàn)。
生菜鎘污染可見(jiàn)近紅外光譜在線分析模型構(gòu)建通過(guò)采集不同濃度鎘污染生菜的可見(jiàn) - 近紅外光譜數(shù)據(jù)，深入剖析光譜特征與鎘污染程度的關(guān)聯(lián)，運(yùn)用先進(jìn)建模算法構(gòu)建精準(zhǔn)在線分析模型，為蔬菜鎘污染快速、無(wú)損監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支撐，助力農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全管控。
激光雷達(dá)與高光譜成像技術(shù)融合，解析理論、架構(gòu)、應(yīng)用，剖析瓶頸，探索遙感智能解譯新范式 。—— 以象科技的技術(shù)實(shí)踐與突破視角
高光譜圖像實(shí)時(shí)非監(jiān)督分類(lèi)方法本文創(chuàng)新構(gòu)建 “逐像元掃描” 模型，結(jié)合歸一化光譜向量分析，挖掘高光譜圖像局部鄰域光譜特征關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)高效非監(jiān)督分類(lèi)，為高光譜圖像實(shí)時(shí)處理提供技術(shù)支撐。
高光譜數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、反演技術(shù)實(shí)踐：從原理到行業(yè)深耕 （一）定制化反演模型開(kāi)發(fā) 基于高光譜數(shù)據(jù)與目標(biāo)參數(shù)的物理關(guān)聯(lián)，我們摒棄 “通用模型” 思路，為行業(yè)打造專(zhuān)屬反演方案。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，聯(lián)合科研團(tuán)隊(duì)，解析不同水稻品種光譜響應(yīng)機(jī)制，構(gòu)建 “品種 - 生長(zhǎng)期 - 光譜 - 氮含量” 四維反演模型，依托 “珠海一號(hào)” 高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)縣域級(jí)水稻氮素精準(zhǔn)反演，生成的施肥指導(dǎo)圖，讓畝均用肥量降低 12%，
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