基于无人机激光雷达与多光谱数据的物理引导机器学习实现单木地上生物量精准估算

本研究提出并验证了一种创新的物理引导机器学习（PGML）方法，用以实现单木地上生物量（AGB）精准估算，有效解决了传统方法在结构特征融合与生态学一致性方面存在的缺陷。该方法的技术创新在于：将无人机激光雷达（UAV-LS）提取的结构指标（96thH、A）作为物理约束引入异速生长模型，并辅以具备生物物理可解释性的叶面积指数（LAI）与叶绿素（Chl）特征，构建生态学逻辑自洽的输入特征空间。

基于无人机高光谱与激光雷达的单株尺度森林物种多样性分类与聚类方法研究

研究表明，该分类方法可以更准确地监测森林多样性指数，但需要在单一冠层尺度上获得所有优势树种的光谱信息。相比之下，聚类方法可能会由于高光谱和激光雷达数据的大量生化和结构输入而引入不确定性，但它可以快速获得森林多样性的模式，而无需区分特定的树种。研究结果强调了无人机遥感在复杂森林生态系统物种多样性监测中的优势，并讨论了分类和聚类方法在估算单株树木物种多样性指数中的适用性。

河北师范资环学院用SOC710高光谱成像仪进行草地退化特征波段识别

草地生态系统对发展畜牧业、保持水土和维持生态平衡有重要作用，实时、准确地监测草地的退化具有重要意义。高光谱成像仪能够大幅度提高草地退化进程中植被结构退化的识别精度，为草原退化研究开辟新领域。利用高光谱成像仪技术进行植被结构退化鉴别时，特征波段的选择和提取至关重要。所选取的观测对象为河北坝上地区退化指示种和主要优势物种，通过野外实地调查，选择的退化指示种为狼毒、冷蒿和星毛陵菜，主要优势种为苔草和羊草，这2种植物在研究区属于广布性植物。

基于S185机载高光谱成像仪与DSM数据的红树林树种分类研究

本文以S185机载高光谱成像仪数据为实例，利用CART与CFS进行特征波长的选取，结合面向对象的KNN与SVM分类算法对广东省珠海市淇澳岛自然风景区的红树林进行树种分类研究，分类精度分别达到了76.12%(Kappa=0.73)和82.39%(Kappa=0.801)；通过将DSM数据获取的高程信息与S185机载高光谱成像仪数据相结合进行分类，KNN与SVM的分类精度分别提高到了82.09%(Kappa=0.797)和88.66%(Kappa=0.871)。

精度 98.27%！Mamba-MPSE：无人机高光谱湿地分类新范式

本研究面向高光谱湿地分类实际应用需求，构建了“数据采集—问题剖析—模型创新—性能验证”完整研究闭环。依托自主数据采集方案，团队赴黄河湿地开展野外调查，获取无人机高光谱数据，构建了能够实现从“实景场景”到“建模样本”精准映射的数据集。通过对实测数据深度分析，系统揭示湿地地物类型存在类内异质性这一核心特征。

基于无人机高光谱与卫星数据的河流叶绿素a和悬浮物浓度监测

该研究基于无人机高光谱（X20P）、多光谱（P4M）图像以及Sentinel-2 MSI、Landsat-8 OLI和Landsat-9 OLI2卫星数据，系统评估了河流叶绿素a（Chla）和悬浮物（SS）浓度反演的不确定性。通过逐步多元回归及典型反演算法，分别构建了基于无人机和卫星数据的Chla和SS模型，并深入分析了模型性能。

江苏省环境监测中心兴盐河道X20P飞行案例

上海市青浦区使用K6多光谱相机大面积水质反演案例

上海市青浦区使用K6多光谱相机针对水质进行反演工作，氨氮是指水中以游离氨（NH3）和铵离子（NH4+）形式存在的氮。 动物性有机物的含氮量一般较植物性有机物为高。因此，水中氨氮含量增高时指以氨或铵离子形式存在的化合氮。

基于主成分分析与两级分层支持向量机框架的烘焙咖啡掺假物高光谱成像检测

本研究核心创新为采用主成分分析（PCA）消解 128 波段高光谱立方体的光谱冗余；仅保留前两个主成分即可覆盖 92% 以上总方差，搭建 “光谱 - 化学关联桥梁”，提取传统 RGB 相机无法捕捉的隐性色度、生化差异特征。该高显著性特征空间能够克服无监督聚类算法普遍存在的 “欧氏距离陷阱”，解决烘焙物料分类中频发的类别坍缩问题。

利用高光谱成像技术的苹果轻微碰伤快速检测与可视化

本研究采集了108个富士苹果作为样本。利用SOC710-VP高光谱成像系统获取苹果在400～1000 nm波长范围的高光谱图像，并采用标准正态变量（SNV）方法对原始高光谱数据进行平滑和去噪处理。结合最小冗余最大相关（mRMR）变量选择方法，构建了极限学习机（ELM）、偏最小二乘线性判别分析（PLS-DA）和分类回归树（CART）三种分类模型，用于碰伤苹果的识别。

基于信息获取优化算法的茄子种子活力分类特征波段优选研究

本次实验数据采集使用HG101 便携式高光谱成像系统。该高光谱成像仪具有内置推扫及双探测器的独特设计，集成度高，操作便捷，可用于野外、实验室或显微测量，快速获得观测目标在400~1000nm内的高光谱图像数据，广泛应用于环境遥感、精准农业、物种分类、农林遥感、植物科学、果实/种子品质、成分分析等领域。

使用SOC710VP成像光谱仪快速识别苹果损伤区域

高光谱成像检测技术能从光谱信息和图像信息结合的角度分析其有效的特征信息，不仅可以检测水果的物理结构，还能反映水果的内部化学成分，在农产品品质检测和分级方面显示很大的优势。根据2015年《中国统计年鉴》数据显示，目前我国苹果种植面积 222.15万公顷，产量 3849.1万吨，位居水果产量的首位，但是苹果的出口比例仅占生产总量的1.5%左右，主要是苹果的碰压伤影响了苹果的品质。

德州农工大学利用SOC710分割海藻表面高光谱图像

使用SOC高光谱成像仪进行样本高光谱图像的采集，图1代表584nm下的高光谱图像灰度图，图1中有两片海藻叶片，白点代表多毛虫，其他着色部位的代表浮游植物。图2代表高光谱图像中浮游植物单一像素点的归一化光谱曲线。图3为经EMD特征提取浮游植物的累计贡献率函数曲线和海藻的累计贡献率曲线。

西南医大病变组织光谱数据分析

SOC710高光谱成像仪  病变组织  光谱分析

《Nature》子刊发表日本国立自然科学院使用SOC710应用研究不同季节生物对颜色的感知能力

近日，一篇名为《季节性变化的光传导调节对颜色感知能力的影响》的文章发表在《Nature》的子刊。该研究由日本国立自然科学院基础生物研究所和名古屋大学生物农业科学实验室的学者完成，研究人员使用SOC710对不同气候条件下青鳉的颜色感知能力进行了分析，并借助基因编码光色素及其下游途径的基因表达，进一步为生物对季节变化的适应性提供了参考依据。

基于S185画幅式高光谱成像技术的大脑皮层血流动力学研究

本文将S185画幅式高光谱成像仪与显微镜相结合组成显微高光谱成像系统，对小鼠大脑皮层进行了高光谱图像采集；S185可瞬间捕捉血液的动态变化（传统的推扫式成像技术很难完成此类研究需求），其具有良好的光谱与空间分辨能力，精准地定位了血红蛋白和氧化酶。

基于无人机平台对戈壁定标场进行BRDF 特征观测及建模

通过融合无人机的灵活性与双光谱仪宽波段测量能力，该系统可实现大范围地表的高分辨率多角度BRDF测量。针对野外测量中存在的角度定位误差、漫射光影响及太阳辐射变化等挑战，创新设计了包含61个观测点的半球空间飞行模式。该体系为精确量化地表辐射特性提供了新型快速解决方案，对提升卫星传感器定标、气候模型及环境监测的精度与可靠性具有重要价值。

安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标

2017年11月28日，安洲科技工作人员携自主集成研发的PSR+3500高性能机载地物光谱仪系统来到丽江卫星定标场，同国家气象中心、航天恒星、北京华云星地通等多家单位工作人员，联合开展委内瑞拉遥感卫星二号和风云三号卫星的定标工作。委内瑞拉遥感卫星二号（简称“委遥二号”）是我国向委内瑞拉出口的第二颗遥感卫星。

无人机GPR与摄影测量融合技术在采石场 excavation 区域表征中的应用

本研究提出了一种创新方法，用于意大利卡拉布里亚大区Falconara Albanese采石场挖掘区域地下约50米深度的探测。所提出的方法整合了摄影测量、无人机技术和GPR数据采集与处理。摄影测量作为第一步，用于获取整个采石场的3D地形模型重建，有助于详细制定采集方法并合理规划后续无人机勘测。具体而言，两台120 MHz天线安装在无人机上，在采石场上部及其横跨区域采集了两条测线。结果显示存在破碎材料，并证明了该方法在识别更适合铁路道砟生产区域方面的适用性。因此，所提出的方法能够通过相对快速且成本有效的程序检测采石场遗址的亚临界裂缝。研究成果是在工业项目框架内取得的。

基于AHA2500系列高光谱成像遥感设备助力先进勘查技术及装备建设

高光谱遥感数据能够识别矿区的地质异常特征，如矿体表面表现、岩性分布和构造特征，为地面勘探提供科学指导。与此同时，通过遥感先行开展先行观测、先行探测、先行监测，强化矿产资源精准快速调查，减少对地表生态环境的破坏，兼顾资源开发与生态保护。

基于PSR-3500高性能地物光谱仪数据的土壤重金属研究

本文旨在探讨PSR+3500测得的希腊塞萨洛尼基（N. Greece）西部滨海地区土壤反射光谱与土壤重金属浓度的关系。通过原子吸收光谱法（AAS）和电感耦合等离子体原子发射光谱技术（ICP-AES）测定土壤中Cd，Cr，Cu和Pb的浓度，利用偏最小二乘回归（PLSR）方法结合反射光谱数据构建模型，结果可能表明土壤反射光谱可以预测土壤样本中的总重金属含量。

S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感

定量检测耕地土壤有机质（SOM），并掌握其空间变化对于农业可持续发展具有很重要的意义。本研究通过成像光谱技术旨在分析SOM之间及不同像元大小的高光谱图像的反射率，并建立了估算SOM的最优模型。本文采用小波变换的方法分析高光谱反射率和SOM之间的相关性。然后筛选出最佳的像素尺寸和敏感的小波特征尺度，用于开发SOM的反演模型。结果表明土壤光谱的小波变换有助于提高小波特征和SOM的相关性，在可见波长范围内，SOM的特征波峰主要集中在460-603nm。随着波长的增加，小波对应相关系数最大然后逐渐下降，在近红外波段，SOM的易感小波特征主要集中在762-882nm。随着波长的增加，小波尺度逐渐减小。

可变发射率材料：航天器自适应热控制

可变发射率材料（VEMs）可通过动态调节红外发射率实现自适应热控：高温时提高发射率散发热量，低温时降低发射率保存热量，成为传统技术的理想替代方案。本文综述了主流可变发射率材料技术，包括以二氧化钒（VO₂）为代表的被动热致变色涂层、主动电致变色薄膜、基于微机电系统（MEMS）的微型百叶窗，以及新兴的超材料和形变辐射器。可变发射率材料能降低航天器的功耗需求和整体质量，实现自主热调节，非常适用于小卫星和功率受限的航天任务。

借助多种手段研究大气颗粒物对气候的影响

来自12个科研机构的60余名科学家齐聚加利福尼亚萨克拉曼多市共同开展大气颗粒物对气候影响的研究。该研究团队将向空中发送装备科研仪器的飞机与气象气球，对6月2日至28日期间萨克拉曼多流域的大气颗粒物进行采样。

NASA构建大气污染监测传感网络

“A序列”监测卫星每天下午经过DISCOVER-AQ区域，卫星搭载的大气质量监测仪器难以识别出高污染区域和地表人类活动区域的污染情况。DISCOVER-AQ将结合飞机和地面站，更好的实现对地表空气污染的监测，研究人员通过融合来自太空飞行器和大气飞行器的观测数据，补足现有大气污染监测网络的数据缺失。

欧洲Sentinel-5P卫星聚焦空气污染问题

2017年10月13日发射的欧洲哨兵5P卫星（Sentinel-5P）已发布首批空气污染图像。虽然这颗卫星仍在为服役做准备工作，但是这些初步观测成果值得肯定，它展示了这颗最新哥白尼（Copernicus）卫星把空气质量监测工作任务带入一个新时代。这项新任务将比以往任何时候进行更详细地空气污染物描述。这些初步结果显示出该卫星仪器的先进程度，同时，它们无疑将空气污染问题作为焦点。首批图像中的1幅显示欧洲上空的二氧化氮浓度。造成该问题的主要原因是由交通和工业过程中使用化石燃料引起，这种高浓度空气污染物可以在荷兰的部分地区、德国西部的鲁尔地区、意大利的波谷和西班牙的部分地区看到。

激光在太空应用：地球任务测试新技术

想象一下，站在洛杉矶一栋建筑的屋顶上，试图精确地把激光击中位于距离100英里（160公里）外的圣地亚哥的一幢目标建筑。这是在即将启动的重力恢复和气候实验后继任务（GRACE-FO）中，一项新技术演示将着眼实现的一项功绩。这种被称为激光测距干涉测量新技术将首次在2颗卫星间进行测试。GRACE-FO卫星计划于2018年5月19日发射，它将继续扩大前GRACE卫星（该任务2002年启动，2017年10月完成）使命的丰富成果。

欧洲航天局拟在月球暗面建造人类居住地

据国外媒体报道，欧洲航天局计划在月球暗面建造人类居住地。在欧航局看来，征服月球是人类进行深空探索过程中至关重要的一步。在一段名为“目的地：月球”的视频中，欧航局概述了在地形恶劣的月球远侧，也就是暗面建造人类居住地的计划。这段视频称：“未来，月球将成为一个世界各国集聚一堂的所在，了解我们共同的起源，建造一个共同的未来，同时分享一场共同的旅行。”由于被地球潮锁，月球的近侧始终朝向地球。月球近侧拥有丰富的地貌——例如“月球上的人”——对于其中的原因，科学家一直争论不久。“月球上的人”实际上是一个暗淡的月海，即一片面积广阔并且平坦的区域，由玄武岩构成。相比之下，月球远侧则没有这样的地貌特征。