美国宇航局的 Arcstone 月球校准仪器于2025年6月23日太平洋时间下午2:25，从加利福尼亚州范登堡太空基地搭载SpaceX的Transporter-14拼车任务升空。（图1. Arcstone的搭建。图片来源：NASA官网）01 为什么要做“月球校准”？在太空遥感领域，数据的准确性和可溯源性至关重要。无论是监测全球气候变化、追踪极端天气，还是支持农业、海洋和城市发展决策，卫星数据的可信度决定了科研与产业的价值。然而，卫星在轨运行过程中，长期暴露于复杂的空间环境，容易出现光学衰减、探测器漂移等问题。如果缺乏统一的在轨校准标准，观测数据会逐渐偏离真实值，甚至导致跨任务、跨平台数据之间存在系统性误差。月球——作为地球大气层之外的稳定光源，被认为是最理想的“天然标尺”。但直到现在，人类还缺少一套专门在太空环境下获得的高精度月球反射率数据。这一空白，正是NASA Arcstone任务要填补的。（图2. 美国宇航局Arcstone仪器在轨收集月球反射率测量数据的艺术渲染图。图片来源：NAES官网）02 Arcstone 的使命Arcstone是全球首颗专注于月球反射率高精度测量的立方星。它的主要目标包括：· 建立高精度月球反射率模型，成为全球遥感校准的统一标准；· 减少在轨校准复杂度，让未来卫星任务无需繁琐的 onboard 校准器；· 提升数据质量与...
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研究单位：西北农林科技大学试验地点：陕西杨凌 · 关中平原研究周期：2022–2024冬小麦生长季图1. 中国关中平原研究区（a）、两种冬小麦种植模式（b）及2022-2024年日降水量、平均气温和相对湿度（c）。以第一年7月至次年7月为一年。FP，粗播；RP，沟垄膜播。在关中平原这样的半湿润地区，冬小麦种植面临着“雨水来了却留不住、水一蒸发就白费”的难题。传统的平作（FP）方式，不仅易失水，想要提高产量也常常遇到瓶颈。为此，研究人员尝试了一种更节水的方式——垄沟覆膜种植（RP）：在田里起垄，沟里播种，再覆盖地膜。这种方法在西北干旱区已广泛使用，但在降雨稍多的关中，是否也同样适用？水分利用是否更高效？这是本研究要回答的问题。研究方法：科学追踪水的“去与留”为了揭示RP到底好在哪，研究团队连续两年在田间开展试验，采用随机区组设计对比RP与FP两种种植方式的差异。他们利用δ²H和δ¹⁸O稳定同位素技术，像给水分贴上“身份证”，追踪水从“下雨”到“被小麦吸收”的全过程。实验中，研究人员采集并分析了多个来源的水样，包括：· 降雨水样· 不同深度土壤水样· 小麦茎秆内水样土壤和茎秆样品在-15℃冷冻保存直至水分提取。采用LI-2100全自动真空冷凝抽提系统（华体会体育(中国)hth·官方网站）从土壤和茎秆样品中提取水分，提取率约为99.0%，...
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每年，全球有超过 70亿只雄性雏鸡在孵化后被淘汰，仅因“性别不符”。这种传统做法在动物福利、资源浪费和伦理层面引发广泛关注。有没有可能——在鸡蛋孵化前，就知道性别？美国伊利诺伊大学研究团队近日在权威期刊《Food Control》发表成果，提出了一种基于高光谱成像与机器学习的非破坏性性别识别技术，成功在孵化前对鸡蛋进行精准“性别筛选”，为蛋禽行业带来颠覆性突破。实验方法简述本研究由美国伊利诺伊大学厄本那-香槟分校团队开展，实验在校内家禽科研平台进行。研究共采集了264枚白壳鸡蛋，鸡种为 White Leghorn，母鸡年龄约29周。所有鸡蛋在清洁、编号后，于12.8°C、相对湿度78%的条件下冷藏过夜，以保证实验一致性。次日，鸡蛋在室温下静置30分钟恢复温度后，使用Resonon Pika L 型高光谱成像仪进行图像采集。系统配置如下：光谱范围：374–1015nm光谱分辨率：2.7nm，共281个波段相机类型：线扫描式，空间分辨率900×900像素照明系统：330W钨灯，位于蛋体正下方采集软件：Spectronon Pro扫描环境：暗室，距离镜头20cm，采集参数固定控制图1. 用于鸡蛋性别鉴定的线扫描高光谱成像系统：（a）。图像采集的整体系统设置，（b）。在暗室中扫描的样本，（c）。Spectronon Pro 软件中的鸡蛋 RGB 图像。实验中每个鸡蛋以垂...
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在现代农业生产中，作物是否“吃饱”了，尤其是氮素的供应情况，直接决定了产量和品质的高低。以冬小麦为例，氮素作为植物生长的关键营养元素，不仅影响植株的叶片生长、茎秆粗壮和籽粒形成，还显著关系到最终的产量表现和小麦的蛋白质含量，从而影响面粉质量和加工性能。然而，传统的测量方法依赖人工取样和实验室分析，费时费力，难以覆盖大面积农田。随着农业技术的不断进步，利用高光谱成像、近红外传感器和无人机技术，实现作物氮素含量的快速、非破坏性检测，成为精准农业的重要方向。 01 高光谱无人机遥感+光谱融合，快速判断小麦“营养状况”近日，中国农业科学院农田灌溉研究所的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表最新成果。他们利用无人机搭载的RGB、多光谱（MS）和高光谱（HS）传感器，从空中采集小麦冠层的光谱信息，并结合机器学习算法，实现了对小麦植株氮含量（PNC）的高效预测。 图1.实验区域研究区域A：河南省新乡市地点：中国农业科学院农田灌溉研究所综合试验基地（新乡市）实验特点：共设120个试验小区设置4种氮肥梯度（150300 kg/ha）选用10个小麦品种研究区域B：河北省邢台市南和区地点：邢台烟草公司燕里基地实验特点：共设135个小区设置3种氮肥梯度（0150 kg/ha）选用15个小麦品种两地分别代表了黄淮海地区典型的冬小麦主产区，在气候、...
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研究背景牛奶作为一种富含蛋白质、钙和多种维生素的基础性食品，在日常饮食中占据着举足轻重的地位，是儿童成长、老年人骨骼健康以及全民营养均衡的重要保障。然而，在庞大的消费市场需求下，部分不法商家为追逐利润，采取掺水稀释、以低价牛奶冒充高价值山羊奶或绵羊奶等方式牟利。这类掺假行为不仅损害了消费者的知情权和选择权，还可能引发营养成分失衡、食品过敏等健康风险，更破坏了乳制品市场的公平秩序和行业声誉。如何高效、可靠地识别这类掺假行为，成为保障乳品质量安全、提升消费者信任度和推动行业健康发展的关键课题。一、技术需求与挑战传统实验室检测方法虽具备较高准确度，但存在样品制备复杂、检测周期长、现场应用受限等不足。鉴于牛奶及不同动物奶品成分相近，快速、灵敏且无损的检测手段迫在眉睫。二、仪器与方法概述本研究采用 LabSpec 4 Standard-Res 便携式地物光谱仪，结合主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLSDA）与随机森林等多变量统计方法，对掺水及不同奶种混合的牛奶样本进行定性与定量分析。主要特点如下：光谱范围：350–2500 nm，VNIR 分辨率 3 nm，SWIR 分辨率 10 nm；测量模式：Contact Probe® ATR 多次反射采样，减少杂散光干扰，无需破坏样品；便携性：设备轻便，可现场实时测量。三、实验是如何开展的？本研究围绕两种常见掺假行为展开：1、用...
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在农业生产中，病害防控一直是影响作物产量和品质的重要因素。尤其是生菜这种广受欢迎的叶菜类作物，易受到霜霉病侵袭，一旦发病，损失可达90%以上。传统的病害检测往往依赖人工经验，不仅耗时费力，而且存在延误防治的风险。最近，发表在国际期刊《Agriculture》的一项研究，为作物病害防控提供了全新思路：通过高光谱成像技术，实现生菜霜霉病的早期检测和精准评估！01 高光谱成像：植物健康的“千里眼”高光谱成像是一种融合了图像与光谱数据的前沿技术，能够细致捕捉到植物叶片反射光谱中的微小变化。这种变化往往在肉眼能观察到病斑之前就已经发生，为早期诊断提供了可能。在本研究中，科研团队使用400–1000 nm波段的Resonon高光谱成像仪，拍摄了健康与感染霜霉病的生菜叶片。通过对比不同生长状态下的光谱数据，结合标准植被指数（如NDVI、SAVI等），提取了与病害发展密切相关的特征指标。图1 (a)健康生菜(b)患有霜霉病的生菜和(c)可见症状。02 智能分析：让检测更高效不仅如此，研究还引入了机器学习算法，如支持向量机（SVM），对海量高光谱数据进行建模与分类分析。通过特征选择优化，最终建立了准确率高、鲁棒性好的早期检测模型。图2.高光谱成像系统。03 关键成果SVM在病害初期识别阶段准确率达94%；最具判别力的特征波段集中于绿光（530–580 nm）和近红外区（700–900 nm）；与传统...
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你买的牛肉，真的是“草饲”的吗？在如今“绿色”“有机”越来越受欢迎的消费趋势下，草饲牛肉因其脂肪含量更低、Omega-3更高、抗氧化能力强，还能兼顾生态环境保护，成了不少人的首选。但问题来了：“草饲”标签靠谱吗？真的能靠外观判断？本研究带来一项新突破：利用可见光-近红外光谱技术（Vis–NIRS），就能快速、无损地识别出牛的实际饲养方式！研究背景：样品来自加拿大牛肉主产区在加拿大阿尔伯塔省和萨斯喀彻温省，养牛是重要产业。到2024年初，这两个省共饲养超过100万头牛，其中大多数采用谷物饲养，谷物类型主要为西部大麦和东部玉米，旨在提升增重速度、肉质大理石花纹和脂肪颜色。研究团队选用了45头安格斯×西门塔尔杂交牛，按饲喂方式分成三组：草饲组：8个月放牧+30天苜蓿+79天黑麦草大麦饲组：先30–40天过渡饲粮，再进入148–197天高精料大麦日粮玉米饲组：类似大麦组，但主粮为玉米牛在平均16.7月龄、体重约638 kg时屠宰，胴体冷藏3天后取样分析。光谱技术怎么“看出牛吃过什么”？本研究使用的是ASD LabSpec®4 地物光谱仪，搭载20mm接触式光纤探头，扫描范围为350–2500nm，每个样本光谱由50次扫描平均而得，采样时间仅约5秒！采集部位包括：完整肉块（Longissimus thoracis）皮下脂肪绞碎后的肉样数据处理方式：使用偏最小二乘判别分析（...
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美洲黑杨（Populus deltoides Marshall）是一种重要的速生用材树种，广泛栽培于中国温带平原地区。它生长迅速、早熟、丰产、易于更新，因此在生态防护林和工业用材林中具有广泛应用。研究其表型性状，特别是叶片叶绿素含量（LCC），对于筛选出适应不同环境和管理条件的优良基因型至关重要。为什么不再“采一片叶子”？传统测定叶绿素含量的方法依赖实验室化学分析，不仅操作繁琐、耗时长，而且具有破坏性。对于覆盖数千株样木的大型试验林来说，这种方法显然难以适应大范围、高频率的监测需求。遥感技术，尤其是无人机搭载高光谱传感器的应用，为这一问题提供了有效解决方案。研究表明，叶绿素对光具有特定吸收特性，尤其集中在可见光和红边波段。通过获取叶片反射的光谱信息，研究人员可以“无接触式”地反演叶绿素含量，实现对林分健康状态的快速评估。图 1. 研究区域位置。本研究选取湖北省石首县国家优质杨树种苗基地为研究区域，如图1所示，开展无人机高光谱数据获取与建模分析工作。该区域种植面积约 83,600平方米，共有 3000余株不同基因型的美洲黑杨，具备良好的实验基础。图 2. DJI 350M无人机搭载300TC高光谱成像仪。设备：DJI 350M 无人机搭载 300TC 高光谱成像仪（北京依锐思遥感技术有限公司）光谱通道数：308波段范围：393–1007nm空间分辨率：20cm/像素飞行时间：5月14...
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被誉为“软黄金”的藏红花，因其独特的药用价值和市场热度，早已成为高端养生圈的心头好。但你知道吗？藏红花的品质很大程度取决于它的产地、储存时间和等级。而这些，仅靠肉眼和经验很难判断。那么，有没有一种更科学、更可靠的方法来鉴别藏红花的“出身”和“身价”呢？本研究基于 HSI 技术，融合光谱与图像特征，结合机器学习建立藏红花产地、年份和等级的识别模型，重点提升中国藏红花的质量溯源与市场可信度。1 什么是高光谱成像？简单来说，高光谱成像（HSI）就像是“能看透物质内部结构的眼睛”它可以同时采集图像信息和光谱信息，识别物体在400-1000 nm范围内的光谱“指纹”，这就为精准识别藏红花的“身份特征”提供了可能。2 本研究做了什么？本研究团队采集了320份中国藏红花样品，涵盖不同产地（上海、浙江、河南、安徽、西藏）与不同年份（2021-2023），并对其等级进行分级。图1. 中国主要产区采样点图。本研究通过使用Resonon公司 Pika XC2 高光谱成像仪，获取每份样品的高维光谱图像后，研究人员进一步提取关键波长特征，并构建多种分类模型，逐步实现了：✅ 产地识别✅ 储存年份判别✅ 等级判断图2. 不同种类藏红花样品的平均原始光谱差异（a）产地（EST：东部地区；CT：中部地区；WST：西部地区）；（b）年份（2021、2022、2023年）；（c）等级（HQ：优质；NQ：中质；UQ：不合...
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细菌生物膜广泛存在于工业、医疗和食品领域，因其强大的耐药性，给卫生和安全带来了严峻挑战，每年造成超5万亿美元的损失。金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌等常见致病菌，易通过生物膜污染环境并增加感染风险，而益生菌生物膜则能有效抑制有害菌的定植，具有潜在的健康益处。研究背景生物膜检测的重要性细菌生物膜是由细菌在其表面形成的一层粘附性强的结构，这使得它们比自由细菌更能抵抗抗生素和其他药物。生物膜在食品和临床环境中的污染增加了感染风险，因此，开发高效、精准的检测方法对于公共卫生至关重要。近年来，近红外（NIR）光谱凭借其较强的穿透力和成分识别能力，成为检测细菌生物膜的理想技术。研究方法NIR光谱与多元分析技术相结合本研究结合NIR光谱技术与SNV预处理、Savitzky-Golay滤波器和随机森林分类算法，旨在提高细菌生物膜检测的精度。研究选用了七种细菌，包括金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、大肠杆菌等，并在适宜条件下进行培养。使用LabSpec 4 Standard-Res便携式光谱分析仪（Analytical Spectral Devices, ASD, ）进行样品光谱采集，分析细菌生物膜的光谱特征。图 1. 对每种细菌生物膜进行 NIR 测量后获得的光谱特征。左下方标明了细菌种类和对照。图 2. 随机森林性能：mtry 对准确性和稳定性的影响。图 3. 细菌样本的分布。图 4. 受污染和未受污...
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