#近红外光谱

结合可见/近红外光谱与波长优化蒙特卡洛模拟，实现不同大小苹果可溶性固形物无损检测。

比较高光谱反演叶片碳氮含量时质量基与面积基表达方式的差异。

本研究开发了一种协同区间约束Ridge回归框架sicRidge,用于土壤有机碳(SOC)预测。SOC是土壤质量、农田生产力和陆地碳循环的关键指标,可见-近红外(Vis-NIR)光谱提供快速预测方法,但波长点选择可能破坏连续光谱结构,传统波长区间选择可能无法充分利用光谱区域间的互补信息。使用滑动窗口策略生成连续候选区间,采用双区间协同搜索与重叠约束识别互补且低冗余的区间组合。使用168个土壤样本的Vis-NIR光谱,sicRidge与全光谱Ridge回归、5种波长点选择Ridge模型及多种波长区间选择基准模型比较,sicRidge在140个选定波段下实现最佳预测性能(R2P=0.834,RMSEP=2.010 g/kg,RPD=2.483,RPIQ=3.777),最优区间为570~649 nm和1880~1939 nm。原文第一单位为浙江大学,发表于MDPI Agriculture 2026年第16卷第16期。

提出多光谱反射场框架，实现近距植物三维点云辐射精确生成。

利用无人机搭载向上光谱仪与多元线性回归，从多光谱影像直接反演地表反射率。

提出自校准LIBS策略，实现无人机飞行中3-5米远程定量元素分析。

提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。

在暗箱中评估多光谱葡萄品质分级预测，并比较三种光照补偿方法。