河北師范資環學院用SOC710高光譜成像儀進行草地退化特征波段識別

草地生態系統對發展畜牧業、保持水土和維持生態平衡有重要作用，實時、準確地監測草地的退化具有重要意義。高光譜成像儀能夠大幅度提高草地退化進程中植被結構退化的識別精度，為草原退化研究開辟新領域。利用高光譜成像儀技術進行植被結構退化鑒別時，特征波段的選擇和提取至關重要。所選取的觀測對象為河北壩上地區退化指示種和主要優勢物種，通過野外實地調查，選擇的退化指示種為狼毒、冷蒿和星毛陵菜，主要優勢種為苔草和羊草，這2種植物在研究區屬于廣布性植物。

基于S185機載高光譜成像儀與DSM數據的紅樹林樹種分類研究

本文以S185機載高光譜成像儀數據為實例，利用CART與CFS進行特征波長的選取，結合面向對象的KNN與SVM分類算法對廣東省珠海市淇澳島自然風景區的紅樹林進行樹種分類研究，分類精度分別達到了76.12%(Kappa=0.73)和82.39%(Kappa=0.801)；通過將DSM數據獲取的高程信息與S185機載高光譜成像儀數據相結合進行分類，KNN與SVM的分類精度分別提高到了82.09%(Kappa=0.797)和88.66%(Kappa=0.871)。

基于MODIS影像多角度觀測和冠層反射率模型的亞馬遜植被葉綠素估算研究

作為未來冠層生化參數估測高光譜使命的一個初步研究，我們提出了一種用于調研多角度中等分辨率成像光譜儀（MODIS）數據能否應用于生產長期估算葉綠素含量的原始數據集。我們調查了2000到2015年來源于完全耦合作物冠層反射率模型（ProSAIL）預測的MODIS月度葉綠素數據與基于渦流方差通量的塔式高光譜成像儀影像和實測葉綠素含量的一致性。

基于S185機載高光譜成像儀的油松林區損傷度評估研究

本文以S185機載高光譜成像儀數據為實例，首先采用主成分分析算法PCA、連續投影算法SPA以及類間不穩定指數ISIC進行了高光譜成像儀影像數據降維以及特征波段選取等處理，并在此基礎上采用了ISIC-SPA的聯合優化算法最終進行敏感波段選取等，并得到了較小的處理誤差，最終采用PLS算法進行定量建模，并最終建議了以ISIC-SPA-P-PLSR為整套分析框架的數據流程，在單株尺度上對于油松林區損傷評估的精度高達95.23%。

上海市青浦區使用K6多光譜相機大面積水質反演案例

上海市青浦區使用K6多光譜相機針對水質進行反演工作，氨氮是指水中以游離氨（NH3）和銨離子（NH4+）形式存在的氮。 動物性有機物的含氮量一般較植物性有機物為高。因此，水中氨氮含量增高時指以氨或銨離子形式存在的化合氮。

機載高光譜成像儀海洋監測應用

機載高光譜成像儀遙感技術是土地資源狀況調查評價與動態監測的重要技術手段。隨著遙感技術在空間識別、地物波譜識別和變化時間識別方面能力的提高，土地遙感正在成為遙感科學的重要分支。我國歷來對國土資源十分重視，特別是自國土資源部成立以來，非常重視土地資源的動態監測工作。從1999年開始，高光譜成像儀遙感監測工作作為國土資源大調查的重要組成部分。

基于Q285高速成像光譜儀的海洋表面高光譜偏振成像規律研究

Q285是一種先進的高光譜快照成像儀，能同時獲得450-950nm波長范圍內（40°FOV、4nm光譜分辨率）的光譜。成像儀前另外安裝有由計算機控制的5輪濾波輪，以便采集海洋表面的Stokes矢量圖像，進而在非偏振和偏振模式下，對水體輻射（Lt）、天空輻射度（Ls）和離水輻射度（Lw）這三者的象元誤差進行分析。

基于Q285高光譜成像儀數據以CDOM、葉綠素a、硅藻、綠藻和濁度為特征參數的機器學習

本文以Q285船載高光譜成像儀數據為實例，結合機器學習對CDOM、葉綠素a、硅藻、綠藻和濁度等水質參數的反射光譜特征進行了研究。與傳統技術相比，這種方法是數據驅動的，不涉及任何專業的領域知識，更易推廣使用。本研究對比了10種機器學習模型，均表現出良好的回歸性能，揭示了利用高光譜成像儀數據進行機器學習的潛力。

使用SOC710VP成像光譜儀快速識別蘋果損傷區域

高光譜成像檢測技術能從光譜信息和圖像信息結合的角度分析其有效的特征信息，不僅可以檢測水果的物理結構，還能反映水果的內部化學成分，在農產品品質檢測和分級方面顯示很大的優勢。根據2015年《中國統計年鑒》數據顯示，目前我國蘋果種植面積 222.15萬公頃，產量 3849.1萬噸，位居水果產量的首位，但是蘋果的出口比例僅占生產總量的1.5%左右，主要是蘋果的碰壓傷影響了蘋果的品質。

清華大學SOC710煙葉品質高光譜成像系統

煙葉品質的檢驗與分級都是根據各國的分級標準依靠人的感官進行。根據烤煙煙葉成熟度、葉片結構、身份、油份、色度、長度和傷殘等品質因素區分級別。目前，已將計算機視覺技術運用到煙草品質的檢測與分級中，通過一定的算法提取煙葉量化收購質量特征，從而變成計算機可以理解識別的機器特征，但多數以外部的表面特征為主，內部特征的識別研究還比較弱。

基于SOC710高光譜成像儀提取蘋果損傷區域的研究

蘋果表皮上的損傷會直接影響蘋果的儲存和銷售。本研究通過獲取60個受損蘋果（0、12和18h）的高光譜圖像(HIS)，利用損傷區域和健康區域反射光譜差異來提取損傷區域。本研究使用主成分分析（PCA）消除高光譜圖像立方體的冗余數據，壓縮數據大小。在選擇感興趣區域（ROI）后，構建多種分類模型。結果表明隨機森林（RF）模型具有較高且穩定的分類精度，RF算法更適合于蘋果的損傷分類。

基于Q285實時高光譜成像儀數據對芒果品質進行評估研究

本文以Q285實時高光譜成像光譜儀測得160個芒果高光譜數據，接著利用其可見近紅外（Vis/NIR）區域通過PLS回歸構建預測模型，來評估芒果的品質（硬度、可溶性固體物（TSS）和可滴定酸（TA））；HIS與硬度、TSS和TA的顯著相關性分別為(R2=0.81，RMSE=2.83 N)、(R2=0.81，RMSE=0.24%)、(R2= 0.5，RMSE=2.0%)；從果實的硬度、TSS和TA的變化表明，果實的成熟過程是由肩部到頂部。從以上結果得出HIS可以作為一種無損檢測果實品質的技術，并可應用于芒果的工業處理和加工分類。

德州農工大學利用SOC710分割海藻表面高光譜圖像

使用SOC高光譜成像儀進行樣本高光譜圖像的采集，圖1代表584nm下的高光譜圖像灰度圖，圖1中有兩片海藻葉片，白點代表多毛蟲，其他著色部位的代表浮游植物。圖2代表高光譜圖像中浮游植物單一像素點的歸一化光譜曲線。圖3為經EMD特征提取浮游植物的累計貢獻率函數曲線和海藻的累計貢獻率曲線。

西南醫大病變組織光譜數據分析

SOC710高光譜成像儀  病變組織  光譜分析

《Nature》子刊發表日本國立自然科學院使用SOC710應用研究不同季節生物對顏色的感知能力

近日，一篇名為《季節性變化的光傳導調節對顏色感知能力的影響》的文章發表在《Nature》的子刊。該研究由日本國立自然科學院基礎生物研究所和名古屋大學生物農業科學實驗室的學者完成，研究人員使用SOC710對不同氣候條件下青鳉的顏色感知能力進行了分析，并借助基因編碼光色素及其下游途徑的基因表達，進一步為生物對季節變化的適應性提供了參考依據。

基于S185畫幅式高光譜成像技術的大腦皮層血流動力學研究

本文將S185畫幅式高光譜成像儀與顯微鏡相結合組成顯微高光譜成像系統，對小鼠大腦皮層進行了高光譜圖像采集；S185可瞬間捕捉血液的動態變化（傳統的推掃式成像技術很難完成此類研究需求），其具有良好的光譜與空間分辨能力，精準地定位了血紅蛋白和氧化酶。

基于S185機載高光譜的深度學習方法自動識別冬小麥條銹病研究

基于S185機載高光譜與高清數碼相機技術的農作物參數評估對比研究

安洲科技PSR-3500機載地物光譜儀參與委遙二號與風云三號定標

2017年11月28日，安洲科技工作人員攜自主集成研發的PSR+3500高性能機載地物光譜儀系統來到麗江衛星定標場，同國家氣象中心、航天恒星、北京華云星地通等多家單位工作人員，聯合開展委內瑞拉遙感衛星二號和風云三號衛星的定標工作。委內瑞拉遙感衛星二號（簡稱“委遙二號”）是我國向委內瑞拉出口的第二顆遙感衛星。

基于PSR-3500高性能地物光譜儀數據的土壤重金屬研究

本文旨在探討PSR+3500測得的希臘塞薩洛尼基（N. Greece）西部濱海地區土壤反射光譜與土壤重金屬濃度的關系。通過原子吸收光譜法（AAS）和電感耦合等離子體原子發射光譜技術（ICP-AES）測定土壤中Cd，Cr，Cu和Pb的濃度，利用偏最小二乘回歸（PLSR）方法結合反射光譜數據構建模型，結果可能表明土壤反射光譜可以預測土壤樣本中的總重金屬含量。

S185應用案例--農田土壤有機質的高光譜影像遙感

定量檢測耕地土壤有機質（SOM），并掌握其空間變化對于農業可持續發展具有很重要的意義。本研究通過成像光譜技術旨在分析SOM之間及不同像元大小的高光譜圖像的反射率，并建立了估算SOM的最優模型。本文采用小波變換的方法分析高光譜反射率和SOM之間的相關性。然后篩選出最佳的像素尺寸和敏感的小波特征尺度，用于開發SOM的反演模型。結果表明土壤光譜的小波變換有助于提高小波特征和SOM的相關性，在可見波長范圍內，SOM的特征波峰主要集中在460-603nm。隨著波長的增加，小波對應相關系數最大然后逐漸下降，在近紅外波段，SOM的易感小波特征主要集中在762-882nm。隨著波長的增加，小波尺度逐漸減小。

借助多種手段研究大氣顆粒物對氣候的影響

來自12個科研機構的60余名科學家齊聚加利福尼亞薩克拉曼多市共同開展大氣顆粒物對氣候影響的研究。該研究團隊將向空中發送裝備科研儀器的飛機與氣象氣球，對6月2日至28日期間薩克拉曼多流域的大氣顆粒物進行采樣。

NASA構建大氣污染監測傳感網絡

“A序列”監測衛星每天下午經過DISCOVER-AQ區域，衛星搭載的大氣質量監測儀器難以識別出高污染區域和地表人類活動區域的污染情況。DISCOVER-AQ將結合飛機和地面站，更好的實現對地表空氣污染的監測，研究人員通過融合來自太空飛行器和大氣飛行器的觀測數據，補足現有大氣污染監測網絡的數據缺失。

歐盟啟動大氣污染物與氣候變化相互作用研究項目

2012年5月4日，歐盟第七研發框架計劃（FP7）資助的，由歐盟12個成員國以及瑞士、挪威和以色列共15個國家26家科研機構氣候科研人員共同參與的，歐洲氣體氣溶膠氣候（PEGASOS）大型研究項目正式啟動。研究團隊科研人員設計制作的大氣監測飛船，將于5月14日開始為期20周的歐洲低空科學探索旅行，橫跨德國、荷蘭、丹麥、瑞典、芬蘭、奧地利、斯洛文尼亞、意大利和法國等歐洲國家上空，采集分析大氣中的化學物質成分，所獲取的數據將作為未來科學研究的基礎，積極應對氣候變化和改善歐洲的空氣質量。

歐洲Sentinel-5P衛星聚焦空氣污染問題

2017年10月13日發射的歐洲哨兵5P衛星（Sentinel-5P）已發布首批空氣污染圖像。雖然這顆衛星仍在為服役做準備工作，但是這些初步觀測成果值得肯定，它展示了這顆最新哥白尼（Copernicus）衛星把空氣質量監測工作任務帶入一個新時代。這項新任務將比以往任何時候進行更詳細地空氣污染物描述。這些初步結果顯示出該衛星儀器的先進程度，同時，它們無疑將空氣污染問題作為焦點。首批圖像中的1幅顯示歐洲上空的二氧化氮濃度。造成該問題的主要原因是由交通和工業過程中使用化石燃料引起，這種高濃度空氣污染物可以在荷蘭的部分地區、德國西部的魯爾地區、意大利的波谷和西班牙的部分地區看到。

激光在太空應用：地球任務測試新技術

想象一下，站在洛杉磯一棟建筑的屋頂上，試圖精確地把激光擊中位于距離100英里（160公里）外的圣地亞哥的一幢目標建筑。這是在即將啟動的重力恢復和氣候實驗后繼任務（GRACE-FO）中，一項新技術演示將著眼實現的一項功績。這種被稱為激光測距干涉測量新技術將首次在2顆衛星間進行測試。GRACE-FO衛星計劃于2018年5月19日發射，它將繼續擴大前GRACE衛星（該任務2002年啟動，2017年10月完成）使命的豐富成果。

歐洲航天局擬在月球暗面建造人類居住地

據國外媒體報道，歐洲航天局計劃在月球暗面建造人類居住地。在歐航局看來，征服月球是人類進行深空探索過程中至關重要的一步。在一段名為“目的地：月球”的視頻中，歐航局概述了在地形惡劣的月球遠側，也就是暗面建造人類居住地的計劃。這段視頻稱：“未來，月球將成為一個世界各國集聚一堂的所在，了解我們共同的起源，建造一個共同的未來，同時分享一場共同的旅行?！庇捎诒坏厍虺辨i，月球的近側始終朝向地球。月球近側擁有豐富的地貌——例如“月球上的人”——對于其中的原因，科學家一直爭論不久?！霸虑蛏系娜恕睂嶋H上是一個暗淡的月海，即一片面積廣闊并且平坦的區域，由玄武巖構成。相比之下，月球遠側則沒有這樣的地貌特征。