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當前位置:首頁新聞中心高光譜成像技術(shù)前沿創(chuàng)新:廣州站研討會聚焦多領域應用突破

高光譜成像技術(shù)前沿創(chuàng)新:廣州站研討會聚焦多領域應用突破

更新時間:2025-07-11點擊次數(shù):1014

繼第四屆高光譜成像應用研討會—青島站成功舉辦后。2025年7月4日,由江蘇雙利合譜科技有限公司和中山大學主辦的廣州站地區(qū)研討會,在中山大學(廣州校區(qū)南校園)成功召開。來自不同領域的專家、學者齊聚一堂,共同探討高光譜成像技術(shù)在農(nóng)林業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)勘探、醫(yī)學、品質(zhì)檢測等不同領域的前沿創(chuàng)新、研究成果和應用案例。


▲現(xiàn)場直擊

中山大學董春雨教授為大家?guī)怼痘凇翱?天"遙感協(xié)同的河口區(qū)咸潮監(jiān)測技術(shù)》的報告。報告內(nèi)容主要聚焦于咸潮上溯對河口區(qū)水資源安全與水生態(tài)系統(tǒng)具有重要影響。針對傳統(tǒng)站點監(jiān)測方法存在的高成本、低效率等問題,本研究創(chuàng)新性地提出了基于多源遙感數(shù)據(jù)的咸潮上溯監(jiān)測技術(shù)體系。研究以珠江口磨刀門水道為示范區(qū),通過同步獲取無人機高光譜水表反射率與現(xiàn)場鹽度數(shù)據(jù),構(gòu)建了四種高精度機器學習水表鹽度遙感反演模型,并進一步將優(yōu)化模型應用于衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù),成功實現(xiàn)了河口區(qū)大范圍水體鹽度時空動態(tài)監(jiān)測。結(jié)果顯示,構(gòu)建的鹽度遙感反演模型具有較高精度和穩(wěn)定性,該方法可有效捕捉咸潮上溯過程的時空特征,對濱海城市及河口區(qū)智慧水資源管理等具有重要實踐價值。本研究發(fā)展的"空-天"遙感協(xié)同監(jiān)測技術(shù)框架,為河口鹽度動態(tài)監(jiān)測提供了新的解決方案。

高光譜成像技術(shù)前沿創(chuàng)新:廣州站研討會聚焦多領域應用突破

▲中山大學  董春雨教授

陽光學院黃風華教授帶來報告《基于高光譜遙感的湖庫水質(zhì)反演技術(shù)研究》。報告主要介紹為了提高城市周邊湖庫水質(zhì)參數(shù)反演的精度和效率,引入深度學習和無人機高光譜技術(shù)。以福州市山仔水庫為例,針對Chl-a、TP、TN和COD四項水質(zhì)參數(shù),分別設計和構(gòu)建一種基于深度卷積殘差神經(jīng)網(wǎng)絡的水質(zhì)參數(shù)濃度回歸預測模型(WQR-DCRNN),然后利用強化學習進行不同算法模型參數(shù)調(diào)優(yōu),并通過對比實驗確定*優(yōu)算法模型;最后,分別采用上述四種水質(zhì)參數(shù)濃度預測模型對不同時間點相關水域的相應水質(zhì)參數(shù)進行反演,得到不同時間點四種水質(zhì)參數(shù)濃度的空間分布圖,四種水質(zhì)參數(shù)的反演精度顯著提升且相對誤差低于相關標準要求。四種水質(zhì)參數(shù)濃度的空間分布態(tài)勢,可為相關水庫大規(guī)范水體污染評估和防治提供有益的決策參考。

高光譜成像技術(shù)前沿創(chuàng)新:廣州站研討會聚焦多領域應用突破

▲陽光學院  黃風華教授

福建師范大學程志強副教授為大家?guī)怼犊紤]亞熱帶山地森林復雜地形和樹種結(jié)構(gòu)的LAI反演研究》的報告。報告內(nèi)容主要講解森林冠層葉面積指數(shù)信息的準確獲取是開展森林生態(tài)系統(tǒng)研究的前提,對增加碳匯、降低溫室氣體含量具有積極作用。亞熱帶山地是我國森林的主要生存場景,與其它場景相比,當前利用遙感手段反演亞熱帶山地森林葉面積指數(shù)的精度較低,而亞熱帶山地森林復雜的地形和樹種結(jié)構(gòu)是主要原因。針對這一問題,本研究借助無人機高光譜數(shù)據(jù),發(fā)展了一套適合亞熱帶山地森林的葉面積指數(shù)遙感反演方法。方法首先對直射和散射輻射分別進行了校正,優(yōu)化了植被指數(shù)計算精度。同時,針對樹種引起的葉片葉綠素含量差異對LAI反演的影響,發(fā)展了基于非線性關系的協(xié)同反演算法,進一步提升了LAI反演精度。本研究可以補齊山地森林葉面積指數(shù)遙感反演領域的短板,為全球生態(tài)系統(tǒng)關鍵過程研究提供數(shù)據(jù)支撐。

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▲福建師范大學  程志強副教授

中山大學地理科學與規(guī)劃學院劉蓉副教授為大家?guī)怼陡吖庾V遙感影像跨場景分類研究》的報告。本報告主要介紹了高光譜遙感圖像憑借其獨*的光譜診斷能力,可實現(xiàn)地物的精細分類。然而,其高維特性使得分類模型對標注數(shù)據(jù)的需求量增加,而實際應用中標注工作依賴野外調(diào)查和專家知識,成本高昂且耗時,這一矛盾使得目標場景常面臨訓練樣本不足的困境。跨場景分類方法通過利用帶標注的源域數(shù)據(jù)輔助無標注目標域的分類任務,為解決這一問題提供了可行途徑。本報告針對高光譜影像跨場景分類方法面臨的光譜偏移、域間語義差異等挑戰(zhàn)提出基于深度學習的解決方案。

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▲中山大學地理科學與規(guī)劃學院  劉蓉副教授

上海澤泉科技股份有限公司表型產(chǎn)品經(jīng)理呂中賢為大家?guī)怼吨参锉硇蜏y量技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)中的應用》的報告。報告主要從不同維度介紹植物表型測量技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)中的應用。報告從實驗室尺度、溫室尺度、田間尺度完整介紹了不同的表型測量技術(shù)原理以及應用。設備涵蓋實驗室表型測量技術(shù)、溫室傳送型表型測量技術(shù)、溫室軌道式表型測量技術(shù)、田間軌道式表型測量技術(shù)、田間物聯(lián)網(wǎng)分布式表型測量技術(shù)、機器人表型測量技術(shù)等,為相關科研工作者提供一套完整的植物表型測量解決方案。

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▲上海澤泉科技股份有限公司表型產(chǎn)品經(jīng)理  呂中賢

江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監(jiān)鄧新強為大家?guī)怼陡吖庾V成像技術(shù)及新品介紹》的報告。本次報告詳細介紹雙利合譜高光譜成像系統(tǒng)全系的解決方案及應用。同時,本次報告帶來雙利合譜最新的產(chǎn)品介紹,開拓高光譜成像技術(shù)全新的應用方向。

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▲江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監(jiān)  鄧新強

廣東省農(nóng)業(yè)科學院設施農(nóng)業(yè)研究所丘廣俊副研究員為大家?guī)怼痘诟吖庾V成像的藍莓品質(zhì)檢測分選裝備研發(fā)》的報告。報告主要介紹通過開發(fā)從高光譜圖像中提取藍莓光譜的圖像自動提取算法,運用機器學習與數(shù)據(jù)預處理方法,基于漫反射光譜數(shù)據(jù)成功建立了可溶性固形物的定量回歸模型。經(jīng)過訓練優(yōu)化模型,模型預測均方根誤差為0.4431°Brix, 模型決定系數(shù)為0.8655。研究分析結(jié)果表明,本研究提出的基于漫反射高光譜成像可以有效檢測藍莓內(nèi)部品質(zhì)指標,并利用成像技術(shù)實現(xiàn)了藍莓可溶性固形物的可視化分布圖?;谝呀⒌臋z測模型,研制了一套藍莓品質(zhì)檢測分選裝備樣機,實現(xiàn)對藍莓果實糖度級別自動化分級作業(yè)。

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▲廣東省農(nóng)業(yè)科學院設施農(nóng)業(yè)研究所  丘廣俊副研究員

華南理工大學蒲洪彬副教授為大家?guī)怼陡吖庾V在食品品質(zhì)快速檢測的應用與深度學習研究》的報告。本報告簡單介紹高光譜的原理和使用方法,重點匯報高光譜在果蔬、肉品等農(nóng)產(chǎn)品原料品質(zhì)和過程監(jiān)控中的應用成果,并介紹人工智能在高光譜食品品質(zhì)檢測中的應用情況。

高光譜成像技術(shù)前沿創(chuàng)新:廣州站研討會聚焦多領域應用突破

▲華南理工大學  蒲洪彬副教授

廣東藥科大學肖雪副研究員為大家?guī)怼督t外光譜技術(shù)助力中藥質(zhì)量控制:從離線走向在線》的報告。報告首先簡介了中藥質(zhì)量控制與生產(chǎn)流程現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,介紹了中藥生產(chǎn)過程智能控制系統(tǒng)的軟硬件組成,基于生產(chǎn)全過程“原料-中間體-制劑"展示了近紅外光譜快檢的應用案例,最后針對近紅外光譜技術(shù)的應用提出了一些思考。

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▲廣東藥科大學  肖雪副研究員

無錫譜視界科技有限公司首*技術(shù)專家黃宇為大家?guī)怼陡吖庾V成像技術(shù)在果蔬品質(zhì)智能檢測中的應用》的報告。本報告針對不同的光譜成像方式有不同的優(yōu)劣勢,根據(jù)不同的行業(yè)應用特點,深度探析其在水生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)、食品安全、工業(yè)分選等領域的應用。 

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▲無錫譜視界科技有限公司首*技術(shù)專家  黃宇

深圳大學石鐵柱副教授為大家?guī)怼抖?高光譜圖像智能處理方法》的報告。報告主要講述多光譜及高光譜成像技術(shù)相較于傳統(tǒng)RGB成像,能夠獲取更為豐富的光譜維度信息,在農(nóng)業(yè)精準監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境評估、工業(yè)品質(zhì)檢測等關鍵領域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。然而,多光譜及高光譜成像技術(shù)在實際應用中面臨數(shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)嚴格的輻射與幾何校正、復雜的圖像增強與模型標定、以及智能處理算法與定量反演方法等挑戰(zhàn)。本報告重點介紹研究團隊在圖像預處理、多維特征提取、多源圖像融合、智能化識別建模及高精度定量反演等核心技術(shù)方向取得新進展。同時,報告將深入探討智能算法在邊緣計算設備部署過程中面臨的實際挑戰(zhàn)與技術(shù)瓶頸。

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▲深圳大學  石鐵柱副教授

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