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摘要土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應(yīng),SOM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可遷移性?;谛l(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國(guó)東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區(qū)作為研究區(qū)域,以驗(yàn)證光譜校正模型和SOM含量預(yù)測(cè)模型的性能和可遷移性。結(jié)果表明,基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準(zhǔn)確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預(yù)測(cè)偏差(RPD)均超過(guò)1.4。基于XG-Boost校正光譜的SOM預(yù)測(cè)精度最 高,決定系數(shù)(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預(yù)測(cè)精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預(yù)測(cè)相比,采用基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區(qū)域尺度 SOM 預(yù)測(cè)中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢(shì)。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究區(qū)域試驗(yàn)點(diǎn)1位于中國(guó)東北黑龍江省黑土耕地保護(hù)區(qū),如圖2所示,面積為1095 km2。該地區(qū)屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年降水量為450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究區(qū)地勢(shì)南高北低,西高東低,大部分地區(qū)為堆積平原。該研究區(qū)是全球僅有的四個(gè)黑土區(qū)之一,耕層深厚,土壤肥沃,含腐殖質(zhì)的土層厚度為25–80 cm,適合種植玉米、大豆等作物...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 06 - 11
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在2020年9月,由美國(guó)夏威夷的Pan-STARRS1望遠(yuǎn)鏡發(fā)現(xiàn)了一顆疑似地球的臨時(shí)衛(wèi)星,為地月系統(tǒng)帶來(lái)了一顆新的天體。起初,科學(xué)家們認(rèn)為它是一顆普通的阿波羅小行星,即軌道穿過(guò)地球的天體,并將其命名為2020SO。然而,模擬結(jié)果顯示,它將在10月變成一個(gè)繞地球公轉(zhuǎn)的小天體,成為一個(gè)迷你月球。隨后的觀察結(jié)果則讓天文學(xué)家更加困惑??茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn),這顆神秘的天體每年圍繞太陽(yáng)公轉(zhuǎn)一周,其軌道偏心率與地球的公轉(zhuǎn)軌道非常相似。天體在太空中的運(yùn)動(dòng)非常復(fù)雜,小天體容易受到大天體引力的擾動(dòng),因此其運(yùn)動(dòng)規(guī)律也十分復(fù)雜。但是因?yàn)樗鼈兣c地球的相似性,反而顯得更加神秘。不僅如此,2020SO的運(yùn)行速度也比普通的小行星慢,這一點(diǎn)與其他小行星有顯著的不同。由于這些原因,科學(xué)家們開(kāi)始重新思考2020SO的真實(shí)身份。2020 年 11 月至 2021 年 3 月 2020 SO 繞地球和太陽(yáng)的軌道澳大利亞弗林德斯大學(xué)的太空考古學(xué)家Alice Gorman表示,通過(guò)它的運(yùn)行速度可以推斷出其初始速度,從而推斷出它的來(lái)源?,F(xiàn)有的速度太慢,這讓科學(xué)家們感到困惑。Gorman和她的同事還推測(cè),2020SO可能是一塊從月球上掉下來(lái)的巖石。對(duì)于這樣的天體,速度慢一點(diǎn)是正常的。然而,實(shí)際觀測(cè)表明,2020SO比這類天體還要慢。在排除了其他可能性后,科學(xué)家們提出了一個(gè)最不可能但又唯一剩下的猜想:2020SO是一顆人造天體!根據(jù)其軌道的...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 10 - 14
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摘要土壤有機(jī)質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應(yīng),SOM預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對(duì)光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預(yù)測(cè)模型的時(shí)空可遷移性?;谛l(wèi)星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國(guó)東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區(qū)作為研究區(qū)域,以驗(yàn)證光譜校正模型和SOM含量預(yù)測(cè)模型的性能和可遷移性。結(jié)果表明,基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準(zhǔn)確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預(yù)測(cè)偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預(yù)測(cè)精度最 高,決定系數(shù)(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預(yù)測(cè)精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預(yù)測(cè)相比,采用基于四階多項(xiàng)式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預(yù)測(cè)結(jié)果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區(qū)域尺度 SOM 預(yù)測(cè)中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢(shì)。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 06 - 11
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菱透浮萍綠錦池,夏鶯千囀弄薔薇透過(guò)浮萍,詩(shī)人的眼里看到的是其和水中菱葉相映成趣的景象,是夏日池塘的勃勃生機(jī)。而在科研學(xué)者的眼中,看到的是天南星目浮萍科的水生植物,是潛藏在水稻種植中的雙刃劍。營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的爭(zhēng)奪?自然光照的遮擋?生存空間的占據(jù)?在一片生機(jī)之下,浮萍和水稻之間塑造著另一番景象..由于氣候變暖/或灌溉水富營(yíng)養(yǎng)化的影響,稻田中的浮萍(DGP)大幅增加。本研究考慮到生態(tài)因素、光合能力、光譜變化和植物生長(zhǎng)等因素,對(duì)三個(gè)代表性水稻品種進(jìn)行了田間試驗(yàn),以確定DGP對(duì)水稻產(chǎn)量的影響。結(jié)果表明,DGP顯著降低pH值0.6,日水溫降低0.6℃,水稻抽穗期提前1.6天,并平均增加了葉片的SPAD和光合速率分別為10.8%和14.4%。DGP還顯著提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多種植被指數(shù)的數(shù)值,并且水稻冠層反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)曲線在DGP處理后呈現(xiàn)出“紅移”現(xiàn)象。上述因素的改變可導(dǎo)致株高平均增加4.7%,干物質(zhì)重量平均增加15.0%,每平方米穗數(shù)平均增加10.6%,千粒重平均增加2.3%,最終籽粒產(chǎn)量增加10.2%。 DGP誘導(dǎo)的籽粒增產(chǎn)可以通過(guò)降低稻田水的pH值和溫度來(lái)實(shí)現(xiàn),從而提高SPAD值和葉片的光合作用,刺激水稻植株生長(zhǎng)。這些成果可以通過(guò)水稻和浮萍之間的生物協(xié)同作用,為未來(lái)農(nóng)業(yè)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供有價(jià)值的理...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 05 - 17
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有機(jī)蔬菜,是指在蔬菜生產(chǎn)過(guò)程中嚴(yán)格按照有機(jī)生產(chǎn)規(guī)程,禁止使用任何化學(xué)合成的農(nóng)藥、化肥、生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑等化學(xué)物質(zhì),以及基因工程生物及其產(chǎn)物,而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學(xué)原理,采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術(shù),協(xié)調(diào)種植平衡,維持農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定,且經(jīng)過(guò)有機(jī)食品認(rèn)證機(jī)構(gòu)鑒定認(rèn)證,并頒發(fā)有機(jī)食品證書的蔬菜產(chǎn)品。關(guān)于如何快速鑒別有機(jī)蔬菜與非有機(jī)蔬菜,光譜儀器的應(yīng)用提供了新的思路。一起來(lái)了解一下今日推薦的文章。使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)當(dāng)前有機(jī)葉類蔬菜面臨著可能被非有機(jī)產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質(zhì)的挑戰(zhàn)。為了解決這些問(wèn)題,本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結(jié)合線性判別分析 (LDA) 來(lái)快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜。有機(jī)類包括有機(jī)空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有機(jī)類別由四種對(duì)應(yīng)的非有機(jī)類別組成。分別對(duì)這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進(jìn)行二元分類。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛,使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機(jī)森林 (RF)...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 03 - 04
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肉類富含豐富的蛋白質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),不僅能夠滿足我們的味蕾,還能夠提供我們身體所需的能量和營(yíng)養(yǎng)。隨著肉類需求的增加,大規(guī)模的肉類生產(chǎn)和運(yùn)輸過(guò)程中,肉類的速凍可以一定程度保持食物的新鮮度和口感。然而,關(guān)于速凍解凍的肉類,和新鮮肉類的混淆,讓人難以分辨。首爾大學(xué)的研究人員利用高光譜成像技術(shù),做了相關(guān)的研究。使用高光譜成像儀和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)新鮮和凍融牛肉進(jìn)行分類由于對(duì)安全、可食用肉類的需求的不斷增加,冷凍儲(chǔ)存技術(shù)得到了不斷改進(jìn)。然而目前存在解凍肉在處理和銷售過(guò)程中被進(jìn)行了錯(cuò)誤的標(biāo)記,宣稱為新鮮肉類,這可能導(dǎo)致消費(fèi)者受到誤導(dǎo)或產(chǎn)生安全隱患。在這項(xiàng)研究中,使用高光譜圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型,用于區(qū)分新鮮冷藏、長(zhǎng)期冷藏和解凍的牛肉樣本。通過(guò)四種預(yù)處理方法,共準(zhǔn)備了五個(gè)數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建ML模型。使用PLS-DA和SVM技術(shù)構(gòu)建了模型,其中應(yīng)用散點(diǎn)校正和RBF核函數(shù)的SVM模型性能最佳。結(jié)果表明,利用高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,可以構(gòu)建區(qū)分新鮮肉類和非新鮮肉類的預(yù)測(cè)模型,這可以成為肉類儲(chǔ)存狀態(tài)常規(guī)分析的快速、非侵入性方法。安裝在暗室中的高光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的配置示意圖基于此,來(lái)自首爾大學(xué)的研究人員使用Resonon Pika L 高光譜成像儀,在近紅外光譜的400-1000 nm波段內(nèi)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)立方體,進(jìn)行了相關(guān)研究。在本研究中,圖像采集系統(tǒng)安裝在暗室中,以確保完全消除外部光并能夠采集高光譜圖像...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 02 - 21
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在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中,可溶性固形物總含量(Total Soluble Solids, TSS)是衡量果實(shí)成熟度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長(zhǎng)環(huán)境的差異,其TSS含量存在顯著變化。準(zhǔn)確估算各品種葡萄的TSS含量,對(duì)于預(yù)測(cè)酒的品質(zhì)、調(diào)整釀造工藝以及確定最佳采收時(shí)機(jī)均具有重要意義。那么,如何能夠準(zhǔn)確估算葡萄的TSS含量呢?跟隨小編,一起來(lái)看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物總含量(TSS)是決定葡萄最佳成熟度的關(guān)鍵變量之一。在這項(xiàng)工作中,基于漫反射光譜測(cè)量,開(kāi)發(fā)了偏最小二乘(PLS)回歸模型,用于估算Godello、Verdejo(白葡萄)、Mencía 和Tempranillo(紅葡萄)等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預(yù)測(cè)的最適合光譜范圍,對(duì)四個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了回歸模型的校準(zhǔn),其中包括以下光譜范圍:400–700 nm(可見(jiàn)光)、701–1000 nm(近紅外)、1001–2500 nm(短波紅外)和400–2500 nm(全光譜范圍)。我們還測(cè)試了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換技術(shù)。使用留一交叉驗(yàn)證評(píng)估了回歸模型,評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R2)、性能與偏差比(RPD)和因子數(shù)(F)。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準(zhǔn)確。最佳的回歸模型是針對(duì)Mencía(紅葡萄)得到...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 02 - 01
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被曬化的大地,被烘懶的萬(wàn)物,被汗水侵蝕的燥熱......在烈日高懸的夏日,誰(shuí)不想聽(tīng)見(jiàn)一聲冰鎮(zhèn)西瓜裂開(kāi)的清脆,讓清涼香甜的瓜瓤鎖住一整個(gè)夏天的炙熱。作為夏日最解暑的水果,西瓜集萬(wàn)千寵愛(ài)于一身,也受到了霜霉病的青睞。霜霉病菌會(huì)在潮濕的環(huán)境中迅速繁殖,尤其是在溫暖的夏季。這種病害會(huì)對(duì)西瓜植株造成嚴(yán)重的危害,從而影響果實(shí)的品質(zhì)和口感。在佛羅里達(dá)州的西瓜產(chǎn)量受到霜霉病的嚴(yán)重影響后,為了有效防治西瓜霜霉病,佛羅里達(dá)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了相關(guān)研究。利用航空、地面遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行西瓜霜霉病嚴(yán)重程度的識(shí)別和分類佛羅里達(dá)州的西瓜產(chǎn)量受到包括霜霉?。―M)在內(nèi)的各種病害的不利影響。準(zhǔn)確的病害識(shí)別對(duì)于實(shí)施及時(shí)有效的管理策略至關(guān)重要。遙感工具,例如無(wú)人機(jī)(UAV)和高光譜成像,已被用于作物病害檢測(cè)。先前的研究已成功利用遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)對(duì)鱷梨和番茄等其他作物進(jìn)行了病害檢測(cè)。但是,關(guān)于使用遙感檢測(cè)西瓜病害的研究有限。這項(xiàng)研究的目標(biāo)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和光譜植被指數(shù)(VI)來(lái)檢測(cè)和分類西瓜中霜霉病的不同嚴(yán)重程度。在這項(xiàng)研究中,來(lái)自佛羅里達(dá)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)Resonon Pika L室內(nèi)平臺(tái)系統(tǒng)(5個(gè)病害階段:低、中(1和2水平)、高和非常高)及野外機(jī)載系統(tǒng)(2個(gè)階段:低和高)分別測(cè)量了西瓜健康葉片和DM感染葉片的高光譜圖像,選擇感興趣區(qū)域(ROI),將各種植被指數(shù)(VI)作為識(shí)別病害階段的指標(biāo)。利用多層感知...
發(fā)布時(shí)間: 2023 - 12 - 29
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“森林”這兩個(gè)字一共由5個(gè)“木”字組成,正如同大自然中無(wú)數(shù)樹(shù)木相互依存,彼此交織,形成了一個(gè)龐大而有機(jī)的生態(tài)系統(tǒng)。森林具有調(diào)節(jié)氣候、保持水源、防止土壤侵蝕等重要功能,森林是地球上最寶貴的財(cái)富之一。然而,隨著人類社會(huì)的發(fā)展和氣候變化加劇,森林生態(tài)系統(tǒng)也在發(fā)生著變化。科研人員一直在努力了解并改善這些變化,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,新的技術(shù)手段也帶來(lái)了更多地研究可能。今天推薦大家了解的是北京林業(yè)大學(xué)和北京師范大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)所做的研究。森林生態(tài)系統(tǒng)是最基本的陸地生態(tài)系統(tǒng)組成部分之一,在調(diào)節(jié)氣候變化、提供物種棲息地、維持生物多樣性及減緩全球變暖等方面發(fā)揮著重要的作用。隨著人類活動(dòng)和氣候變化的加劇,生物和非生物森林干擾事件頻發(fā)。因此,有效監(jiān)測(cè)影響森林健康的生物和非生物因素對(duì)于理解森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)及監(jiān)測(cè)全球變暖的影響至關(guān)重要。其中病蟲害是生物干擾事件中最主要的干擾因素之一。檢測(cè)早期病蟲害位置對(duì)于識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)林分及預(yù)防其大規(guī)模爆發(fā)和蔓延至關(guān)重要。然而,不同病蟲害在垂直結(jié)構(gòu)的不同位置破壞樹(shù)木。了解如何監(jiān)測(cè)和評(píng)估垂直冠層結(jié)構(gòu)上不同病蟲害的異質(zhì)脅迫對(duì)于提高森林質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)的田間調(diào)查方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,難以在區(qū)域尺度上監(jiān)測(cè)森林。近幾十年來(lái),遙感技術(shù)的出現(xiàn)為森林病蟲害監(jiān)測(cè)提供了新的途徑和技術(shù)手段。隨著地基、機(jī)載、星載平臺(tái)等多源遙感技術(shù)的快速發(fā)展,使得高效、動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)不同時(shí)空尺度的森林病蟲害成為可能?;诖耍瑏?lái)自北...
發(fā)布時(shí)間: 2023 - 12 - 18
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農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素的存在對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)和人類健康具有重要影響。不僅會(huì)直接影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)和產(chǎn)量,還有可能通過(guò)農(nóng)作物被吸收進(jìn)入食物鏈,對(duì)人類健康產(chǎn)生潛在威脅。這些元素在食物中的積累可能導(dǎo)致慢性中毒,對(duì)人體的神經(jīng)系統(tǒng)、肝臟、腎臟等器官造成損害。特別是對(duì)于兒童和孕婦來(lái)說(shuō),潛在有毒元素的攝入可能對(duì)他們的發(fā)育和健康產(chǎn)生更大的影響。因此,精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)土壤中潛在有毒元素的含量,對(duì)管理土壤環(huán)境和減輕污染風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要,對(duì)于生態(tài)環(huán)境安全以及農(nóng)產(chǎn)品的安全和質(zhì)量保障具有重要意義,對(duì)于人們的健康來(lái)說(shuō),更是不容忽視的問(wèn)題。接下來(lái),一起來(lái)了解一下篇與農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素(PTEs)相關(guān)的論文。ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計(jì)干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素(PTEs)的積累嚴(yán)重影響著人類健康,并對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)面影響。有毒元素如鎘、鉻、鈷、銅、鉛和鋅,是土壤污染物的重要組成部分,這些元素通過(guò)進(jìn)入水、土壤、植物和食物鏈,危害人類和動(dòng)物健康。由于它們具有持久性和較長(zhǎng)的生物半衰期,其會(huì)破壞土壤中的營(yíng)養(yǎng)平衡,抑制植物生長(zhǎng)。因此,對(duì)土壤中PTEs的定量測(cè)量對(duì)于有效監(jiān)測(cè)和土壤修復(fù)至關(guān)重要。PTEs的定量測(cè)量在傳統(tǒng)上使用濕化學(xué)方法,此方法耗時(shí)、昂貴,并且不適用于大樣本土壤。因此,人們對(duì)能夠在現(xiàn)場(chǎng)并實(shí)時(shí)使用的檢測(cè)測(cè)量設(shè)備的需求日益增加,這推進(jìn)了可見(jiàn)光和近紅外光譜(Vis-NIRS)等...
發(fā)布時(shí)間: 2023 - 09 - 22
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從明朝的萬(wàn)戶飛天,到前蘇聯(lián)的宇航員尤里·加加林登上太空,再到如今的天問(wèn)一號(hào)火星探測(cè)。人類對(duì)宇宙的探索從未停止,始終激發(fā)著我們的好奇心和無(wú)限想象力。宇宙,是一個(gè)神秘而廣袤的領(lǐng)域,它孕育著無(wú)數(shù)的星球、星系和星云,仿佛是一個(gè)巨大的宇宙圖書館,等待著我們?nèi)ラ喿x其中的每一頁(yè)。火星,與地球相似度極高,具有相似的地貌環(huán)境、大氣環(huán)境和季節(jié)變化,都擁有衛(wèi)星和環(huán)形山。在太陽(yáng)系內(nèi)被認(rèn)為是除了地球之外,第二個(gè)最適合人類居住的星球。眾多的科幻影視作品中有不少涉及到火星,實(shí)際上火星也是人類對(duì)地外星球探索的一個(gè)重點(diǎn)。隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步,人類對(duì)火星探索的技術(shù)也在升級(jí),今天推薦給大家的文章就與此相關(guān)。ASD Fieldspec 4地物光譜儀在了解火星表面斜長(zhǎng)石VNIR特征方面的應(yīng)用衛(wèi)星上的遙感儀器有助于了解行星表面的地質(zhì)情況?;鹦沁b感任務(wù)以前利用火星全球勘測(cè)者、火星軌道相機(jī)、MGS火星軌道激光高度計(jì)、火星快車高分辨率立體相機(jī)和火星奧德賽熱輻射成像系統(tǒng)等設(shè)備發(fā)現(xiàn)了水流特征,而利用火星快車觀測(cè)站光譜成像儀探測(cè)到了水合礦物。最近,火星勘測(cè)軌道飛行器上的緊湊型勘測(cè)成像光譜儀在可見(jiàn)光-近紅外(VNIR)范圍內(nèi)檢測(cè)到了火星表面的斜長(zhǎng)石特征?;鹦潜砻嫘遍L(zhǎng)石的檢測(cè)引發(fā)了對(duì)行星上運(yùn)作的基本過(guò)程問(wèn)題的思考,這些特征的確切起源(即含長(zhǎng)石巖石的性質(zhì))對(duì)理解火星的形成和演化具有明顯不同的意義。之前基于可見(jiàn)光-近紅外反射光譜研究了...
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