Antpedia LOGO WIKI资讯

多光谱成像和X光图像在鉴别麻风树种子品质与种子表...

多光谱成像和X光图像在鉴别麻风树种子品质与种子表型研究的应用最近,来自Aarhus大学以及丹麦理工大学的科学家利用多光谱成像设备以及X光设备发表了题为Multispectral and X-ray Images for Characterization of Jatropha Curcas L. Seed Quality的文章,结论显示MSI多光谱成像技术以及X光图像在麻风树的种子生理性能研究上有强相关性。 此类技术可作为未来替代方法用于快速、有效、可持续、无损鉴别麻风树种子品质,克服传统种子品质分析内在主观性。研究中使用了Videometer开发的多光谱成像系统,该系统是种子品质以及种子表型组学研究的利器,目前为止,利用该设备已经发表了多达250多篇文章。Multispectral and X-ray Images for Characterization of Jatropha Curcas......阅读全文

多光谱成像和X光图像在鉴别麻风树种子品质与种子表...

多光谱成像和X光图像在鉴别麻风树种子品质与种子表型研究的应用最近,来自Aarhus大学以及丹麦理工大学的科学家利用多光谱成像设备以及X光设备发表了题为Multispectral and X-ray  Images for Characterization of Jatropha Cur

多光谱成像系统在Videometer公司最新科研进展的多个应用

 Videometer植物育种领域增加投入近期,Videometer增加了新股东,致力于开发在植物育种领域的应用。该方向与Videometer在田间、温室、根际、种子、幼苗、组培植物表型研究的方向相符合,通过这种方式,可有效评价植物抗性与胁迫因子。Videometer 新应用领域利用Vid

VideometerLab多光谱成像在玛咖掺伪定性鉴别和定量分析...

VideometerLab多光谱成像在玛咖掺伪定性鉴别和定量分析的应用最近科学家利用videometerLab多光谱成像系统发表了题为Qualitative Identification and Quantitative Analysis of&nb

古巴用麻风树种子生产生物柴油

  古巴研究人员22日在哈瓦那宣布,他们以麻风树种子为原料生产出生物柴油,并在轻型汽车中试用成功。目前,该车已行驶1500公里。以麻风树种子为原料生产的生物柴油比传统柴油污染小,而且它将有助于古巴减少柴油进口。和用玉米、甘蔗等生产生物燃料不同,麻风树不是人类食用的作物,不会和人类“争粮”,因此可以在

使用种子吹风仪快速鉴别种子品质

种子的品质对于种子的选育工作非常重要,因此在各大种子公司和科研机构都非常关注这一块,而为了适应快速鉴别种子品质的市场需求,我们特别研发了种子吹风仪这款仪器。使用种子吹风仪快速鉴别种子品质,可以帮助企业大大提高工作效率,比如在做种子净度分析的时候,需要随 机取出样品约200粒的种子,认真地数出能当种子

高光谱成像在国内的发展

  上世纪80年代初、中期,在国家科技攻关项目和863计划的支持下,我国亦开展了高光谱成像技术的独立发展计划。我国高光谱仪的发展,经历了从多波段到成像光谱扫描,从光学机械扫描到面阵推扫的发展过程。  根据我国的使用情况先后开发出了满足海洋环境监测和森林探火的需求的以红外和紫外波段以及以中波和长波红外

应用种子净度检验台鉴别西瓜种子品质

    西瓜种子的品质是保证西瓜丰产的前提,因此为了避免瓜农由于购买到劣质的西瓜种子,而造成损失,在西瓜种子上市销售前,种子公司的技术人员会应用种子净度检验台等来鉴别西瓜种子的品质。    种子净度检验台一般是用来分析西瓜种子的净度,而净度

电脑种子X光机为种子做检查

   X光机对于我们来说,其实并不陌生,常见的就是医院中用于拍摄X光片的仪器,主要是为人类做检查的。而电脑种子X光机和医院用的X光机用途一样,也是用于做检查的,只不过对象不同,电脑种子X光机主要是为玉米、水稻、桔杆、杉木、松籽、板栗、油菜等农业林业种子做检查的。  &

高光谱成像在国外的发展

  1983年,世界上第一台成像光谱仪AIS-1在美国研制成功,并在矿物填图、植被生化特征等方面取得了成功,显示出了高光谱遥感的魅力。  在此后,许多国家都先后研制航空成像光谱仪。如美国的AVIRIS、DAIS,加拿大的FLI、CASI,德国的ROSIS,澳大利亚的HyMap等。  如今美国已经研制

高光谱成像在农业方面的应用

  成像信息定量获取的领域被高光谱成像技术所拓宽,由于运用越来越广泛也逐渐成为农业成像应用的重要前沿技术手段。  在农业方面作物长势情况,灾害监控和农业管理等方面我们都可以使用高光谱数据不仅能准确地反映田间作物本身的光谱特征以及作物之间光谱差异,也可以更精准地获取一些农学的信息,比如作物含水量,叶绿