无人机多光谱成像测定植物叶面积测定
高粱育种的遗传改良计划需要评估多个环境内小型育种试验中的适应性状。这些评估过程大部分是利用手动测量或视觉评估的方法，但二者的缺点是耗时并且昂贵，因此限制了试验规模和遗传增益的潜力。此外，这些方法通常局限于对特定性状的估计（例如叶片衰老或开花），并不能捕获作物生长的动态性。特别是在有限的环境中，随着时间的推移，叶面积发展的动态将为作物特定物候阶段的用水和适应缺水过程提供有价值的信息。目前测定植物叶面积指数（LAI）的方法涉及破坏性采样，在育种上并不实用。值得关注的是，无人机（UAV）和近地遥感技术为大小型试验多次评估这些特征提供了新的机会。研究人员通过分析30个（10个基因型，3次重复）小型试点试验，在无人机平台上的窄带多光谱相机可捕获到植被特异性作物指数。通过这些变化，他们能够评估植被指数在大范围植物密度下估计冠层覆盖率和LAI的作用。试验发现在营养生长期（前期）和开花后不久的最大冠层覆盖下，归一化植被指数（NDVI）和植被......阅读全文
无人机多光谱成像测定植物叶面积测定
高粱育种的遗传改良计划需要评估多个环境内小型育种试验中的适应性状。这些评估过程大部分是利用手动测量或视觉评估的方法，但二者的缺点是耗时并且昂贵，因此限制了试验规模和遗传增益的潜力。此外，这些方法通常局限于对特定性状的估计（例如叶片衰老或开花），并不能捕获作物生长的动态性。特别是在有限的环境中，随
植物多光谱荧光成像系统多激发光、多光谱荧光成像技术
多激发光、多光谱荧光成像技术：通过光学滤波器技术，仅使特定波长的光（激发光）到达样品以激发荧光，同时仅使特定波长的激发荧光到达检测器。不同的荧光发色团（如叶绿素或GFP绿色荧光蛋白等）对不同波长的激发光“敏感”并吸收后激发出不同波长的荧光，根据此原理可以选配2个或2个以上的激发光源、滤波轮及相应
植物多光谱荧光成像系统UV紫外光激发多光谱成像技术
UV紫外光激发多光谱荧光成像技术：长波段UV紫外光（320nm－400nm）对植物叶片激发，可以产生具有4个特征性波峰的荧光光谱，4个波峰的波长为蓝光440nm（F440）、绿光520nm（F520）、红光690nm（F690）和远红外740nm（F740），其中F440和F520统称为BGF，
植物多光谱荧光成像系统配置规格
1) 一体式：可进行叶绿素荧光成像分析及UV紫外光源激发4个波段的荧光成像分析，成像面积13 x 13cm，系统高度集成（整体配置于一个一体式暗适用操作箱内）、方便使用，具备7位滤波轮及多光谱荧光成像滤波器组、高分辨率CCD镜头、UV紫外光激发多光谱荧光成像功能模块及程序软件等；具体又有如下几种
植物多光谱荧光成像系统的广泛应用
植物多光谱荧光成像系统可用于叶绿素荧光动态成像分析、多激发光光合效率成像分析、紫外光激发多光谱荧光成像分析、PAR吸收与NDVI（植物光谱反射指数）成像分析、GFP/YFP稳态荧光成像等，全面、非接触、高灵敏度反映植物生理生态、胁迫生理与抗性、光合效率等。Fluorcam植物多光谱荧光成像系统广
FluorCam多光谱荧光成像技术应用案例—多光谱荧光成像...
FluorCam多光谱荧光成像技术应用案例—多光谱荧光成像是什么1. 多光谱荧光的发现及特性二十世纪八九十年代，植物生理学家对植物活体荧光——主要是叶绿素荧光研究不断深入。激发叶绿素荧光主要是使用红光、蓝光或绿光等可见光。当科学家使用UV紫外光对植物叶片进行激发，发现植物产生了具备4个特征性波峰的荧
植物表型分析技术快讯—多光谱荧光成像系统研究植物...1
植物表型分析技术快讯—多光谱荧光成像系统研究植物胁迫响应FluorCam多光谱荧光成像系统是国际知名FluorCam叶绿素荧光成像技术的高级扩展产品，其高度集成，功能强大，应用广泛，利用系统中的叶绿素荧光成像、多光谱荧光成像、红外热成像技术及RGB成像，可对植物进行全面、非接触的监测，高灵敏度反映光
植物表型分析技术快讯—多光谱荧光成像系统研究植物...2
案例2: 由真菌Rosellinia necatrix引起的白根腐病，是影响鳄梨作物的最主要的土壤传播疾病之一。白根腐病会引起植物根系腐烂、叶片发黄枯萎，甚至导致植株在出现第一个叶面症状几周后死亡。病害的早期检测与防治至关重要。本案例中，对感染Rosellinia necatrix后的植
FluorCam多光谱荧光成像技术应用案例——植物干旱响应表...
FluorCam多光谱荧光成像技术应用案例——植物干旱响应表型研究植物对干旱的响应过程非常复杂，同时植物也有多样的应答机制来回避和耐受干旱胁迫并维持生长。光合系统被认为是对干旱极为敏感的，因此FluorCam叶绿素荧光成像系统从问世起就被广泛应用于植物干旱胁迫的研究。美国怀俄明大学将芜菁Brassi
植物养分利用与重金属毒害原位研究先进技术综述－3
常用的植被指数有归一化植被指数NDVI、光化学植被反射指数PRI、归一化叶绿素指数NPCI、简单比值指数SR、改进的叶绿素吸收反射指数MCARI、最优化土壤调整植被指数OSAVI、绿度指数G、转换类胡罗卜素指数TCARI、三角植被指数TVI等。而这其中最为常用的就是归一化植被指数NDVI，其计算公式
FluorCam多光谱荧光成像技术应用案例——植物病害表型研究
1. 植物病害早期快速无损检测由于次生代谢产物如多酚等与植物的病害胁迫应答机制紧密相关。因此最初，FluorCam多光谱荧光成像技术主要用于植物病害早期快速无损检测，希望能在病害产生严重影响前就能发现感染（图4）。 图1. UV-MCF多光谱荧光成像早期研究，左：烟草
无人机高光谱成像系统相关简述
无人机高光谱成像系统是一种用于化学、农学、环境科学技术及资源科学技术领域的分析仪器，于2019年4月19日启用。 技术指标 该设备通过搭载平台旋翼无人机搭载的GaiaField-mini光谱仪 扫描速度(line images/s)：160帧（2x Binning）/秒，7秒钟采集一个数据立
根系原位多光谱表型成像系统在植物表型研究的应用
Videometer系列多光谱成像系统广泛应用于：植物/作物表型组学研究分析；根系表型分析；作物育种与种子品质检测；植物/作物胁迫生理响应；作物病理学分析与病原检测；食品检测；中药成分分析与品质检测。来自哥本哈根大学、丹麦理工大学以及丹麦Videometer公司的专家在刚刚利用该设备在Plant a
无人机载成像光谱仪的创新成果
无人机载成像光谱仪体积小、重量轻，非常适合无人机（UAV）上应用，同时无人机载成像光谱仪又具有高性能的技术参数和科学级的数据质量。无人机载成像光谱仪覆盖了VNIR的光谱范围（400-1000nm），它的光学设计是基于NEO公司的相系统的光学。 无人机载成像光谱仪重量小于4公斤、功耗小于40W
FluorCam多光谱荧光成像技术介绍
FluorCam多光谱荧光成像系统作为FluorCam叶绿素荧光成像系统的最高级型号，是目前唯一有能力实现了一台仪器上同时完成叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、NDVI归一化植被指数以及GFP、YFP、BFP、RFP、CFP、DAPI等荧光蛋白与荧光染料的成像分析功能。同时也可以加装RGB真彩成像
机载高光谱成像技术在农业遥感监测中的应用
近年来，基于无人机、先进传感器、精确GPS和嵌入式设备等不同技术组合的面向应用的一体化解决方案，正在不断革新遥感监测的技术手段，使其在各行业受到广泛的推崇。易科泰光谱成像与无人机遥感技术（西安）研究中心，引进国际先进的高光谱成像传感器，全新推出EcoDrone® UAS机载高光谱遥感系统，可为多维度
FluorCam多光谱荧光成像应用案例—药用植物种植与有效成...
FluorCam多光谱荧光成像应用案例—药用植物种植与有效成分快速检药用植物的有效成分主要来源于植物次生代谢所产生的一系列复杂化合物，主要包括多酚、黄酮等。而这些次生代谢物质在药用植物生长良好的情况下往往含量不高。用特定培养方法提高次生代谢含量后，药用植物的生物量又会下降，植株的总有效成分也会降低。
无人机多光谱相机在农业上的应用
在农作物长势监测方面。农业上使用的无人机种类繁多，有无人直升机、固定翼无人机、多旋翼无人机等多种机型。随着“无人机+”时代的不断深入，无人机产业可以应用到各行各业，小到消费级的航拍摄影，大到无人机的行业应用。人们让无人机搭载高分辨率CCD相机、热红外相机、多镜头相机等各种传感器系统获取数据，从而满足
hyspex无人机载成像光谱仪的应用范围
hyspex无人机载成像光谱仪技术具有低成本、低损、可重复使用且风险小等诸多优势，其应用领域从起初的侦察、早期预警等军事领域扩大到资源勘测、气象观测及处理突发事件等非军事领域。它的高时效、高分辨率等性能，是传统卫星遥感所无法比拟的，越来越受到研究者和生产者的青睐，大大扩大了遥感的应用范围和用户群
活体多光谱荧光成像应用实例（三）
总结活体多光谱荧光成像可以扣除组织自体荧光和进行多种荧光团成像。这可以增强信噪比并进行先进的多重荧光成像，实现更强大的研究设计。参考文献[1] Levenson RM, Lynch DT, Kobayashi H, Backer JM, Backer MV (2008). Multiplexing
活体多光谱荧光成像应用实例（一）
前言传统的活体光学荧光成像（FLI）采用一个激发滤光片和一个发射滤光片。这对于区分靶向信号、可能存在的报告基因信号以及自体荧光组织信号而言有着诸多局限。多光谱（MS）FLI 采用多个激发滤光片和单个发射滤光片，或单个激发滤光片搭配多个发射滤光片，可以产生独特的荧光区域或材料的光谱曲线。（1）因此，图
活体多光谱荧光成像应用实例（二）
优化和多光谱建模启始成像和研究设置包括用于优化设置和建模的初始步骤：1- 荧光团成像（体外）2- 生成光谱模型3- 体内模型评估首先，我们建议您使用上文确定的滤光片对稀释后的荧光团进行成像。一旦采集到图像，通过将高斯曲线拟合到荧光团的实验曲线来创建光谱曲线（图7）。应用光谱模型 一旦光谱曲线实现了优
模块式多光谱荧光成像技术方案
其主要特点如下：可选配从紫外光到远红光不同波段的光源板可进行植物对不同波段光源光合作用与生理生态响应实验叶绿素荧光成像分析：可运行Fv/Fm、Kautsky诱导效应、荧光淬灭分析、光响应曲线等protocols多光谱荧光成像分析：包括BG荧光（蓝色波段和绿色波段）成像和RFr荧光（红色荧光和远红荧光
多光谱和高光谱成像技术透视丝路壁画
如何充分获取古代珍贵壁画内部信息，有效保护人类珍贵遗产?这一曾经困扰文保专家的难题，在非介入式成像技术广泛应用下迎刃而解。12月1日至3日，由英国诺丁汉特伦特大学发起，英国研究理事会支持，陕西历史博物馆、西安文保中心等单位协办，西北大学文化遗产学院主办的“成像科学与丝绸之路沿线壁画保护
无人机载高光谱成像设备几个发展方向
中煤航测遥感局在2015年采用小型固定翼无人机搭载高光谱成像仪成功实施了多次数据获取,成为国内成功实施该项技术集成的技术团队。其他研究机构和公司也在无人机载高光谱成像设备研发和应用方面开展了广泛试验研究。 无人机载高光谱成像设备的研制顺应着当前研究的热点问题及对低空高分辨率遥感数据的客观需求等,
无人机载高光谱成像设备几个发展方向
中煤航测遥感局在2015年采用小型固定翼无人机搭载高光谱成像仪成功实施了多次数据获取,成为国内成功实施该项技术集成的技术团队。其他研究机构和公司也在无人机载高光谱成像设备研发和应用方面开展了广泛试验研究。 无人机载高光谱成像设备的研制顺应着当前研究的热点问题及对低空高分辨率遥感数据的客观需
植物表型成像系统WIWAM－Screening功能高光谱成像分析
高光谱成像分析（选配），可成像并分析如下参数 1) 归一化指数 2) 简单比值指数 3) 改进的叶绿素吸收反射指数 4) 较优化土壤调整植被指数 5) 绿度指数 6) 改进的叶绿素吸收反射指数 7) 转换类胡罗卜素指数 8) 三角植被指数 9) ZMI指数 10) 简单比值色
无人机多视角成像技术在估算小麦幼苗分蘖数上的应用
随着图像处理技术的不断发展，使用基于传感器技术的方案对作物进行监测正变得越来越便捷。得益于此，田间表型领域的研究已取得了许多显著进展，但其仍被认为是作物遗传改良的瓶颈所在。 目前，如何更好地抵御气候变化已成为作物（例如小麦）种植中的主要问题，而随着近年来极端气候事件的不断发生，作物单产之间的差异可能
EcoDrone®无人机遥感系统应用案例—大田作物精准分类
大面积农田作物分类信息快速、准确的获取对农业的良性可持续发展至关重要。这些信息不仅能够应用于监测作物种植面积、估测作物长势与产量、监测农业灾害和生态环境信息，更有利于政府了解农作物种植信息，辅助政府部门决策，调整农业产业结构，确保国家粮食安全。 基于无人机遥感技术的农田信息监测是地块面积量算、作物种
作物表型组学研究技术方案与应用
手持式、便携式仪器无疑是作物表型分析性价比高、使用灵活方便的设备，如手持式FluorPen叶绿素荧光仪、手持式SpectraPen/PolyPen高光谱仪、IQ智能手持式高光谱成像仪、FluorCam便携式叶绿素荧光成像仪等。PlantScreen温室紧凑型或大型传送带式植物表型成像分析平台集植物自