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研討會，在中山大學(廣州校區南校園)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在農林業、環境監測、地質勘探、醫學、品質檢測等不同領域的前沿創新、研究成果和應用案例。
▲現場直擊
中山大學董春雨教授為大家帶來《基于“空-天"遙感協同的河口區咸潮監測技術》的報告。報告內容主要聚焦于咸潮上溯對河口區水資源安全與水生態系統具有重要影響。針對傳統站點監測方法存在的高成本、低效率等問題，本研究創新性地提出了基于多源遙感數據的咸潮上溯監測技術體系。研究以珠江口磨刀門水道為示范區，通過同步獲取無人機高光譜水表反射率與現場鹽度數據，構建了四種高精度機器學習水表鹽度遙感反演模型，并進一步將優化模型應用于衛星多光譜數據，成功實現了河口區大范圍水體鹽度時空動態監測。結果顯示，構建的鹽度遙感反演模型具有較高精度和穩定性，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智慧水資源管理等具有重要實踐價值。本研究發展的"空-天"遙感協同監測技術框架，為河口鹽度動態監測提供了新的解決方案。
▲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反演技術研究》。報告主要介紹為了提高城市周邊湖庫水質參數反演的精度和效率，引入深度學習和無人機高光譜技術。以福州市山仔水庫為例，針對Chl-a、TP、TN和COD四項水質參數，分別設計和構建一種基于深度卷積殘差神經網絡的水質參數濃度回歸預測模型（WQR-DCRNN），然后利用強化學習進行不同算法模型參數調優，并通過對比實驗確定*優算法模型；最后，分別采用上述四種水質參數濃度預測模型對不同時間點相關水域的相應水質參數進行反演，得到不同時間點四種水質參數濃度的空間分布圖，四種水質參數的反演精度顯著提升且相對誤差低于相關標準要求。四種水質參數濃度的空間分布態勢，可為相關水庫大規范水體污染評估和防治提供有益的決策參考。
▲陽光學院 黃風華教授
福建師范大學程志強副教授為大家帶來《考慮亞熱帶山地森林復雜地形和樹種結構的LAI反演研究》的報告。報告內容主要講解森林冠層葉面積指數信息的準確獲取是開展森林生態系統研究的前提，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的精度較低，而亞熱帶山地森林復雜的地形和樹種結構是主要原因。針對這一問題，本研究借助無人機高光譜數據，發展了一套適合亞熱帶山地森林的葉面積指數遙感反演方法。方法首先對直射和散射輻射分別進行了校正，優化了植被指數計算精度。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，發展了基于非線性關系的協同反演算法，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遙感反演領域的短板，為全球生態系統關鍵過程研究提供數據支撐。
▲福建師范大學 程志強副教授
中山大學地理科學與規劃學院劉蓉副教授為大家帶來《高光譜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，可實現地物的精細分類。然而，其高維特性使得分類模型對標注數據的需求量增加，而實際應用中標注工作依賴野外調查和專家知識，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據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提出基于深度學習的解決方案。
▲中山大學地理科學與規劃學院 劉蓉副教授
上海澤泉科技股份有限公司表型產品經理呂中賢為大家帶來《植物表型測量技術在智慧農業中的應用》的報告。報告主要從不同維度介紹植物表型測量技術在智慧農業中的應用。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原理以及應用。設備涵蓋實驗室表型測量技術、溫室傳送型表型測量技術、溫室軌道式表型測量技術、田間軌道式表型測量技術、田間物聯網分布式表型測量技術、機器人表型測量技術等，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。
▲上海澤泉科技股份有限公司表型產品經理 呂中賢
江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監鄧新強為大家帶來《高光譜成像技術及新品介紹》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品介紹，開拓高光譜成像技術全新的應用方向。
▲江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監 鄧新強
廣東省農業科學院設施農業研究所丘廣俊副研究員為大家帶來《基于高光譜成像的藍莓品質檢測分選裝備研發》的報告。報告主要介紹通過開發從高光譜圖像中提取藍莓光譜的圖像自動提取算法，運用機器學習與數據預處理方法，基于漫反射光譜數據成功建立了可溶性固形物的定量回歸模型。經過訓練優化模型，模型預測均方根誤差為0.4431°Brix, 模型決定系數為0.8655。研究分析結果表明，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部品質指標，并利用成像技術實現了藍莓可溶性固形物的可視化分布圖。基于已建立的檢測模型，研制了一套藍莓品質檢測分選裝備樣機，實現對藍莓果實糖度級別自動化分級作業。
▲廣東省農業科學院設施農業研究所 丘廣俊副研究員
華南理工大學蒲洪彬副教授為大家帶來《高光譜在食品品質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、肉品等農產品原料品質和過程監控中的應用成果，并介紹人工智能在高光譜食品品質檢測中的應用情況。
▲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帶來《近紅外光譜技術助力中藥質量控制：從離線走向在線》的報告。報告首先簡介了中藥質量控制與生產流程現狀及發展趨勢，介紹了中藥生產過程智能控制系統的軟硬件組成，基于生產全過程“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的應用提出了一些思考。
▲廣東藥科大學 肖雪副研究員
無錫譜視界科技有限公司首*技術專家黃宇為大家帶來《高光譜成像技術在果蔬品質智能檢測中的應用》的報告。本報告針對不同的光譜成像方式有不同的優劣勢，根據不同的行業應用特點，深度探析其在水生態環境、農業、食品安全、工業分選等領域的應用。
▲無錫譜視界科技有限公司首*技術專家 黃宇
深圳大學石鐵柱副教授為大家帶來《多/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相較于傳統RGB成像，能夠獲取更為豐富的光譜維度信息，在農業精準監測、生態環境評估、工業品質檢測等關鍵領域展現出顯著優勢。然而，多光譜及高光譜成像技術在實際應用中面臨數據獲取環節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。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與技術瓶頸。
▲深圳大學 石鐵柱副教授
8
立即詢價
您提交后，專屬客服將第一時間為您服務