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摘要:
获取作物的相关生长信息可以预测作物的生长和健康状态,是实现作物生产管理智能化的基础.植物的生长信息获取技术主要包括利用其电学特性、光学特性和机器视觉技术等,随着光谱技术的发展,近红外光谱技术、多光谱技术和高光谱技术在作物生长信息的获取应用上开始大量应用,并显示了其分析速度快、效率高、成本低、无需制备样品等优点,已成为一种快速、无损的现代分析技术.文章介绍了国内外运用光谱分析技术在作物生长信息获取上的研究情况,并分析了该技术应用于作物生长信息获取时尚存在的问题和今后的研究方向,提出了进行作物生长实时、智能化管理的必要性,需要加快研制相关的光谱自动分析设备,提高作物生长信息获取的速度,最后指出了结合机器视觉技术、红外成像技术、光谱分析技术等多种技术进行作物生长多种信息获取是未来发展的趋势.
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文献信息
篇名 光谱分析技术在作物生长信息检测中的应用研究进展
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 农学
关键词 光谱分析技术 作物 生长信息 应用
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1300-1304
页数 5页 分类号 S123
字数 6464字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593.2008.06.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋焕煜 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 30 1099 21.0 30.0
2 应义斌 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 196 6705 47.0 66.0
3 谢丽娟 浙江大学生物系统工程与食品科学学院 19 467 13.0 19.0
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研究主题发展历程
节点文献
光谱分析技术
作物
生长信息
应用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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