烟草主要生化参数高光谱遥感监测现状
烟草病毒病检测方法的研究现状
烟草病毒病检测方法的研究现状烟草病毒病是由多种病毒引起的烟草疾病，是烟草生产中的严重问题，给烟农造成了严重的经济损失。
对烟草病毒病的检测方法进行研究具有重要的理论意义和应用价值。
本文将就烟草病毒病的检测方法的研究现状进行分析和总结。
一、病毒检测方法的常见研究手段1、病毒学检测法病毒学检测法是最直接的检测方法，主要是通过电镜观察病毒颗粒进行检测。
这种方法能直接观察到病毒颗粒的形态和结构，但是操作复杂，费时费力，且需要高昂的设备成本，所以在实际生产中使用的较少。
2、分子生物学检测法分子生物学检测法是目前最常用的检测方法，主要包括PCR法、RT-PCR法、核酸杂交法等。
这些方法都是基于病毒核酸的检测，能够对病毒的种类和数量进行精确的检测。
这些方法还具有高灵敏度、高特异性和快速的优点，因此在实际检测中得到了广泛应用。
3、免疫学检测法免疫学检测法主要是通过免疫学的原理来检测病毒相关的抗原或抗体，包括ELISA法、免疫印迹法、免疫荧光法等。
这些方法具有较高的特异性和灵敏度，能够有效地检测病毒的存在和数量。
二、病毒检测方法的发展趋势1、高通量技术的应用随着高通量测序技术的发展，病毒检测方法也逐渐向高通量发展。
通过高通量测序技术，能够对大规模样本进行快速检测，并且能够得到更为详细和全面的数据信息，为病毒检测提供了更多的可能性。
2、便捷化、迅速化的趋势随着社会的发展和生产技术的进步，人们对检测方法的要求也越来越高，迅速化、便捷化的检测方法将是未来的发展趋势。
病毒检测方法将朝着操作简便、结果迅速的方向发展。
3、多样化检测方法的组合应用在实际生产中，往往需要对病毒进行多方面的检测，因此多样化检测方法的组合应用成为了未来的发展趋势。
只有将多种检测方法进行组合应用，才能够更加全面、准确地检测病毒的存在和数量。
病毒检测方法在未来将朝着更加便捷、高效、快速和准确的方向发展。
随着生产技术的进步和人们对产品质量要求的不断提高，病毒检测方法也将逐步完善和丰富。
基于高光谱成像的香烟分类识别研究分析
基于高光谱成像的香烟分类识别研究分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！烟草是我国重要的经济作物，早在半个世纪之前，利用近红外光谱分析技术对烟草进行了大量的无损检测研究，国外的许多学者根据不同烟草类型建立了相应近红外光谱分析模型对烟叶所属的品种(白肋烟、烤烟)或不同产地(美国本地、非美国产)均得到了较好的正确判别结果，相对而言，国外的应用水平较为领先。
国内近红外光谱分析技术应用于烟草始于1995年，经过几十年的发展，国内烟草行业目前对近红外技术的应用已十分广泛。
尽管近红外光谱技术用于烟草行业的无损快速检测能够应用于过程分析，然而非成像近红外光谱技术不适合于定量分析和分散性样品分析，由于外界因素的干扰不能有效剔除，其模型建立后需要不断进行维护修正并且测试灵敏比较低，相对误差比较大。
近年来，高光谱成像技术不仅在农产品安全检测方面的应用取得了良好效果，也大量应用在农情监测作物长势的性状信息研究中。
随着成本的降低，从最初航空、卫星遥感的应用平台，扩展到为近地应用提供了可能。
将高光谱成像技术应用到烟草行业的品质与安全性检测中，可以综合得到产品内外品质的全面检测信息，这种内外品质信息兼备的特征，使得高光谱图像技术在烟草行业的无损检测方面具有较大的应用前景。
现阶段利用高光谱成像技术进行烟草行业的无损检测还处于研究和发展阶段，随着光谱分辨率的不断提高，高光谱成像能够记录的烟草品质信息会越来越丰富。
1材料与方法实验设计本实验选用北京中南海8mg、四川娇子(时代阳光)、上海红双喜(硬)、黄果树(典藏)、南京(特醇)俗称红南京、云烟(红)、都宝(新)7种中低档价格大众定位的香烟品种，分别对这7种香烟的烟丝在室内进行实验。
每个品种类型的香烟选取两支香烟的烟丝量，取出两支香烟的烟丝进行高光谱图像信息采集。
为了保证室内暗室环境，实验选择在晚上19∶00以后的密闭实验室内进行数据采集，采用卤钨灯照射香烟烟丝样品，样品到光谱仪镜头的垂直距离选择为65cm，导轨速度为2mm/s。
基于无人机遥感简析烟田监测技术的应用现状
28农业信息化 2022.02<<农业工程信息gricultural Engineering InformationA基于无人机遥感简析烟田监测技术的应用现状烟草种植是中国农业领域的重点内容，比如平邑地区，烟草种植就比较大。
以2021年为例，平邑烟草公司种植1.15万亩，亩种植1200株，亩产130 kg；在种植过程中，烟草常见的病虫害有病毒病、黑茎病、烟青虫以及蚜虫。
因为烟草种植面积广泛，进行管理有一定难度，借助无人机遥感技术，可以实现对种植面积、种植株数、产量预估、病虫害监测、灾后评估受灾面积、水分检测、土壤水分监测等方面的远程监测，不仅可以保证对烟草种植的全过程跟踪，还可以减轻种植人员的工作量，具有多重意义。
1 无人机遥感系统概述无人机遥感技术就是以无人机设备为载体，植入遥感系统，借助其他先进技术的支持，进行无人操控的远程监控技术，可以在高空中监测地面上的事物，包括植被。
该系统还可以实时拍摄现场信息，传输给计算机中心进行处理。
同时该技术可以实现自动化数据分析、建模和处理应用，快捷、灵活、经济性强。
而且无人机本身体积小，质量轻，结构比较牢固，可以持续运行，运维便利，使用成本较低，所以在多个领域出现广泛应用，比如环境监测、城市管理、灾后救援等方面。
2 烟田监测技术路线2.1 数据获取包括大范围和小范围的数据获取，对于大范围获取，选择的是固定翼无人机。
这需要先设计航线，申请空城，对地面外业测量做好规划，之后进行航摄飞行，拍摄过程中实时下载航尹 慧1，蒋云雨1，姜自斌1，周 龙1，武 博2（1.山东临沂烟草有限公司平邑分公司，山东 临沂 273300；2.山东临沂烟草有限公司，山东 临沂 276000）片，同时进行格式转化，检查航片质量是否合格，如合格，即对影像数据进行预处理，对最终监测成果进行整理和验收。
如果航片质量检查不合格，则需要进行补飞设计，重新飞一遍，最终获取质量合格的航片。
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用近年来，环境问题备受关注，随着工业化进程的不断加快，生态环境问题越来越严重。
为了保护和改善生态环境，需要对其进行监测和评估。
而高光谱遥感技术作为一种先进的遥感技术，应用范围广泛，在生态环境监测中也有着重要的应用。
高光谱遥感技术是指利用高光谱图像传感器获取高光谱图像，进而提取地物的光谱、空间和时间信息的一种遥感手段。
它可以获取比普通彩色遥感图像更多的波段信息，带来更详尽的地物信息和更精确的光谱解译结果。
这种技术可以精细化地监测环境和资源，有着重要的生态环境监测应用。
高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用主要有以下几个方面：一、植被覆盖度监测高光谱遥感技术通过获取植被反射的连续光谱，可以分析不同光谱范围内的植被覆盖度，并进一步识别不同类型和状况的植被。
这种技术不仅可以有效监测植被覆盖度和变化，还可以精确识别植被类型，为生态环境保护提供准确的数据和信息。
二、水质监测高光谱遥感技术可以获取水体的遥感数据，提取水体反射光谱信息，进而通过分析光谱数据，得出水体中溶解物、色素、浊度等多种水质参数。
水体中不同物质的光谱反射率存在差异，通过高光谱遥感技术，可以有效监测水质，及时发现水体污染和变化情况，为生态环境保护提供依据和数据支持。
三、土地利用监测高光谱遥感技术可以提供更多的地表覆盖信息，对土地的精细化分类和利用提供数据支持。
通过高光谱遥感技术，可以准确获取地表不同物质的光谱信息，实现土地类型和利用状况的准确定位和监测，对土地资源的管理和保护具有重要意义。
四、生态环境监测高光谱遥感技术可以获取地面的遥感数据，提供大量的空间、光谱和时间信息，通过综合分析光谱信息和地形数据，可以准确识别不同类型的地物和生态环境状况。
这种技术可以有效地监测大气、水体、植被、土壤等生态环境要素，为环境保护和生态修复提供科学的数据支持。
总之，高光谱遥感技术在生态环境监测中的应用前景广阔，可以为生态环境保护和资源管理提供大量的精准数据和信息支持。
烟草中三种主要成分的近红外光谱分析与化学分析方法比较
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高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展
高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展高光谱遥感是一种获取大量连续波段光谱信息的遥感技术，具有广泛的应用前景。
在农业方面，高光谱遥感可以用于监测农作物的生长情况和健康状况，为农业管理提供科学依据。
本文将对高光谱遥感在农作物生长监测的应用研究进展进行综述。
农作物生长监测是农业管理的重要内容之一。
传统的农作物生长监测方法主要依靠人工野外观测和定期采集植物样本进行实验室分析，工作量大且费时费力。
而高光谱遥感技术可以在大范围内非接触性地获取农作物的光谱信息，使得农作物生长监测更为高效和精确。
高光谱遥感技术利用设备采集到的大量波段光谱数据，可以提取出丰富的植被信息。
通过对光谱数据的分析和处理，可以获取到农作物的生长状态、光合作用强度、叶绿素含量等指标，进而评估农作物的健康状况和适应性。
2. 农作物营养状态监测。
农作物的营养状态对其生长发育和产量形成有着重要的影响。
高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据，提取出植物的叶绿素含量、氮素含量等营养指标，从而评估农作物的营养状况和需肥情况。
通过及时监测和调整农作物的营养状况，可以提高农作物的产量和品质。
3. 农作物病虫害监测。
高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据，提取出植物的特征波段，从而识别和监测农作物的病虫害。
通过分析农作物的光谱特征，可以迅速检测到农作物受到的病虫害的严重程度和分布范围，提高农作物病虫害的监测效率，并给出相应的防治措施。
4. 农作物气候适应性评估。
不同农作物对气候条件有不同的适应性，高光谱遥感技术可以通过分析植物的光谱数据，提取出植物的光合作用强度、水分利用效率等指标，从而评估农作物对不同气候条件的适应性。
这对于制定适合不同气候条件下的农业管理措施具有重要意义。
烟草的检测数据分析
烟草的检测数据分析摘要：在烟草监测数据的分析中卷烟烟叶焦油量已经成为了重要的评判指标，不仅影响到了吸烟人的健康，而且还影响到了卷烟烟叶的质量和口感，所以，需要我们对焦油量进行严格的控制。
本文主要论述了烟草中焦油监测数据的分析，在前言部分论述可课题研究背景和意义，然后论述了当前卷烟烟叶焦油量档次和允差范围，并且分析了减害降焦的必要性，然后针对具体问题提出了相应的改革建议，最后通过具体的检测试验来论述了焦油的危害性和解决对策。
关键词：烟草焦油检测数据一、前言烟草的化学成分非常复杂，烟草中已鉴定出约3000种化合物，化合物种类随烟草的种类和部位不同而变化，烟草燃烧后产生大量化合物，以烟气的形式表现出来，其化合物的种类总数达4000余种，因此烟草品质的优劣，将直接影响烟气的品质。
为了明了烟草化学成分与其品质，以及这些成分与烟气品质的相关性，国内外研究者在这些方面进行了广泛的研究。
烟草品质的优劣，很大程度上取决于着全球控烟浪潮不断高涨，烟草行业发展的外部环境发生了深刻变化，在法律法规、市场贸易规则等方面受到了越来越严格的限制，烟草产业面临的压力和挑战在不断加大。
通过测定这些物质含量，且与评吸结果相对照，利用评吸结果将分析检测数据与烟草的质量联系起来，寻求能够反应烟草品质的最佳检测指标，并经大量的反复验证，最终使这些综合指标直接用来判定烟草品质的优劣，使我们在设计卷烟时可以比较准确地了解烟草质量，从而促进卷烟工艺的改进。
二、卷烟烟叶焦油量档次及允差范围在烟草监测数据的分析中卷烟焦油量已经成为了重要的评判指标，不仅影响到了吸烟人的健康，而且还影响到了烟叶的质量和口感，所以，需要我们对焦油量进行严格的控制。
具体指标如下：盒标焦油量小于等于8mg为低焦油卷烟，9mg到11mg为中焦油卷烟，12mg 高焦油卷烟。
盒标焦油量小于等于4mg时，|实测焦油量-盒标焦油量|1.0mg；盒标焦油量5mg到9mg时，|实测焦油量-盒标焦油量|1.5mg；盒标焦油量10mg到12mg时，|实测焦油量-盒标焦油量|2.0mg；三、卷烟烟叶减害降焦的必要性多年来，行业高度重视卷烟减害降焦工作，取得了积极的进展。
烟草花叶病害高光谱特征及其病害程度判别分析模型的研究
烟草花叶病害高光谱特征及其病害程度判别分析模型的研究烟草是世界上重要的经济作物之一，但病害严重影响了烟草的产量和品质。
因此，研究烟草病害的诊断和监测方法对于烟草产业的发展具有重要意义。
本文将通过高光谱技术，研究烟草花叶病害的光谱特征，以及基于这些特征开发的病害程度判别分析模型。
高光谱技术是一种利用遥感仪器获取物体光谱信息的技术。
该技术能够提供大量的连续光谱数据，使我们能够获取物体在可见光和近红外波段的光谱特征。
因此，它在病害诊断和监测方面具有潜力。
首先，我们采集了不同病害程度的烟草花叶的高光谱数据。
通过对这些数据进行预处理和特征提取，我们得到了一组与病害程度相关的特征。
这些特征包括反射率曲线的各个波段的峰值位置、波形形状、斜率等信息。
接下来，我们利用机器学习算法构建了一个病害程度判别分析模型。
我们首先将数据集分为训练集和测试集。
然后，采用一种叫做支持向量机的算法对训练集进行训练，并利用测试集评估模型的性能。
支持向量机是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法，它具有较强的泛化能力和分类精度。
最后，我们对模型进行了评估和验证。
通过比较模型预测的病害程度与实际病害程度的差异，我们可以评估模型的准确度和可靠性。
同时，我们还采用了交叉验证方法来验证模型的稳定性和泛化能力。
实验结果表明，我们开发的病害程度判别分析模型具有较高的准确度和可靠性。
通过分析高光谱数据，我们可以准确地判别烟草花叶的病害程度，对病害的预防和管理提供了科学依据。
总结起来，本文通过研究烟草花叶的高光谱特征，开发了病害程度判别分析模型。
该模型通过分析反射率曲线的特征，能够准确地判别烟草花叶的病害程度。
这对于烟草产业的疫病监测和防治具有重要意义，有望为烟草生产提供一种快速、准确、非破坏性的病害诊断方法。
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术 在 水 稻 。 、 大 豆 ］ 、 小 麦 等 农 作 物 中 的应 用 有 了
较 为 深 入 的研 究 。近 几 年 来 ， 越 来 越 多 的烟 草 研 究 者 们
烟草叶片在电磁波的作用下 ， 内部 会 发 生 一 些 复 杂
的物 理 过 程 （ 电子 的 跃 迁 、 原子 、 分子振动与旋转） ， 同 时
２ ０ １ ７ 年７ 月
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ！ ｏ ｆ Ｇｒ ｅ ｅ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
绦 色科 技
第 １ ４期
烟草主要生化参数高光谱遥感监测现状
吴秋菊， 舒清态， 刘 延， 吉一涛， 汪红
（ 西 南林 业 大 学 林 学 院 ， 云 南 昆明 ６ ５ ０ ２ ２ ４ ）
２ 高光 谱 遥 感 诊 断 烟 草 组 分 原 理 及 烟 草
高 光 谱 特 征
２ ． １ 烟 草 生 化 成 分 光 谱 诊 断 的 基 本 原 理
谱反射率原始数据信息 ， 若 另 外 加 上 原 始 光 谱 反射 率 的 导数 （ 一 阶导 数 、 二 阶导 数 ） 、 对数变换 、 高光 谱 特 征 参 数 等， 信 息 量 就 可 以增 加 更 多 倍 ， 因此 ， 高光 谱 技 术 得 到 了 广 泛 的应 用 和 快 速 的 发 展 。前 人 已 经 对 高 光 谱 遥 感 技
生化 成 分 的 品 质监 测 。 ２ ． ２ 烟 草 高光 谱 特征
将 目光 转 向 了高 光 谱 技 术 ， 他 们 利 用 高光 谱 技 术 得 出 了 不 同因 素 影 响 烟 草 光 谱 特 征 的变 化 规 律 ， 同 时筛 选 出一 些监测参数 ， 并 建 立 了相 应 的估 算 模 型 。 烟草生化参数主要 包括有 ： 水分 、 色素 、 糖、 Ｎ、 Ｐ、 Ｋ 和 微 量 元 素 等 。在 农 业 遥 感 信 息 模 型 研 究 、 作 物 冠 层 光
谱、 叶片光谱 、 生物物理参数 的提取与反演 、 作物长势监
测等方面 ， 高 光 谱 技 术 都 得 到 了 较 快 发 展 。近 年 来 ， 高 光 谱 技 术 在 烟 草 上 的研 究 和 应 用 也 进 入 了 快 速 发 展 的 阶段 ， 并 且 得 到 了较 多 的 应 用 ， 其 中也 包 括 了 在 生 化 参 数 方 面 的研 究 。Ｔｏ ｍａ ｓ ｌ ｓ 等 的 研 究 发 现 烟 草 在 缺 氮 时 可见光波段的反射率会增加 ， 同时 光 谱 反 射 率 会 随着 叶 绿 素 和 类 胡 萝 卜素 含 量 的 增 加 而 降 低 。 Ｃ ｈ ｕ ｒ ａ ｓ ｉ ａ ¨ ９ 等 报道了利用 Ｉ ＲＳ —Ｉ Ｄ ｕＳ Ｓ—Ｉ Ｉ Ｉ 数 据 可 以估 算 烟 草 叶面 积 指 数 。苏 永 士 等 分 析 了 不 同施 氮 水 平 下 烟 草 冠 层
中图分类号 ： ￥ ５ ７ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ４ — ９ ９ ４ ４ （ ２ ０ １ ７ ） １ ４ — ０ ２ ５ ５ — ０ ４
遥感在烟草方面的发展趋势 。
１ 引 言
高 光 谱 遥 感 是 指 在 紫 外 、 可见 光 、 近 红 外 等 电 磁 波谱范 围内 ， 从 探 测 目标 上 获 取若 干 非 常 窄 且 光谱 连 续 数 据 的技 术 。所 获 得 的 光 谱 数 据 其 中包 含 了 大 量 的 光
光谱特 征 ， 并 探究了光谱 与叶 面积指数 、 叶绿 素 含 量 间
烟草 的反 射 光 谱 波 形 与 典 型 植 物 的反 射 特 征 是 相 同的 ， 这 是 由其 细胞 结 构 、 化 学 成 分 和 形 态 学 特 征 决 定
的： 即７ ０ ０ ～１ ０ ０ ０ ｎ ｍ为最高反射 区， ４ ０ ０ ～５ ０ ０ ｎ ｍ 之 间 是最低反 射 区 ， ５ ０ ０ ～６ ０ ０ ｎ ｌ Ｔ ｌ 之 间 是 一 个 反 射 次 高 峰 区， 。烟 草 的光 谱 反 射 特 征 会 因光 照 、 水分、 肥料 、 品 种 类型 、 生育时期 、 病 虫 害 等 因 素 的影 响 而 发 生 变 化 。李 佛 林 等 对 不 同 施 氮 处 理 、 不 同 时 期 ， 以 此 来 反 映 物 质 的
成 分 和 结 构 信 息 “ ］ 。烟 草 所 具 有 的 这 些 光 谱 特 征 是 利 用 遥 感 方 法 监 测 其 性 质 和 形 状 的重 要 依 据 。 烟 草 的 生 化 成 分 光 谱 诊 断 原 理 就 是 利 用 烟 草 的 光 谱特 性 与其 生理 生 化 过 程 以 及 形 态 结 构 之 间 的 响 应 过 程， 从 而得 到光 谱 反 射 率 的 变 化 对 应 化 学 组 分 的多 少 ， 反 射 光 谱 曲线 的形 态 和特 征 会 因 烟草 品种 的不 同 、 植 株 所 处 的 生 长 期 的 不 同 而有 所 差 异 ， 此外 灌 溉 、 施肥、 病 虫 害等 条 件 的不 同也 会 引起 烟草 反 射 光 谱 特性 的 变化 ， 因 此 可 以利 用 遥 感 数 据 结 合 光 谱 的这 些 特 征 来 进 行 烟 草